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

在数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。在FFT中，旋转因子（也称为twiddle factors）扮演着关键角色，它们是复数乘以用于分解DFT计算过程的因子。本项目是一个用MATLAB开发的旋转因子生成器，其主要目标是生成适用于n长度FFT的旋转因子，并可将其导出供C语言或其他编程语言的程序使用，以提高这些程序的执行效率。 我们来理解一下旋转因子的数学概念。对于一个n点的DFT，每个数据点需要与一组复数相乘，这些复数就是旋转因子。旋转因子的公式可以表示为： \[ W_n^k = e^{-j \frac{2\pi}{n} k} \] 其中，\( n \) 是DFT的点数，\( k \) 是从0到\( n-1 \)的索引，\( j \) 是虚数单位。这些因子在FFT算法中被用于将DFT分解成一系列更小的子问题，从而大大减少了计算量。 MATLAB作为一种强大的数值计算环境，提供了便利的数学运算和数组操作，非常适合生成这些旋转因子。通过编写MATLAB脚本，我们可以创建一个函数，输入参数为n，输出为一个包含所有旋转因子的复数矩阵。这个生成器可能会包括以下步骤： 1. 计算旋转角度：\( \frac{2\pi}{n} \) 2. 生成索引序列：0到\( n-1 \) 3. 将旋转角度与索引相乘并应用欧拉公式得到复数形式的旋转因子。 4. 结果可能以列向量的形式返回，每一列对应一个DFT的循环因子。 在生成的`generate_twiddle.zip`压缩包中，应该包含了这个MATLAB函数或脚本，可能命名为`generate_twiddle.m`。用户可以调用这个函数并指定所需的n值，然后将生成的旋转因子矩阵保存为文本文件或二进制文件，以便在C程序或其他语言中加载使用。 在C语言中，这些旋转因子通常会被硬编码为常量或者在编译时静态初始化，以避免运行时的计算开销。这使得C程序在执行FFT时能够更快，因为不再需要动态计算旋转因子。 这个MATLAB开发的旋转因子生成器是一个实用工具，它可以简化在其他编程语言中实现FFT的过程，尤其是当处理不同大小的DFT时，只需调用一次MATLAB程序即可获取所有必要的旋转因子，提高了代码的效率和可移植性。对于进行信号处理、图像处理或者通信系统的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。

位置闭环模型（位置+速度+电流三闭环模型），FOC部分使用matlab语言编写，适合理解，还增加了位置前馈控制部分，来减小位置跟随误差。欢迎私信交流和指正。

FOC电流环闭环控制模型，可直接运行，MATLAB版本2023A

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

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izhikevich神经元模型通过dsp builder的实现，采用matlab2013a的simulink编写，可以通过quartus烧写到FPGA中，实现波形仿真。