内容概要：本文介绍了基于STM32的高频注入FOC方案的无感PMSM永磁同步电机驱动器的设计与性能优化。该方案具有出色的堵转力矩特性，不会发散、抖动或反转，确保了系统的稳定性。此外，它在低速状态下也能提供强大的扭矩，适用于需要精确位置控制的应用场景。文中不仅提供了详细的代码示例，解释了关键参数的作用，还附带了原理图、Matlab仿真和视频教程，便于开发者理解和优化。 适合人群：电机控制系统开发者、嵌入式软件工程师、硬件工程师。 使用场景及目标：①用于工业自动化、机器人等领域，特别是需要高精度位置控制和低速大力矩的应用；②作为教学资料，帮助学生和初学者深入了解FOC控制算法和无感PMSM电机的工作原理。 其他说明：提供的Hall版本和视频教程进一步丰富了资源，使开发者可以根据具体需求选择合适的方案，并通过视频直观了解电机的实际运行情况。

内容概要：本文详细介绍了无刷直流电机（BLDC）的PI控制仿真方法，基于Matlab/Simulink平台进行建模和调试。首先概述了系统的整体架构，包括转速环PI、电流环PI、PWM生成模块和电机本体模型。接着逐步讲解了各模块的具体实现细节，如PI参数调整技巧、PWM生成方式以及波形记录方法。文中特别强调了一些常见的调试陷阱和技术要点，提供了实用的操作建议。此外，还推荐了相关参考文献，帮助读者深入理解无刷直流电机的工作原理和控制策略。 适合人群：电气工程专业学生、从事电机控制系统研究的技术人员、希望掌握Matlab/Simulink仿真的初学者。 使用场景及目标：适用于需要进行无刷直流电机控制仿真研究的场合，旨在帮助读者快速搭建并优化仿真模型，提高对电机控制系统的理解和应用能力。 其他说明：文中提到的一些具体参数设置和注意事项对于实际项目开发具有重要指导意义，但最终效果还需结合实际情况进行验证和调整。

《COMSOL超表面模拟技术：结构变化透射谱与偏振变换研究——用MATLAB实现Qbic多级子分解及模式电场磁场图解》,comsol 超表面复现Qbic，包含内容：结构变化透射谱，偏振变化透射谱，法诺曲线拟合用matlab代码直接出Q值，bic位置Q因子计算，多级子分解，电场磁场模式图带矢量箭头，所见即所得，内有视屏指导，可分步骤。 编号1 ,comsol;超表面复现;Qbic;结构变化透射谱;偏振变化透射谱;法诺曲线拟合;Q值计算;BIC位置Q因子;多级子分解;电场磁场模式图;视频指导;分步骤操作,"Comsol超表面复现Qbic：结构透射谱与偏振变化分析"

MATLAB 附加包 离线安装包

单自由度主动隔振仿真模型和控制算法-受控对象模型

内容概要：本文介绍了基于PSA-TCN-LSTM-Attention的时间序列预测项目，旨在通过融合PID搜索算法、时间卷积网络（TCN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）来优化多变量时间序列预测。项目通过提高预测精度、实现多变量预测、结合现代深度学习技术、降低训练时间、提升自适应能力、增强泛化能力，开拓新方向为目标，解决了多维数据处理、长时依赖、过拟合等问题。模型架构包括PID参数优化、TCN提取局部特征、LSTM处理长时依赖、Attention机制聚焦关键信息。项目适用于金融市场、气象、健康管理、智能制造、环境监测、电力负荷、交通流量等领域，并提供了MATLAB和Python代码示例，展示模型的实际应用效果。; 适合人群：具备一定编程基础，对时间序列预测和深度学习感兴趣的工程师和研究人员。; 使用场景及目标：① 提高时间序列预测精度，尤其在多变量和复杂时序数据中；② 实现高效的参数优化，缩短模型训练时间；③ 增强模型的自适应性和泛化能力，确保在不同数据条件下的稳定表现；④ 为金融、气象、医疗、制造等行业提供智能化预测支持。; 其他说明：本项目不仅展示了理论和技术的创新，还提供了详细的代码示例和可视化工具，帮助用户理解和应用该模型。建议读者在实践中结合实际数据进行调试和优化，以获得最佳效果。

非厄米超表面研究：偏振转换EP与本征值关系的深入探索与复现：2021年Science正刊成果展示——基于FDTD与Matlab的计算系统分析,非厄米超表面偏振转换：复现2021正刊Science案例的EP与本征值研究,非厄米超表面偏振转EP和本征值： - 复现：2021正刊science； - 关键词：超表面，非厄米EP，偏振转、本征值和本征态 - 软件：FDTD，matlab（计算系统本征值，也可以不用，在FDTD内脚本处理） ,非厄米超表面; 非厄米EP; 偏振转换; 本征值; FDTD; matlab,非厄米超表面：复现Science偏振转换与本征值分析

