基于MATLAB的图形用户界面设计.pdf

在电主轴故障机理分析的基础上,得出反应电主轴故障信号的监测参数,将监测数值与安全阈值相比较,可实现故障预警与监测。利用小波包对故障信号的分解与重构、倒频谱分析等,实现电主轴故障离线诊断,能有效确定电主轴故障的详细信息。

独立的 GUI 绘制并生成四位和五位 NACA 箔的数据点。 数据点可以提取为文本、DAT 或 AUTO-CAD 脚本文件，以方便 2D 机翼截面的 CAD 建模。 该程序的特点包括能够指定数据点的余弦或线性间距、指定对翼型的反射以及选择打开或关闭的后缘。

"基于MATLAB的随动控制系统的仿真" 本文档是关于基于MATLAB的随动控制系统的仿真，主要应用于汽车、机械或制造领域的工程材料。以下是本文档的详细知识点总结： 一、系统介绍 随动控制系统是指使用随机信号来控制系统的状态，以达到预期的目标。MATLAB是常用的仿真工具，可以用来模拟和分析随动控制系统的行为。 二、物理模型图 物理模型图是指描述系统的物理结构和关系的图表。在随动控制系统中，物理模型图可以用来描述系统的输入、输出和中间状态。 三、系统分析 系统分析是指对系统的行为和性能进行分析和评估。在随动控制系统中，系统分析可以用来评估系统的稳定性和 robustness。 四、模拟实验 模拟实验是指使用仿真工具来模拟系统的行为，以便评估系统的性能。在随动控制系统中，模拟实验可以用来评估系统的稳定性和响应速度。 五、功率放大器 功率放大器是指将输入信号放大到足够大，以驱动系统的执行机构。在随动控制系统中，功率放大器可以用来提高系统的输出功率。 六、两相伺服电动机 两相伺服电动机是指使用两相交流电来驱动电动机的旋转。这种电动机可以提供高精度和高响应速度的控制。 七、直流测速电动机 直流测速电动机是指使用直流电来驱动电动机的旋转。这种电动机可以提供高精度和高响应速度的控制。 八、减速器 减速器是指将高速旋转减速到低速旋转，以提高系统的稳定性。在随动控制系统中，减速器可以用来降低系统的振荡频率。 九、系统稳定性分析 系统稳定性分析是指对系统的稳定性进行分析和评估。在随动控制系统中，系统稳定性分析可以用来评估系统的稳定性和robustness。 本文档提供了基于MATLAB的随动控制系统的仿真，涵盖了系统介绍、物理模型图、系统分析、模拟实验、功率放大器、两相伺服电动机、直流测速电动机、减速器和系统稳定性分析等知识点，为读者提供了一个完整的随动控制系统仿真指南。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真样本 本设计报告的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。GMSK（Gaussian Minimum Shift Keying）是一种数字调制技术，广泛应用于移动通信系统。通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。 第一部分：课程设计任务和规定 在本设计中，我们的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。我们的设计任务包括： 1. 观测基带信号和解调信号波形。 2. 观测已调信号频谱图。 3. 分析调制性能和BT参数关系。 4. 与MSK系统对比。 我们需要遵守以下规定： 1. 使用MATLAB作为设计工具。 2. 使用SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。 3. 分析调制性能和BT参数关系。 第二部分：GMSK调制原理 GMSK调制原理图如图1所示。在该图中，高斯低通滤波器是GMSK调制系统的核心部分。该滤波器输出直接对VCO进行调制，以保持已调包络恒定和相位持续。GMSK调制原理图中的滤波器必须具备以下特性： 1. 窄带和尖锐截止特性，以抑制FM调制器输入信号中高频分量。 2. 脉冲响应过冲量小，以防止FM调制器瞬时频偏过大。 3. 保持滤波器输出脉冲响应曲线下面积相应pi/2相移。 第三部分：GMSK系统设计 在本设计中，我们将使用MATLAB和SIMULINK对GMSK系统进行设计和仿真。我们的设计包括两个主要模块：信号发生模块和调制解调模块。 2.1 信号发生模块 在信号发生模块中，我们使用Bernoulli Binary Generator来产生一种二进制序列作为输入信号。该模块参数设计这只重要涉及如下几种： 1. probability of a zero 设立为 0.5，表达产生二进制序列中 0 浮现概率为 0.5。 2. Initial seed 为 61，表达随机数种子为 61。 3. sample time 为 1/1000，表达抽样时间即每个符号持续时为 0.001s。 2.2 调制解调模块 在调制解调模块中，我们使用GMSK Modulator Baseband来实现GMSK调制。该模块参数设计这只重要涉及如下几种： 1. input type 参数设为 Bit，表达表达模块输入信号时二进制信号（0 或 1）。 2. BT product 为 0.3，表达带宽和码元宽度乘积。 3. Plush length 则是脉冲长度即 GMSK 调制器中高斯低通滤波器周期，设为 4。 4. Symbol prehistory 表达 GMSK 调制器在仿真开始前输入符号，设为 1。 5. Phase offset 设为 0，表达 GMSK 基带调制器的相位偏移。 第四部分：结论 通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。GMSK系统的设计仿真可以广泛应用于移动通信系统，并且具有良好频谱效率、恒包络性质等优良特性。

