MATLAB实现的维吉尼亚密码加解密

以一个双输入单输出温度控制系统为例，详细叙述应用系统辨识工具箱进行建模、仿真和设计控制系统的过程，包括控制对象的辨识数据采集、模型估算、控制器设计和系统仿真等。重点介绍了系统辨识工具箱图形用户界面的使用方法。

本文主要对交流异步电动机SPWM变频调速矢量控制系统进行建模与仿真。变频调速系统在异步电动机的各种调速方式中效率最高、性能最好，因此有着极其重要的地位。电气传动控制系统计算机仿真是应用现代软件工具对其工作特性进行研究的一种十分重要的方法。通过仿真试验，可以比较各种策略与方案，优化并确定相关参数。因此进行系统仿真是不可或缺的，为科学决策提供了可靠的依据。 本文介绍了交流调速系统概况、矢量控制的基本概念以及异步电动机变频调速系统在 MATLAB/Simulink仿真工具中模型建立以及特性研究。一方面，本文通过对交流异步电动机矢量控制调速系统各部分仿真，得出该系统各部分的运行特性；另一方面，通过对转矩内环的转速、磁链闭环矢量控制系统和转差频率控制的异步电动机矢量控制系统的仿真，熟悉了矢量控制系统的参数设置和工作特性。 本文通过仿真实验不仅了解和掌握了异步电动机运行特性，更重要的是得出的仿真数据，为新的实验设备的引进和进一步开发打下了坚实的基础。

matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

基于matlab的异步电机调速仿真毕业论文.docx

基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

matlab R2013b 的破解文件，里面有非常详细的破解方法，自己能看懂