在MATLAB环境中，Netlab是一种专门用于神经网络和模糊系统建模及开发的工具箱。这个工具箱提供了丰富的函数和接口，使得用户可以方便地进行模式识别、数据分析以及预测等任务。下面我们将深入探讨Netlab在MATLAB中的应用及其相关的知识点。 "oilTrn.dat"和"oilTst.dat"这两个文件很可能是训练集和测试集的数据文件，通常用于机器学习模型的训练和验证。数据可能包含了石油行业的某些关键指标，如产量、成分或者地质信息。在Netlab中，你可以使用数据导入功能将这些数据加载到MATLAB工作空间，然后利用神经网络或模糊逻辑模型对这些数据进行分析和建模。 "xor.dat"文件可能包含的是逻辑运算中经典的异或（XOR）问题的数据。XOR问题常被用来测试神经网络的学习能力，因为它的非线性特性使得简单的线性模型难以解决。在Netlab中，可以通过创建多层感知器（MLP）网络来解决这个问题，这在"demmlp2.m"脚本中可能有所体现。 "LICENSE"文件是许可协议，详细说明了Netlab工具箱的使用权限和限制，用户在使用前应当仔细阅读并遵守其中的规定。 "demprgp.m"和"demprior.m"可能包含的是关于概率推理网络（Probabilistic Reasoning Network，PRN）的示例代码。PRN是一种能够处理不确定性和概率信息的神经网络模型，适用于处理有噪声或不完整数据的情况。 "Contents.m"通常是工具箱的目录或帮助文件，列出所有可用的函数和示例，为用户提供快速参考。 "demtrain.m"和"demnlab.m"是演示文件，它们可能分别展示了如何训练神经网络和如何进行网络的性能评估。在"demtrain.m"中，用户可以学习到如何设置网络结构、选择学习算法以及调整参数来优化训练过程。而"demnlab.m"则可能包含网络的测试和性能比较，例如使用测试数据集进行预测，并计算预测误差。 Netlab工具箱在MATLAB中为用户提供了强大的神经网络和模糊逻辑建模功能，特别适合数据导入与分析任务。通过学习和实践这些示例代码，用户不仅可以掌握基本的网络模型构建，还能深入了解如何处理不同类型的数据和解决复杂的问题。同时，理解每个文件的用途和关联，可以帮助我们更好地利用Netlab进行实际的工程应用。

本文围绕EESM（增强型有效信号到干扰加噪声比）展开，重点研究如何通过MATLAB实现SINR（信号到干扰加噪声比）的显著提升（至少3dB）。项目内容涵盖无线通信中的SINR映射优化、接力切换算法、OFDM系统建模与仿真。使用MATLAB及Simulink工具完成算法实现、数据处理与图形化展示，适用于无线通信系统性能优化的研究与实践，帮助学习者掌握现代通信系统中的关键优化策略与仿真技术。文章详细介绍了EESM原理与应用场景、SINR定义与性能优化方法、MATLAB在通信系统仿真中的应用、OFDM系统建模与仿真以及SINR提升前后对比图形化展示等内容。 在无线通信技术领域，信号到干扰加噪声比（SINR）是衡量通信质量的关键指标，它直接关系到通信系统的性能。SINR的提升意味着通信信号更加清晰，抗干扰能力更强，通信可靠性更高。本文介绍了一种通过MATLAB实现增强型有效信号到干扰加噪声比（EESM）的方法，旨在显著提升SINR至少3dB。具体来说，文章内容包含了SINR映射优化、接力切换算法、正交频分复用（OFDM）系统建模与仿真。 EESM的原理和应用场景是整个研究的理论基础。EESM是一种用于无线通信系统性能评估的算法，它通过将不同信道条件下的SINR映射为一个统一的性能指标。这一映射过程不仅简化了系统分析，还为通信系统的性能优化提供了理论依据。 SINR定义了通信信道的信号质量，性能优化方法包括算法优化、链路自适应技术、功率控制、天线技术等多种途径。通过这些技术的应用，可以降低干扰，提高信号强度，从而达到提升SINR的目的。 在实际操作过程中，MATLAB和Simulink作为强大的数学计算与仿真工具，为研究者提供了进行复杂算法实现、数据处理和图形化展示的平台。文章详细介绍了如何利用这两个工具，通过编写项目代码，实现SINR的优化和EESM的应用。 针对OFDM系统建模与仿真部分，文章讲解了如何在MATLAB环境下构建OFDM系统模型，并通过仿真验证SINR提升的效果。OFDM是目前广泛应用的无线通信技术之一，以其高频率效率和良好的抗多径干扰性能受到青睐。在OFDM系统中实施SINR优化，能够进一步提升系统的性能。 文章还提供了SINR提升前后的对比图形化展示，这种直观的展示方式可以帮助研究人员和工程师更清晰地看到优化效果，为后续的研究和开发工作提供了可靠的参考。 综合来看，本文不仅仅是关于MATLAB实现SINR优化的项目代码介绍，更是对无线通信中SINR优化策略与仿真技术的全面讲解。它不仅包含了基础理论的讲解，还有针对性的工具使用和系统建模的实操内容，对于掌握现代通信系统的关键优化策略和仿真技术提供了实用的指导。

内容概要：本文介绍了一种基于A*算法优化的往返式全覆盖路径规划改进方案，并提供了详细的MATLAB实现代码。文中首先解释了传统往返式路径规划存在的问题，如易陷入死角和无法有效避障。为解决这些问题，作者提出了一种结合A*算法的方法，在遇到死角时能够自动找到最近的未覆盖节点并继续完成全图覆盖。此外，还详细介绍了启发式函数的设计思路，使得路径更加偏向于未探索区域，从而提高覆盖率并减少重复路径。最终通过仿真实验展示了改进后的路径规划效果。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的科研人员、自动化设备开发者、机器人爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高效全覆盖路径规划的应用场景，如扫地机器人的清洁路径规划、无人机的巡检路径规划等。目标是提高路径规划效率，避免死角和障碍物，确保全面覆盖。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括完整的MATLAB代码实现，便于读者理解和实际操作。