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

内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）在电力系统削峰填谷中的多目标优化调度策略。主要内容包括：首先介绍了电动汽车参与削峰填谷的意义和背景，然后详细阐述了多目标优化的目标函数设计，涉及电动汽车综合负荷、电池退化损耗成本、削峰填谷的峰谷差和负荷波动三个方面。接着展示了如何通过赋予不同目标权重并将其转化为单目标问题来进行求解，采用YALMIP和CPLEX求解器完成优化。最后通过仿真验证了该策略的有效性，结果显示负荷曲线更加平滑，峰谷差显著降低，用户充电成本减少，电池损耗也得到有效控制。 适合人群：从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士，以及对电动汽车调度感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要优化电力系统负荷管理的研究机构和企业，旨在通过合理的电动汽车充放电调度，达到平衡电力系统负荷、降低成本的目的。 其他说明：文中提供的MATLAB代码示例有助于理解和实现具体的优化算法，详细的注释和图表使得模型和结果更加直观易懂。此外，文中还提到了一些实用的技术细节，如电池退化成本建模、约束条件设置等，为实际应用提供了宝贵的参考。

内容概要：本文介绍了一款基于Matlab的升级版多AGV路径规划仿真系统2.0，该系统采用A*算法进行路径规划，具备自定义地图导入、路径平滑处理和多样化的输出功能。系统不仅能够灵活导入各种地图，还能通过改进A*算法使路径更加平滑，减少AGV行驶中的急转弯现象。此外，系统还可以输出路径长度、各时间点的坐标以及多AGV的时空图，帮助用户更好地理解和优化AGV的运行情况。文中详细介绍了各个功能的具体实现方法及其优势，特别是在多AGV协同调度方面的表现。 适合人群：从事自动化物流、工业生产和AGV调度的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高效路径规划和多AGV协同工作的场景，旨在提高AGV运行效率，减少路径冲突，提升整体工作效率。 其他说明：该系统已在实际项目中得到了验证，表现出色，尤其在路径平滑和时空冲突检测方面具有显著优势。

内容概要：本文探讨了基于NGSIM数据的Wiedemann99跟驰模型的标定过程及其优化方法。首先介绍了NGSIM数据集的特点及其在自动驾驶领域的应用价值。接着详细描述了使用Matlab实现Wiedemann99跟驰模型的具体步骤，包括编写自定义的RMSPE拟合优度函数，以及利用改进粒子群优化算法（IPSO）进行模型参数求解。通过对多个实验结果的分析，验证了所提出方法的有效性，提高了模型的精度和稳定性。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是对车辆跟驰模型有研究兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要对标定Wiedemann99跟驰模型并提升其性能的研究项目。主要目标是在自动驾驶系统中提高车辆行驶的安全性和效率。 其他说明：文中提供的Matlab代码和IPSO算法实现为相关研究人员提供了宝贵的参考资料和技术支持。

