DDE-BIFTOOL是一组例程，用于执行在Matlab或Octave [2]中运行的时滞微分方程的数值分叉分析。 它最初是由比利时鲁汶大学（KU Leuven）的科恩·恩格尔博格（Koen Engelborghs）创建的。 [1]教程演示显示了说明性演示的输出。 文档链接，贡献者列表和当前维护者列表。 KU Leuven [1]上的原始DDE-BIFTOOL页面存储版本高达3.0及其文档。 [1] [2] 进一步的教程（由M Bosschaert撰写）位于（pdf文件）。

随着微型燃气轮机和以其为基础的热电联供单元的大量配置，电力、天然气系统之间的联合优化调度越来越受到关注。针对电-气混联系统的优化调度问题，提出双层多时间尺度优化调度框架，考虑到各子系统间信息的不透明特性，上层基于日前预测数据和自适应步长交替方向乘子法(ADMM)建立以系统成本为目标函数的分布式日前优化调度模型；针对可再生能源和负荷的波动，下层基于短时预测数据建立以遵循日前调度方案为目标的实时调度模型。通过算例分析验证了所提电-气混联系统优化调度模型和框架的有效性。

（1）指数平滑法 指数平滑法有助于预测存在趋势和（或）季节的序列。指数平 滑法分为两步来建模，第一步确定模型类型，确定模型是否需 要包含趋势、季节性，创建最适当的指数平滑模型，第二步选 择最适合选定模型的参数。 指数平滑模法一般分为无季节性模型、季节性模型。无季节性 模型包括简单指数平滑法、布朗单参数线性指数平滑法等，季 节性模型包括温特线性和季节性指数平滑法。 指数平滑法，又称指数加权平均法，实际是加权的移动平均 法，它是选取各时期权重数值为递减指数数列的均值方法。

课上关于白噪声的自相关函数的matlab实现

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matlab pam代码嘈杂环境中的基带调制 的MATLAB 模拟了基带数字调制器，高斯加性白噪声信道和基带数字解调器。 布兰登·埃斯基维尔·莫利纳（Brandon Esquivel Molina） 哥斯达黎加大学 描述 针对包含未压缩文本，音频或图像文件的信息源，对编码器进行仿真，以获得一系列信息比特序列（在源编码器输出处）bf（ℓ），然后对在此序列上编程的通道进行仿真，对编码器进行仿真信息比特bf（ℓ）的个数以获得传输比特的序列（在信道编码器的输出处）bc（ℓ）。 在这一阶段，模拟了一个编程的基带数字调制器，该调制器使用M级的PAM调制方案，在该序列的编码比特bc（ℓ）上获得了采样序列x（k），它表示调制信号x（t ）。 最后，模拟了一个编程的基带数字解调器，该解调器使用M阶的PAM调制方案，从接收到的样本x ∗（k）序列中恢复信息序列b ∗ c（ℓ）的比特，接收到的调制信号x *（t）。 怎么跑 下载或克隆代表，进入src文件夹并运行main.m文件 路径 也许您需要将de..m复制并粘贴到您的MATLAB默认路径中，以在没有错误的情况下运行。

在大多数自动化控制过程中,被控对象具有不同程度的延迟,不能及时反映系统所受的扰动。这种情况对系统的控制极为不利,会产生较大的超调,降低系统的稳定性。针对纯滞后系统的特点,对这类系统的补偿方案进行了详细介绍:PID算法、Smith预估补偿算法和Dahlin控制算法。同时以Smith预估补偿算法为例,在不同的参数下,利用MATLAB的Simulink工具箱对Smith预估控制系统的特性进行仿真,并分析其稳定性条件。结果表明,在模型匹配的情况下,此种算法具有很好的稳定性和鲁棒性,可以明显的加速调节过程,提高控制

相位噪声基础；相位噪声在通信系统中的重要性；不同的相位噪声测量方法；最新的相噪分析仪（罗德与施瓦茨）

高斯白噪声matlab代码DIPCA_EIV_rot 此仓库包含动态迭代PCA的实现，该PCA提议用于识别输入和输出测量值因高斯白噪声而损坏的系统。 有关DIPCA算法版本稍有不同的代码，请参见。 随时检查来自DIPCA算法的其他一些紧密相关和最新的著作。 请参阅demo_dipca.m，readme.txt文件以了解有关dipca函数的用法。 您也可以键入以下命令来获取Matlab中的文档： doc dipca_rot_ref 帮助dipca_rot_ref 该算法能够从嘈杂的数据中估算出以下内容： 输入输出命令和传递函数的延迟 输入输出噪声方差 差分方程的系数 如果您正在使用此代码，请引用以下论文： Identification of Linear Dynamic Systems using Dynamic Iterative Principal Component Analysis ，Deepak Maurya，Arun K.Tangirala，Shankar Narasimhan，2016，IFAC-PapersOnLine，49（7），第1014-19页。 Identific

该软件包包括 (1) 生成具有指定噪声功率谱 (NPS) 的随机噪声的函数，以及 (2) 测量图像 NPS 的函数。 它主要用于模拟和评估医学成像系统的性能，但可能还有许多其他噪声模拟和测量应用程序包可能有用。 基于傅立叶的噪声模拟和测量包括两个主要函数：filtered_noise.m 生成具有任意相关性的随机噪声。 噪声是通过使用提供的 NPS 过滤白噪声获得的。 calc_digital_nps.m 使用可选的窗口计算数字图像中的 NPS。 为了支持这两个功能，提供了示例文件以生成幂律噪声（通常用于模拟自然结构）和串扰噪声（通常出现在光子计数 X 射线探测器中）。 fit_nps.m 最小二乘法将测量的 NPS 拟合为预期形状。 demo_nps_package.m 中给出了噪声生成和测量的示例。 NPS 有时被称为维纳谱或功率谱。 如果你觉得它有用，请参考这个包。 欢迎反