这是一个计算拉格朗日插值多项式作为曲线拟合工具的程序。 输入是来自实验的数据点，可以使用拉格朗日插值多项式确定后一点的值。 还返回多项式系数和拟合曲线。

[Ai,Bi,Ci,Di] = deti(u,y) 函数 deti(u,y) 仅使用输入/输出测量来识别离散时间状态空间系统（计算矩阵 A、B、C、D 和系统的阶数）。 该功能不需要大量的输入/输出测量来产生良好和稳定的结果。 大约 45-50 次测量通常就足够了。 尽管如此，请确保您提供足够数量的输入/输出测量。 输入参数 u：我们要识别的系统的输入测量值。 输入参数 y：我们要识别的系统的输出测量值。 该函数返回识别出的矩阵 Ai,Bi,Ci,Di、系统的秩以及识别出的与原始系统之间的拟合优度。 警告：该函数产生顺序（等级）不足的系统的可能性很小。 根据输入/输出测量的数量，该函数将产生更好的估计。 请注意，此函数仅适用于（线性）离散时间状态空间系统，在我们的输入/输出测量中没有干扰。 参考： [1] Moonen M., DeMoor B., Vandenberghe

此 MALAB 代码使用 MATLAB 函数 fmmod 和 fmdemod 生成并绘制调频和解调信号

通过曲线拟合方法从风速时程估计湍流积分长度尺度。

包括使用 TDMA、PSOR、高斯、雅可比迭代法、椭圆 pde、管道流动、传热、一维翅片等方法

在此仿真中，模拟了一种称为“分数阶极值搜索控制 (FO-ESC)”的新极值搜索方法，并展示了该算法在寻找 PV 面板峰值功率点方面的能力。 根据各种研究人员的说法，与其他 ESC 算法（如整数阶 ESC、P&O 或 IC）相比，经过良好调整的 FO-ESC 具有更高的效率。 此模拟需要 c-compiler（在 matlab 中使用 mex -setup 设置 c-compiler）。 欲了解更多信息，请查看： 1- Hadi Malek, YangQuan Chen，“分数阶 Power Point Tracking” 2- Hadi Malek、Sara Dadras、YangQuan Chen，“分数阶最大功率点跟踪器：稳定性分析和实验”。 3- Hadi Malek, YangQuen Chen, 具有分数阶MPPT的单级三相并网光伏系统

[b sigma2_x x_est y_est 统计] = deming(x,y,lambda,alpha) deming() 执行线性戴明回归以找到线性系数： y = b(1) + b(2)*x 假设 x 和 y *都包含测量误差，测量误差方差与 lambda = sigma2_y/sigma2_x 相关（sigma2_x 和 sigma2_y 分别是 x 和 y 变量的测量误差方差）。 计算按照 Anders Christian Jenson 在 2007 年 5 月对 MethComp 的 Deming 回归函数的描述（网站： http ://staff.pubhealth.ku.dk/~bxc/MethComp/Deming.pdf）中的描述进行，其中包括一个很好的斜率、截距、方差和 (x,y) 估计值的推导。 输入： x - [Nx1] 带误差的测量数据y - [Nx1] 有误

该脚本旨在保存和恢复 MATLAB 的工作状态。 这仅在 MATLAB 版本 R2007a 到 R2011a 上进行了测试，并且它使用了 MATLAB 的一些未记录的功能，可能无法在其他版本上正常工作。 当使用 'save' 标志调用此脚本时，它会要求提供一个位置和文件名来保存 MATLAB 状态。 然后它将继续保存当前工作目录、与 MATLAB 根目录不同的其他路径、打开的编辑器文件、调试断点、打开的图形、基础工作区变量和命令窗口历史记录（这与命令历史记录不同）。 当使用“restore”标志调用此脚本时，它将打开并且 GUI 要求 mState 文件从中恢复 MATLAB 状态。 然后将关闭所有编辑器窗口，将删除所有调试断点，将清除命令窗口，将关闭所有打开的图形，并在恢复状态之前删除所有基本工作区变量。 然后，脚本将从 mState 文件中恢复当前工作目录、除 MATLAB 根目

multi_dimension_transpose 适用于 N 维，分别转置每个平面。 它保持了前两个以上的现有维度结构，没有任何挤压。

1. 均匀随机变量2. 指数随机变量3. Erlang 随机变量4.伯努利随机变量5. 二项式随机变量6. 几何随机变量7. 负二项式随机变量8. 正态随机变量Pseudorandom_number_generators 线性同余生成器 (LCG) 是一种算法，可生成使用不连续分段线性方程计算的伪随机数序列。 该方法代表了最古老和最著名的伪随机数生成器算法之一。 参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_transform_sampling https://en.wikipedia.org/wiki/Box-Muller_transform