CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像加密： DNA混沌图像加密、Arnold置乱图像加密解密、Logistic+Tent+Kent+Hent图像加密与解密、双随机相位编码光学图像加密解密 正交拉丁方置乱图像加密解密、RSA图像加密解密、小波变换DWT图像加密解密、混沌结合小波变换图像加密

在电力系统中，三相变压器是至关重要的设备，它们用于电压等级转换、功率传输和电气隔离。为了确保变压器的安全和高效运行，了解其内部参数至关重要。开路试验是一种常见的方法，用于估算变压器的主要电气参数，如励磁电抗、空载损耗等。本主题将深入探讨如何使用MATLAB Simulink工具进行此类模拟。 MATLAB是一款强大的数学计算软件，而Simulink是其附加的图形化建模环境，特别适用于系统仿真。在电力系统领域，Simulink可以构建复杂的电路模型，包括三相变压器。以下是使用MATLAB Simulink进行开路试验模拟的关键步骤和涉及的知识点： 1. **建立变压器模型**：我们需要构建一个代表三相变压器的Simulink模型。这通常包括三个单相变压器模型，因为三相变压器是由三个相互连接的单相变压器组成。每个单相模型应包含一次侧和二次侧绕组，以及适当的磁耦合表示铁芯。 2. **参数设定**：在模型中，我们需设置变压器的基本参数，如每相绕组的匝数、导体截面积、材料磁导率等。这些数据通常可以从制造商提供的规格书中获得。 3. **开路试验仿真**：开路试验是在变压器二次侧开路（即无负载）的情况下，测量一次侧施加电压时的电流和损耗。在Simulink模型中，我们可以设置一次侧电源为额定电压，并观察二次侧的电流和功率损耗。通过调整模型参数，使得仿真结果与实际试验数据相匹配。 4. **参数估计**：通过比较仿真结果与实际开路试验数据，我们可以使用优化算法（如MATLAB的fmincon或lsqnonlin函数）来反向求解变压器的电气参数。这包括励磁电抗、空载损耗、漏抗等。这些参数对于理解和预测变压器在不同工况下的行为至关重要。 5. **模型验证**：一旦估计出参数，我们可以通过闭合电路进行短路试验的仿真，进一步验证模型的准确性。短路试验旨在测量变压器在二次侧短路时的阻抗和励磁电流。 6. **性能分析**：利用得到的模型，可以进行各种性能分析，例如谐波分析、温升计算、过载能力评估等，以确保变压器在实际运行中的稳定性和安全性。 7. **扩展应用**：掌握了这种模拟技术后，可以将其应用于其他电力设备的建模和仿真，比如发电机、电机、电力线路等，帮助理解整个电力系统的动态特性。 使用MATLAB Simulink进行三相变压器参数的开路试验模拟是一个集理论与实践于一体的工程问题。它不仅加深了对变压器工作原理的理解，还提供了设计、分析和优化电力系统模型的有效工具。通过这一过程，工程师们能够更好地预测和控制电力设备的性能，从而提高电力系统的稳定性和效率。

内容概要：本文详细介绍了如何结合麻雀搜索算法(SSA)与极限学习机(ELM)，利用MATLAB实现了优化的分类预测模型，并提供了相关模型描述及示例代码。文章首先讨论了ELM的独特之处及其存在的局限性，接着阐述了SSA的基本原理以及它如何协助优化ELM的表现。随后提出了SSA-ELM混合模型的设计思路和技术创新点。最后展示了此模型的应用领域，包括但不限于图像分类、医疗诊断、金融预测、文本分类及智能制造。文中还给出了具体的编程实现方法和技术细节，有助于科研人员理解并复现实验结果。 适合人群：对优化算法及机器学习感兴趣的学者或从业者；从事数据科学、自动化等相关行业的研究人员和技术开发人员。 使用场景及目标：适用于处理大型复杂数据集的任务；目标在于改善现有ELM在处理非线性和高维数据方面的能力不足问题，同时为其他机器学习方法提供改进方向。 其他说明：附带了完整的源码，便于使用者直接运行测试案例，方便教学与研究；此外还涉及了一些有关模型评估的内容，例如如何避免过度拟合等。这使文献既具有理论参考价值又兼备实际操作指南的功能。