基于PID控制的步进电机控制系统Matlab Simulink仿真实践与完整报告程序开发,基于PID控制的步进电机Simulink仿真系统：完整报告与程序实现,基于PID控制的步进电机控制系统仿真 Matlab Simulink仿真 控制系统仿真 有完整的报告和程序 ,基于PID控制的步进电机; 控制系统仿真; Matlab Simulink仿真; 完整报告和程序,基于Matlab Simulink的步进电机PID控制仿真及完整报告程序 步进电机控制系统是工业自动化领域常见的执行元件，其精准控制对于提高生产效率和产品质量具有重要意义。PID（比例-积分-微分）控制是一种广泛应用于工业控制系统的调节方法，通过对误差信号的处理来调整控制量，以达到期望的控制效果。Matlab Simulink作为一款强大的系统模拟和动态仿真软件，提供了可视化的环境，使得工程师能够在没有实际硬件的情况下测试和验证控制策略。 在步进电机控制系统中应用PID控制，需要对步进电机的动态特性进行准确建模，然后在Simulink中搭建相应的仿真模型。这涉及到步进电机的电学特性、机械运动特性等多方面的知识。通过Matlab Simulink的仿真环境，可以直观地观察和分析PID控制器参数对系统性能的影响，进而进行参数的优化，以实现对步进电机位置和速度的精确控制。 整个仿真过程包括了多个环节，首先是对步进电机模型的建立，然后是PID控制算法的设计与实现。在仿真报告中，详细记录了控制系统的设计步骤、参数设定、仿真结果及分析。报告中的程序实现部分则涉及到Matlab编程，包括Simulink模型搭建的具体代码和脚本。 仿真实践不仅有助于理解控制系统的工作原理，而且通过反复的仿真测试，可以优化控制策略，减少实际应用中可能出现的问题。此外，仿真实践还能提供一个稳定、可重复的测试环境，这对于研究和教学都有着重要的价值。 通过上述仿真研究，研究人员可以获得对步进电机PID控制系统的深入理解，并能够根据实际情况调整和改进控制系统设计。最终的目标是实现一个响应快速、稳定性高、误差小的步进电机控制系统，以满足不同的工业应用需求。 此外，仿真报告通常包含了实验目的、实验原理、实验设备和软件环境、实验步骤、实验结果与讨论、结论以及参考文献等多个部分。这些内容为读者提供了一条清晰的学习和研究路径，同时为相关的工业控制提供了理论和实践上的指导。 值得注意的是，整个研究过程中，对步进电机性能的分析和对PID控制器参数的调整是两个相互关联的关键步骤。只有通过不断的尝试和优化，才能找到最佳的控制策略，从而确保步进电机在实际应用中的性能。 报告中还可能包含了对不同控制算法的比较分析，例如将PID控制与其它先进的控制算法进行对比，以评估各种算法的优劣和适用范围。这种比较分析不仅能够加深对PID控制优势和局限性的理解，而且有助于探索更加复杂的控制策略，以适应更为苛刻的控制需求。 基于PID控制的步进电机控制系统Matlab Simulink仿真实践是一项系统性的工程，它不仅要求研究者具备扎实的控制理论基础和熟练的Matlab Simulink操作技能，而且需要进行细致的实验设计和结果分析。通过这样的研究，不仅可以优化控制系统的性能，还可以为实际应用提供理论依据和技术支持。在现代工业自动化的发展中，这项技术发挥着越来越重要的作用。

内容概要：本文深入探讨了泰勒图这一强大的数据可视化工具，特别是利用MATLAB实现泰勒图的具体方法。泰勒图能够将模型的相关系数、中心均方根误差和标准差三个关键评价指标整合到一张极坐标图上，提供了一个简洁明了的模型性能评估方式。文中不仅提供了原始数据和标准化数据两种情况下泰勒图的绘制代码，还详细解释了每一步骤的功能，如数据生成、统计量计算（相关系数、标准差、中心均方根误差）、极坐标转换及绘图设置等。此外，还介绍了如何通过调整点的颜色、大小等属性来自定义图表样式，使图表更加美观且信息丰富。 适合人群：对数据可视化感兴趣的科研工作者、数据分析员、程序员，尤其是那些希望深入了解模型评估方法和技术的人群。 使用场景及目标：适用于需要对比多个模型性能的情况，特别是在气象预报、环境科学等领域中，帮助研究人员快速直观地评估不同模型的表现优劣。通过泰勒图，可以更好地理解各模型之间的相对优势和不足，从而指导后续的研究方向。 其他说明：泰勒图的独特之处在于它能将三个看似独立的统计量统一到同一个几何框架下，使得复杂的多维信息能够在二维平面上得到有效的呈现。对于初学者来说，本文提供的详细代码注释和实例演示是非常宝贵的参考资料。

基于Matlab的泰勒图绘制指南：自定义点大小和颜色，多种配色可选，整合相关系数、中心均方根误差和标准差评价模型性能,泰勒图 Matlab代码 案例详细提供2套泰勒图画法：原始数据的泰勒图与对数据标准化后的泰勒图 笔者对此泰勒图代码进行了详细的注释，可实现点的大小和颜色的自定义设置，提供多种配色，可根据爱好自行设置喜欢的款式 ----------------------------- 泰勒图本质上是巧妙的将模型的相关系数（correlation coefficient）、中心均方根误差（centered root-mean-square）和标准差（standard Deviation）三个评价指标整合在一张极坐标图上，其基于的便是三者之间构成的余弦关系。 ,泰勒图;Matlab代码;原始数据;数据标准化;配色;极坐标图;评价指标;余弦关系,基于Matlab的泰勒图绘制教程：原始与标准化数据的对比分析

