离散控制Matlab代码DPA机会 关于这个项目 动态规划算法（DPA）解决具有联合概率约束的问题。 它可用于解决路径规划问题，在这种情况下，碰到障碍物的机会必须保持在阈值以下。 该项目实现了本文[1]，可以直接用于有效解决具有较大状态作用噪声空间的问题。 以下动画逐步显示了DPA在路径规划问题上的结果。 路径规划问题定义 与[1]中的代码一样，该代码通过以下动态方式解决了路径规划问题： 如论文[1]所示，该模型足以解决火星的进入，下降和着陆问题。 请注意，对于此处考虑的路径规划问题，包含100x100个状态，使用我们的离散网格可以获取多达81个不同的值，并且噪声分布增加了应用DPA所需的计算量，因此需要对问题进行有效的解决。 与[1]中一样，我们使用。 因此，为了最小化问题的复杂性，我们使用来近似离散化的值。 成本定义如下： 我们还定义了需要最小化的拉格朗日和定义状态是否为障碍的变量： 为了有效地计算每个状态和动作的预期成本值，我们将每个动作的成本与概率过滤器进行卷积，因为 这样就避免了通过应用不同的值来使用随机方法的需要，该值可以取平均值（蒙特卡洛）以获取每个操作的成本估算值。 这

单脉冲、离散脉冲串、LFM波的模糊函数matlab仿真程序。 程序输出： 图1为多普勒切面、时间切面图 图2为模糊函数等高线contour图 图3为模糊函数三维图

本文介绍了用于非平稳信号的时频技术的方法，特性和处理方法，该方法在生物医学，通信和图像处理领域中经常使用。 本研究选择了两类时频分析技术。 一种是基于线性时频分析的短时傅立叶变换（STFT）技术，另一种是基于二次时频分析技术的Wigner-Ville分布（WVD）。 针对频谱分析的非平稳信号，开发并实现了这两种技术的算法。 这项研究的结果表明，WVD及其类别最适合于时频分析。

信号与系统的离散频域分析（DFT） 一、实验目的： 1、掌握离散时间系统的DFT的MATLAB实现； 2、熟悉DTFT和DFT之间的关系。 3、了解信号不同变形的DFT与原信号DFT之间的关系

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71582795 （深入理解离散傅里叶变换(DFT)）的配套代码

文章梳理了欧拉图、哈密顿图、二部图、平面图 适合零基础小白

本文研究了离散非线性系统的混沌同步问题,即驱动系统为x(k+1)=f(x(k)),响应系统为x^(k+1)=f(x^(k))+u(k)构成的混沌系统的同步问题。基于Lyapunov稳定性理论给出了控制律的设计,选取控制律u(k)=-e(k+1)下,得到系统的Lyapunov函数一阶差分ΔV<0,从而离散非线性系统及其时滞系统是混沌同步的,数值算例结果表明系统的误差曲线趋于同步,从而说明了该方法的有效性。

使用S-Function函数实现离散PID控制器，并建立simulink仿真模型。 使用S-Function函数实现离散PID控制器，并建立simulink仿真模型。

基于最新的echarts3.7.1版本进行了适配，只需要传入三个关于数据的参数，即可生成图表，内部对数据进行了封装和处理。

针对仿射非线性离散系统，设计了一种变结构神经自校正控制器；自校正控制器采用变结构神经网络BP优化算法来设计控制器；控制器通过动态地修改神经网络权值，从而使控制的效果更加理想。