用于Matlab代码转stm32.c文件它支持： （1）Simulink应用程序对STM32进行配置 （2）STM32配置的生成依赖STM32CubeMX （3）生成的C代码依赖STM32CubeMX HAL 库 （4）支持串口RTioStream PIL(Processor In the Loop)

基于最小费用流(MCF)法的相位解包裹理论与实验验证-含Matlab代码.zip

基于Matlab的电阻炉温度控制系统设计及仿真比较.pdf

广义回归神经网络(GRNN Generalized Regression Neural Network）是美国学者 Don-ald F. Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势,网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面,并且在样本数据较少时,预测效果也较好。此外,网络还可以处理不稳定的数据。因此，GRNN 在信号过程、结构分析、教育产业,能源、食品科学、控制决策系统、药物设计、金融领域、生物工程等各个领域得到了广泛的应用。

该程序使用已知的 Kramer-Kronig 关系从实验测量的电吸收数据计算电折射光谱。 测量数据以 *.txt 格式调用到代码中，数据范围在 m 文件中以非常简单的方式进行操作。

使用方法参考博文：https://blog.csdn.net/m0_46427461/article/details/131281691，基于Solid Works建立的机械臂三维模型，可通过在SolidWorks中设定轴的相对基准坐标关系导出至STL格式，在Matlab中建立三维机械臂模型。

Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

本实现的目的是比较和总结报告的主要混合算法：[1] Deng、Xi、Bin Xie 和 Feng Xiao。 “边界变化减少（BVD）算法的一些实用版本。” arXiv 预印本 arXiv:1708.01148 (2017) 和 [2] Deng, Xi, et al. “具有移动界面的可压缩多相流的高保真不连续性解决重建。” 计算物理学杂志（2018 年）。 其中 WENO5 和 MUSCL 方法通过边界值递减 (BVD) 算法与 THINC 重建混合。 与往常一样，编写这些代码片段是为了让它们可读而不是完全优化的代码。

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 求解微分方程（ODE）