来自网络研讨会“通过连接到 MATLAB 改进 RTL 验证”的演示设计和文件，其中显示： * SystemVerilog DPI 组件从 MATLAB 生成，用于激励和检查功能* 将生成的组件集成到 SystemVerilog UVM 测试环境中* 将手写的 Verilog 导入 HDL Verifier 协同仿真* 通过使用 Mentor Graphics Questa 对 Simulink 进行协同仿真来调试测试平台 此下载包括来自网络研讨会的幻灯片，以及交错的演示说明。 幻灯片还介绍了高级客户如何在模型级别执行验证和验证以将验证转移到工作流程的早期。

共形映射 保形映射工具包 (CMToolkit) 版权所有 Toby Driscoll，2014。根据 BSD 3 条款许可获得许可。 请参阅许可证。

具有各种输入输出信号详细的Name、Units、类型、部件、全名、图例标签、描述 在做其他软件的联合仿真的时候，需要用到一些Carsim的IO接口，该文档可以有效的帮助刚学习Carsim的同学认识并分别这些信号。

多配送中心选址问题可以描述为：某个地区内有若干个需求点，已知各个需求点的需求量，现欲在该区域内若干个配送中心备选点中选择一部分，建立配送中心，以满足该地区需求点的需求，并使得包括固定费用、运输费用以及存储费用在内的总费用最少。 为了简化问题，我们先做出如下假设： 1）仅在给定的配送中心备选点中选择一部分建立配送中心。 2）运输费用与运量成正比。 3）配送中心容量足够大，可以满足所有需求。 4）各需求点的需求量已知。 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大；而冷却时粒子渐趋有序，在每个温度上都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 标题：改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词：K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》（部分参考） 简介： 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型，采用了改进后的 K-means 算法，以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台，并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法，我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集，同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见，求解效果更佳

给出了三个函数 TRIangles、QUADangles 和 FindAngles，用于在顶点已知时求三角形和四边形的角度。 TRIangles 需要顶点以便 3X2 来计算它的三个角度。 QUADangles 需要 4X2 顺序的顶点来计算它的四个角度。 顶点以逆时针方向输入。 输出是一个行向量。 当需要计算许多三角形和四边形的角度时，使用 FindAngles，它将取顶点并根据顶点的顺序给出角度。 向量之间的点积用于计算角度。 theta = arc((ab)/(|a|*|b|)) 找到角度后，使用 sum(angles) 检查角度。 如果顶点是三角形的总和将为 180，四边形的总和将为 360。 感谢下载。 不要忘记评价或评论。

这是一种快速且非迭代的椭圆拟合。 用法： A = EllipseDirectFit(XY) 输入：XY(n,2)是n个点的坐标数组x(i)=XY(i,1), y(i)=XY(i,2) 输出：A = [abcdef]' 是系数向量最佳拟合椭圆的方程： ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0， 要将此向量转换为几何参数（半轴、中心等），请使用标准公式，例如 Wolfram Mathworld 中的 (19) - (24)： http://mathworld.wolfram.com/Ellipse.html 这种椭圆拟合是在文章中提出的AW Fitzgibbon, M. Pilu, RB Fisher “椭圆的直接最小二乘拟合” IEEE 翻译帕米，卷。 21，第 476-480 页（1999 年） 作者将其称为“直接椭圆拟合”。 我的代码基于数

仿真了扩展卡尔曼滤波在轨迹预测中的应用，成功预测了匀速直线运动的3维轨迹并做了误差分析，如需相关定位，跟踪代码代做或相关毕设可联系xdmsj8，标注来意

matlab中频谱与功率谱密度代码obmMatlab工具 我多年来为自己的工作编写的Matlab函数。 该存储库正在不断开发中，并包含我的其他存储库所调用的几个功能。 此外，还有一个文件夹（byOthers）具有其他人编写的常规功能，我决定将其包含在我的个人编码工具包中。 尽管这些功能在设计时主要考虑了海洋数据分析，但是其中大多数功能都是相当通用的，可以通过多种方式组合起来以帮助您实现目标。 请参阅一些我发现的函数示​​例，这些示例在各种情况下特别有用，希望它们对那里的许多人有所帮助。 插值： 假设您要线性插值（在1D中）在t处指定的变量（数据）。 你可以做： datainterp = interp1overnans(t, data, tinterp, maxgap) 可变数据可以是向量或矩阵，在这种情况下，每列都单独插值。 该函数会处理NaN，以便用内插值填充间隙（NaN位置）。 上面函数的最后2个输入是可选的。 输入tinterp明确定义了要插入的位置， maxgap定义了可以插入的间隙长度的上限。 简介：此函数无视NaN（而interp1则不这样做），而maxgap避免了在我们不

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应