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数学建模算法与应用》由国防工业出版社于2011年8月出版，作者是司守奎、孙玺菁。本书涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容

本教材的特点是尽量为学生提供常用的数学方法，并将相应的 Matlab 和 Lingo 程 序提供给学生，使学生在进行书中提供的案例的学习中，在自己动手构建数学模型的同 时上机进行数学实验，从而为学生提供数学建模全过程的训练，以便能够达到举一反三， 取得事半功倍的教学效果。

此示例演示如何以不断提高的保真度对雷达目标进行建模。该示例介绍了简单点目标的雷达横截面 （RCS） 概念，并将其扩展到具有多个散射中心的目标的更复杂的情况。它还讨论了如何模拟RCS随时间推移的波动，并简要考虑了极化信号的情况。 一、介绍 雷达系统依靠目标反射或散射来检测和识别目标。目标反射越强，雷达接收器返回的回波就越大，从而获得更高的信噪比（SNR）和更高的检测可能性。 二、简单点目标 RCS 最简单的目标模型是各向同性散射体。各向同性散射体的一个例子是密度均匀的金属球体。在这种情况下，反射能量与入射角无关。各向同性散射体通常可以作为远离雷达的更复杂点目标的一阶近似。例如，行人可以用具有 1 平方米 RCS 的各向同性散射体近似。其中传播速度和雷达系统的工作频率。 三、复杂目标RCS 对于形状更复杂的目标，反射在所有方向上都不再被认为是相同的。RCS 随入射角（也称为纵横角）而变化。可以像测量天线辐射方向图一样测量或建模与方面相关的RCS方向图。此类测量或模型的结果是 RCS 值表，作为目标局部坐标系中方位角和仰角的函数。 下面的示例首先计算半径为 1 米、高度为 10 米的圆柱

那些希望根据数据对表面进行建模的人z(x,y) 从分散或半分散的形式数据在 matlab 中几乎没有选择 - 主要是网格数据。 Griddata 是用于插值的有价值的工具分散的数据。 但是，当有时它会失败重复或当数据有许多共线时点。 Griddata 也无法推断超出数据的凸包，除非“v4” 选项被使用，这很慢。 Gridfit 解决了所有这些问题，尽管它不是插值。 它在一个表面上构建一个完整的晶格，平滑地外推到角落。 您可以控制数量平滑完成，以及插值方法， 使用哪个求解器等。 此版本允许用户使用新的平铺选项解决更大的问题。 现在构建的曲面的大小基本上没有限制，只要您有足够密集的数据和足够的内存来存储最终的网格曲面。 示例用途可在文件 gridfit_demo.m 中找到， 以及与相同网格数据的比较表面。

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光伏电池建模

三种倒立摆系统的代码及simulink文件，及能控性和能观性判断的程序。倒立摆作为一个高阶次、多变量、非线性和强耦合的自然不稳定系统，一直是控制领域研究的热点问题。 A = [ 0 1 0 0; 0 0 0 0; 0 0 0 1; 0 0 29.493 0]; B = [ 0 1 0 3]'; C = [ 1 0 0 0; 0 0 1 0]; D=[0;0]; Uc=ctrb(A,B);rc=rank(Uc); n=size(A); if rc==n disp('system is controlled.') elseif rc<n disp('system is uncontrolled.') end Vo=obsv(A,C); ro=rank(Vo); if ro==n disp('system is observable.') elseif ro~=n disp('system is no observable.') end