双目立体视觉是一种计算机视觉技术，它通过模拟人类双眼观察物体的方式，利用两台相机从不同角度捕获图像，从而获取场景的三维信息。在基于Matlab的环境中实现双目立体视觉，通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **相机模型与标定**：理解相机的成像模型至关重要，包括针孔相机模型、像平面坐标系和世界坐标系之间的转换。相机标定是获取相机内参和外参的过程，内参包括焦距、主点坐标等，外参则描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态。Matlab提供了`calibrateCamera`函数来完成相机标定。 2. **特征检测与匹配**：在左右两张图像中检测关键点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后进行特征匹配。匹配的目的是找出在两幅图像中对应相同现实世界点的像素。Matlab有内置的`detectFeatures`和`matchFeatures`函数可以辅助这一过程。 3. **基础矩阵与本质矩阵**：基于匹配的特征点，可以计算出基础矩阵（F）和本质矩阵（E）。基础矩阵是由两个相机的相对位置和姿态决定的，而本质矩阵进一步简化了基础矩阵并包含了内参。Matlab中的`estimateEssentialMatrix`函数可以计算本质矩阵。 4. **三角测量**：通过本质矩阵和内参，可以解算出匹配点的三维空间坐标。RANSAC（随机样本一致）算法常用于去除错误匹配，提高三角测量的准确性。Matlab的`triangulate`函数用于实现这一功能。 5. **视差图与深度图**：视差图表示每个像素点在左右图像间的偏移，而深度图则给出了每个像素点的深度信息。视差图可以通过匹配点的像素坐标差计算得到，进而通过光束法平差（BA）优化得到更准确的深度信息。Matlab中可以编写相应算法实现视差图到深度图的转换。 6. **立体匹配**：在计算视差图时，需要解决“立体匹配”问题，即找到最佳的一对匹配特征点。这通常通过成本聚合和动态规划方法（如SAD、SSD或 Census Transform）来实现。Matlab提供了`stereoRectify`和`stereoMatcher`函数用于进行立体匹配和参数设置。 7. **应用实例**：双目立体视觉在许多领域都有应用，如机器人导航、3D重建、自动驾驶、无人机避障等。通过Matlab实现的双目立体视觉系统，可以为这些应用提供实时的三维环境感知。 这个基于Matlab的双目立体视觉项目涉及到计算机视觉的核心技术，包括相机标定、特征检测匹配、几何变换、三角测量以及立体匹配等多个环节。对于学习和实践这一领域的开发者来说，这是一个宝贵的资源，可以帮助他们深入理解和掌握相关知识。

基于Matlab的三相电压型PWM整流器建模与仿真

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其