智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

1、古典显式格式求解抛物型偏微分方程（一维热传导方程） 2、古典隐式格式求解抛物型偏微分方程（一维热传导方程） 3、Crank-Nicolson隐式格式求解抛物型偏微分方程 4、正方形区域Laplace方程Diriclet问题的求解 如： function [U x t]=PDEParabolicClassicalExplicit(uX,uT,phi,psi1,psi2,M,N,C) %古典显式格式求解抛物型偏微分方程 %[U x t]=PDEParabolicClassicalExplicit(uX,uT,phi,psi1,psi2,M,N,C) % %方程：u_t=C*u_xx 0 <= x <= uX,0 <= t <= uT %初值条件：u(x,0)=phi(x) %边值条件：u(0,t)=psi1(t), u(uX,t)=psi2(t)

本文包含对以下内容的描述： * 什么是 Simulink 以及它如何用于系统建模* 创建模型的子系统以暂时隐藏其实现* 保护您的知识产权免受其他用户侵害的目的* 用于创建模型的永久锁定、受保护版本的步骤* 如何在另一个 Simulink 模型中使用受保护的模型模块 此文件还包含在此保护过程中使用并在使用快照的文章中引用的 Simulink 模型文件

使用matpower version 7.1 and 8.0. ，MATLAB R2023a，输入test_matpower 或者 test_most出现一下错误时可以使用，亲测有效 Error using linprog LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS) does not accept X0. Use LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,OPTIONS) instead. Error in qps_ot (line 268) linprog(c, Ai, bi, Ae, be, xmin, xmax, x0, ot_opt); Error in qps_master (line 266) qps_ot(H, c, A, l, u, xmin, xmax, x0, opt); Error in t_qps_master (line 107) [x, f, s, out, lam] = qps_master([], c, A, l, u, xmin, [], [], opt); Error in t_run_test

本文深入探讨了利用多目标粒子群算法进行选址定容优化的方法，特别关注于储能系统在其中的作用与出力分析。文章首先介绍了多目标粒子群算法的基本原理和选址定容问题的背景，接着详细阐述了如何通过该算法解决选址定容过程中的复杂问题，尤其是在考虑储能系统出力的情况下。此外，文章还提供了实际应用案例和效果评估，为读者展示了该方法的实用性和有效性。 适用人群： 本文适合电力系统规划、优化算法研究、储能技术应用等领域的学者、工程师和研究人员阅读。 使用场景： 当读者需要了解或应用多目标粒子群算法来解决选址定容问题，特别是在涉及储能系统出力分析时，本文可作为重要的参考资料。 目标： 本文旨在为读者提供一套完整的、基于多目标粒子群算法的选址定容优化方法，并通过对储能出力的深入分析，帮助读者更好地理解储能系统在选址定容中的重要作用。 关键词： 多目标粒子群算法、选址定容、储能系统、出力分析

简单的微机保护仿真程序，热切希望可以有一个交流的平台，可以学习

三相不平衡潮流计算matlab 本程序采用前推回代法，考虑三相不平衡和互阻抗，可通过改变三相负荷和线路参数构建三相不平衡模型，程序有注释，有参考文档

电力系统继电保护中经常应用的滤波算法，基于电力系统电流信号的傅里叶变换。程序给出了算法的仿真实现。

5.5 符号积分变换 傅里叶变换、拉普拉斯变换和 Z 变换在许多研究领域都有着十分重要的应用，例如信 号处理和系统动态特性研究等。为适应积分变换的需要，MATLAB 提供了上述这些积分变 换的函数，当读者掌握了这些变换函数以后，就会发现使用 MATLAB 实现复杂的积分变 换是很容易的一件事情。本节的任务就是讨论这些积分变换函数的具体使用方法。 5.5.1 傅里叶变换及其反变换 1．傅里叶变换 对函数 ( )f x 进行傅里叶(Fourier)变换： ( ) ( )f f x F F w= ⇒ = 计算公式为 ( ) ( ) je dwxF w f x x ∞ − −∞ = ∫ MATLAB 提供了对函数进行傅里叶变换的函数 fourier( )，其调用格式为 (1) F = fourier(f)：返回符号函数 f 的傅里叶变换。f 的参量为默认变量 x，返回值 F 的 参量为默认变量 w，即 ( ) ( )f f x F F w= ⇒ = ，若 ( )f f w= ，则 fourier(f)返回变量为 t 的函 数： ( )F F t= 。 (2) F = fourier(f,v)：返回符号函数 f 的傅里叶变换。f 的参量为默认变量 x，返回值 F 的参量为指定变量 v，即 i( ) ( ) ( )e dvxf f x F F v f x x ∞ − −∞ = ⇒ = = ∫ (3) F = fourier(f,u,v)：返回符号函数 f 的傅里叶变换。f 的参量为指定变量 u，返回值 F 的参量为指定变量 v，即 i( ) ( ) ( )e dvuf f u F F v f u x ∞ − −∞ = ⇒ = = ∫ 【例 5.29】 傅里叶正变换示例。 >> syms x w u v >> f = sin(x)*exp(-x^2); F1 = fourier(f) F1 = -i*pi^(1/2)*sinh(1/2*w)*exp(-1/4*w^2-1/4) >> g = log(abs(w)); F2 = fourier(g) F2 = fourier(log(abs(w)),w,t) >> h = x*exp(-abs(x)); F3 = fourier(h,u) F3 = -4*i/(1+u^2)^2*u >> syms x real >> k= cosh(-x^2*abs(v))*sinh(u)/v; F4 = fourier(k,v,u)

MATLAB仿真OFDM子载波频谱图