《信号与系统实验报告——MATLAB实践探索》 在信息技术高速发展的今天，信号与系统作为电子工程、通信工程以及计算机科学的重要基础课程，其理论知识的掌握与实践操作能力的提升至关重要。MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，成为了进行信号处理与系统分析的理想平台。本实验报告集合了多个实验，涵盖了信号与系统的多个核心概念，通过MATLAB软件的实践应用，深入浅出地解析了相关理论。 实验一主要涉及的是信号的基本概念和运算。实验中，我们将学习如何在MATLAB中创建各种类型的信号，如正弦波、矩形波、脉冲信号等，并了解如何进行信号的加法、减法、乘法等基本运算。此外，我们还将探讨信号的时间平移、频率平移以及尺度变换等特性，这些是理解信号处理的基础。 实验二至实验四主要关注线性时不变系统（LTI）的分析。这部分实验将引导我们理解系统响应的概念，通过MATLAB的滤波器设计，模拟不同类型的LTI系统对输入信号的响应，包括冲激响应和阶跃响应。同时，我们还会学习如何利用MATLAB进行系统的稳定性分析，以及系统函数H(s)的计算。 实验五至实验七则深入到傅立叶变换及其应用。傅立叶变换是信号分析中的重要工具，实验中我们将学习如何用MATLAB实现离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT），并观察不同信号的频谱特性。此外，我们还将探讨窗函数在改善频谱分辨率上的作用，以及如何通过滤波器设计来改变信号的频谱特性。 实验八着重于拉普拉斯变换和Z变换的应用，这两者是系统分析的高级工具。通过MATLAB，我们可以直观地理解这些变换如何帮助我们从时域分析过渡到频域分析，从而更好地理解和设计线性系统。 每个实验报告都包含了详细的步骤、代码实现以及运行结果的截图，这不仅有助于学生理解每个实验的过程，还能提高他们独立完成类似任务的能力。MATLAB的图形用户界面和强大的编程功能使得这些复杂的概念变得易于理解和操作。 这份“信号与系统实验报告（含代码）”是一份全面而深入的学习资源，它将理论知识与实际操作紧密结合，为学习者提供了宝贵的实践经验，有助于他们在信号处理和系统分析领域建立起坚实的基础。通过这些实验，学生不仅能巩固课堂所学，还能提升自己的问题解决和编程技能，为未来在相关领域的研究或工作打下坚实的基础。

基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

内容概要：本文介绍了一种基于改进A*算法的多AGV路径规划方法及其MATLAB仿真。传统的A*算法允许八个方向的移动，而改进后的版本仅限于四个正交方向，从而降低了规划时间和复杂度。此外，引入了时间窗口机制来避免AGV之间的冲突，确保路径规划的安全性和效率。文中详细展示了如何修改邻居生成代码、设置时间窗口以及进行冲突检测，并通过仿真展示了改进算法的效果。最终，在20x20的地图上运行五个AGV的测试表明，改进后的算法实现了零碰撞。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、安全地管理多个AGV协同工作的场景，如智能仓库、自动化生产线等。目标是减少路径规划的时间，提高AGV的工作效率，避免碰撞事故。 其他说明：文中提到的代码已在GitHub上开源，未来计划进一步优化路径规划算法，如采用粒子群优化等高级技术。

内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法进行微电网优化调度的MATLAB代码实现及其应用场景。文中首先解释了微电网优化调度面临的挑战，如光伏发电受天气影响、风电出力不稳定等问题。接着展示了核心代码，包括适应度函数的设计，将发电成本、环境成本、蓄电池折旧成本和分时电价等因素综合考虑。此外，文章深入探讨了约束处理方法，如燃机爬坡约束的动态罚函数处理，以及种群初始化策略，如基于风速预测的风机出力初始化。最后，文章讨论了优化结果的可视化展示，如燃机在电价峰值时段的调峰作用，以及蓄电池在电价低谷时的充电行为。 适合人群：从事微电网优化调度的研究人员和技术人员，尤其是熟悉MATLAB编程并希望深入了解遗传算法在能源管理中应用的人士。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂非线性约束条件下微电网优化调度问题的实际工程项目。目标是在满足用电需求的同时，最小化发电成本、环境成本和其他运营成本，确保系统的经济性和稳定性。 其他说明：文章提供了详细的代码注释和优化建议，如增加定向变异和改进蓄电池充放电效率模型。此外，还提到了一些潜在的扩展方向，如引入实时电价预测模型和电动汽车充放电调度模块。