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 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； 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

内容概要：本文详细探讨了MIMO无线通信系统中两种关键技术——最大比合并（MRC）和空时块编码（STBC）的性能对比。通过MATLAB 2016b进行仿真，分别展示了两者在不同天线配置（如2x1、2x2等）下的实现方法及其优缺点。MRC通过信道共轭转置实现信号增强，适用于接收天线较多的情况；而STBC采用Alamouti编码，在发射天线有限时表现出色。文中还讨论了两者在不同信噪比条件下的误码率（BER）变化趋势以及混合使用的效果。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术开发者，尤其是对MIMO技术和MATLAB仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标：帮助读者理解MRC和STBC的工作原理及其应用场景选择，为实际工程设计提供理论依据和技术支持。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时指出了一些常见的实现误区和优化技巧，如EbNo转换为SNR时要考虑编码速率等。

【Matlab实现HDB3码编解码过程详解】 HDB3码，全称为三阶高密度双极性码，是一种常用于数字基带传输系统的码型，它解决了AMI码存在的连续四个“0”码可能导致的定时信号提取困难的问题。在Matlab中实现HDB3码的编解码过程，有助于理解和分析这种码型的特性。 一、HDB3编码原理 HDB3码的基本思想是保持二进制序列中“0”码不变，将“1”码交替编码为+1和-1。然而，当出现连续四个“0”码时，HDB3码会引入一种特殊的编码，即“破坏点”V码，以保持码型中连续“1”的个数为奇数，避免出现连续四个“0”。V码可以是+1或-1，具体取决于前一个V码的极性，确保相邻V码之间传号（“1”码）的个数为奇数。 二、HDB3解码原理 解码过程则是编码的逆操作，主要目标是从HDB3码中恢复原始的二进制序列。在接收到HDB3码后，通过检测V码及其前后脉冲，可以确定原本的“0”码序列。解码的关键在于识别V码，并正确地将其还原为连续的“0”码。 三、Matlab实现步骤 1. **建立模型框架**：我们需要创建一个Matlab模型，包括输入二进制序列，编码函数，解码函数，以及结果显示模块。 2. **编码函数设计**：编码函数需要处理输入的二进制序列，检测并处理可能出现的连续四个“0”。如果发现连续的“0”，则插入V码，同时更新V码的极性。 3. **解码函数设计**：解码函数需要识别V码，并在适当的位置替换回“0”码。这个过程需要考虑到V码的极性以及前后脉冲的关系。 4. **仿真与验证**：通过Matlab的Simulink工具，搭建编解码的仿真模型，输入不同的二进制序列，验证编码后的HDB3码是否符合编码规则，解码后的序列是否与原始输入一致。 5. **结果展示**：将编解码过程的系统框图，电路原理图，软件流程图，以及模拟仿真结果图整理成报告，展示HDB3码编解码的全过程。 四、HDB3码的优势 HDB3码的使用主要是因为它的优点： - **无直流分量**：HDB3码的基带信号没有直流成分，有利于在低频特性较差的信道中传输。 - **低频分量少**：减少低频成分，降低对传输系统的要求。 - **利于定时提取**：码型中的V码使得定时信号提取更加容易。 - **检错能力**：编码规则使得单个误码能够被检测到，提高了系统的可靠性。 - **简单编译码设备**：相对简单的编码和解码逻辑降低了硬件实现的复杂度。 在实际的数字通信系统中，HDB3码因其优越的性能，被广泛应用于基带传输，尤其是在电话交换系统和数字视频广播等领域。 总结来说，Matlab实现HDB3码的编解码过程是理解该码型工作原理和实际应用的有效途径。通过编写和调试Matlab代码，不仅能够深入学习HDB3码的规则，还能提升在通信系统设计中的实践能力。