ATP（Automatic Test Pattern Generation）是一种广泛用于集成电路测试的软件工具，它生成测试向量以检测电路中的故障。而MATLAB则是一款强大的数学计算和数据分析软件，被广泛应用于工程、科学计算以及研究领域。通常，ATP产生的数据是特定格式的，这可能不直接兼容MATLAB的标准输入格式。因此，将ATP文件转换为MATLAB可以识别的MAT类型就显得尤为重要。 描述中提到的问题是许多用户在处理ATP仿真结果时遇到的常见挑战：如何将ATP生成的数据转换成MATLAB可以读取的格式。通常，这样的转换需要借助特定的工具或脚本来完成。在这个情况下，提供的压缩包包含了一个名为"Pl42mat.exe"的可执行文件，这可能是一个专门用于将ATP文件转换为MATLAB兼容格式的程序。此外，还有一个"README.TXT"文件，它很可能包含了关于这个转换工具的使用说明和注意事项。 `Pl42mat.exe`可能的工作流程可能是这样的：它读取ATP文件中的数据，然后按照MATLAB的数据结构进行解析和转换，最后将转换后的数据保存为MAT文件。MAT文件是MATLAB的标准二进制文件格式，可以直接在MATLAB环境中加载，方便进行进一步的分析和处理。 在使用这个转换工具之前，用户应该仔细阅读"README.TXT"文件，了解如何正确运行`Pl42mat.exe`，包括输入参数、输出格式以及可能的限制或兼容性问题。可能需要指定ATP文件路径作为输入，并设置MATLAB兼容的输出文件名。在执行转换后，用户可以在MATLAB中使用`load`函数来加载生成的MAT文件，从而直接访问ATP仿真数据。 在MATLAB中处理这些数据时，用户可以根据具体需求进行各种分析，比如绘制波形图、计算统计量、进行滤波处理、或者建立模型进行进一步的仿真。MATLAB提供了丰富的函数库和可视化工具，使得对ATP数据的分析和建模变得非常便捷。 将ATP文件转换为MATLAB可以识别的MAT类型是解决数据接口问题的关键步骤，这有助于充分利用MATLAB的强大功能进行后续的分析工作。通过`Pl42mat.exe`这样的工具，可以有效地打破不同软件之间的数据格式障碍，提高工作效率。不过，用户在使用过程中应确保遵循正确的操作流程，同时注意数据的准确性和完整性。

基于观测器的LOS制导结合反步法控制：无人船艇路径跟踪控制的Fossen模型在Matlab Simulink环境下的效果探索,无人船 无人艇路径跟踪控制 fossen模型matlab simulink效果 基于观测器的LOS制导结合反步法控制 ELOS+backstepping ,核心关键词：无人船; 无人艇; 路径跟踪控制; Fossen模型; Matlab Simulink效果; 基于观测器的LOS制导; 反步法控制; ELOS+backstepping。,基于Fossen模型的无人船路径跟踪控制：ELOS与反步法联合控制的Matlab Simulink效果分析

内容概要：本文详细介绍了如何利用Fossen模型、ELOS观测器以及反步法控制器，在Matlab Simulink环境中实现无人船的路径跟踪控制。首先解释了Fossen模型将船舶运动分解为运动学和动力学两个方面，接着阐述了ELOS观测器用于实时估计环境干扰如水流漂角的作用，最后讲解了反步法控制器的设计及其递归控制机制。文中还展示了传统LOS与ELOS+反步法组合的实际性能对比，证明后者在抗干扰能力和路径跟踪精度上有显著优势。 适合人群：从事无人船研究的技术人员、自动化控制领域的研究人员、对船舶运动建模感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要提高无人船路径跟踪精度和鲁棒性的应用场景，旨在帮助开发者理解和应用先进的控制算法和技术手段，优化无人船的自主航行能力。 其他说明：文中提供了大量MATLAB/Simulink代码片段，便于读者理解和复现相关算法。同时强调了实际调试过程中需要注意的关键点，如参数选择、执行器饱和限制等。