二维方向-of-arrival (DOA) 估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。 标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。 描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。 标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。 在压缩包中的文件"基本DOA估计程序 - 20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。 在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如： 1. 雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。 2. 无线通信：多用户检测，提高频谱效率。 3. 声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。 4. 智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。 在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤： 1. **信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。 2. **阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。 3. **数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。 4. **DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。 5. **后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。 6. **结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。 通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

Matlab 时域信号频谱分析

基于势能法的含齿根裂纹直齿轮时变啮合刚度计算程序及非线性动力学分析,势能法求解含齿根裂纹的直齿轮时变啮合刚度，根据Wu文献并结合其它文献采用MATLAB编写的含齿根裂纹的时变啮合刚度程序，同时考虑了齿轮变位情况。 另有考虑双齿啮合时，齿基刚度重复计算的修正程序。 如有雷同，谨防受骗。 同时有计算齿轮啮合刚度的石川法和Weber能量法。 另有齿轮非线性动力学程序，包括相图、频谱图、时域图、庞加莱映射、分岔图及最大李雅普诺夫指数。 ,势能法; 齿根裂纹; 时变啮合刚度; MATLAB程序; 齿轮变位; 双齿啮合; 齿基刚度修正; 石川法; Weber能量法; 齿轮非线性动力学程序; 相图; 频谱图; 时域图; 庞加莱映射; 分岔图; 李雅普诺夫指数。,基于势能法与石川法的直齿轮啮合刚度分析程序与修正方法研究

永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，简称PMSM）是现代电力驱动技术中的重要设备，广泛应用于工业、交通、航空航天等领域。本资源由袁雷编著，旨在深入讲解永磁同步电机的控制原理，并结合MATLAB进行仿真，帮助读者理解和掌握相关知识。 一、永磁同步电机基础 永磁同步电机的结构主要包括定子绕组和永磁体转子两部分。定子绕组通过三相交流电源供电，产生旋转磁场；转子上的永磁体在旋转磁场的作用下产生电磁力，驱动电机转动。这种电机的优点在于效率高、功率密度大、动态响应快。 二、控制原理 1. 直轴和交轴分解：PMSM的控制通常基于d-q坐标系，其中d轴对应于电机的直轴，q轴对应于电机的交轴。电机的电磁转矩和功率可以通过调节d轴和q轴的电流来控制。 2. 转速和位置控制：通过传感器或无传感器技术获取电机的转速和位置信息，是实现精确控制的关键。无传感器控制包括基于电压、电流和磁链估计算法等多种方法。 3. 转矩控制：采用磁场定向控制（Field Oriented Control，FOC），将交流电机转化为等效的直流电机，实现独立的转矩和励磁控制，提高系统性能。 三、MATLAB仿真 MATLAB是一款强大的数学计算和仿真软件，在电机控制领域有广泛应用。通过MATLAB可以建立PMSM的数学模型，进行以下仿真： 1. 静态特性仿真：研究电机在不同工况下的电压、电流、转速和扭矩关系。 2. 动态特性仿真：模拟电机启动、加速、减速和负载变化时的行为。 3. 控制策略验证：测试不同控制算法的效果，如PI控制器、滑模控制等。 4. 故障诊断与保护：模拟电机故障情况，评估保护措施的合理性。 四、MATLAB工具箱 MATLAB提供了Simulink和Power electronics toolbox等工具箱，方便用户构建电机控制系统模型。Simulink支持图形化建模，便于直观理解系统工作原理；Power electronics toolbox包含各种电力电子器件和电机模型，可直接用于PMSM的仿真。 五、书本内容概览 《现代永磁同步电机控制原理及MATLAB仿真》一书详细介绍了PMSM的基本理论、控制策略和MATLAB仿真技术。书中可能涵盖电机的电磁设计、控制算法详解、MATLAB模型搭建等内容，并提供了随书仿真模型，帮助读者实践操作，加深理解。 总结，本资源是学习和研究永磁同步电机控制的宝贵资料，通过理论学习和实际仿真的结合，有助于读者快速掌握PMSM的工作原理和控制技术，提升在电机控制领域的专业能力。

行业分类-设备装置-基于MATLAB平台的BPA潮流数据分离等效转换方法

Matlab的大图 使大型MATLAB线图变得更快。 这个简单的工具可以截取进入绘图的数据，并将其缩减为在屏幕上可用像素数量给定的情况下看起来相同的最小集。 然后，当用户缩放或平移时，它会更新数据。 当用户必须绘制大量数据并进行可视化浏览时，这很有用。 这可与MATLAB的内置线图函数一起使用，从而可以保留那些函数的功能。 代替： plot(t, x); 一个可以使用： reduce_plot(t, x); 大多数绘图选项（例如多个系列和线条属性）也可以传入，这样'reduce_plot'在很大程度上是'plot'的替代品。 h = reduce_plot(t, x(1, :), 'b:', t, x(2, :), t, x(3, :), 'r--*'); 此功能适用于“ x”数据总是不断增加的图，这是最常见的，例如时间序列。 有关更多信息，请参见： >> help Lin

内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB及其工具箱（Simulink和Simscape）对KUKA KR6六自由度机械臂进行仿真的方法。首先，通过DH参数定义机械臂的几何结构，接着分别探讨了正运动学和逆运动学的具体实现步骤，包括代码示例和常见问题的解决方案。然后，深入讲解了非线性控制技术的应用，特别是PID控制和动力学补偿的方法。最后，展示了如何利用Simulink搭建完整的控制系统并进行轨迹规划和动态模拟。 适合人群：具有一定MATLAB基础的工程技术人员、自动化专业学生以及从事机器人研究的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握六自由度机械臂运动学和控制原理的研究人员和技术人员。主要目标是帮助读者通过实例学习如何使用MATLAB进行机械臂仿真，从而更好地应用于实际工程项目中。 其他说明：文中提供了大量实用的代码片段和技巧提示，有助于提高仿真的准确性和效率。同时强调了一些容易忽视的关键点，如DH参数的准确性、关节配置的方向性等，避免初学者走弯路。

增程式电动汽车中基于工况的自适应ECMS（等效碳排放最小化策略）能量管理策略的Matlab实现。首先，通过一段核心代码展示了如何根据车辆行驶速度动态调整等效因子λ，从而优化发动机和电动机之间的功率分配。接着，文章解释了SOC（荷电状态）对等效因子的影响机制以及功率优化的具体实现方式。此外，还提供了一个典型的NEDC工况仿真实验，验证了该策略的有效性和优越性。实验结果显示，在不同工况下，自适应ECMS策略能够有效减少油耗并提高能源利用效率。 适合人群：从事新能源汽车研究、开发的技术人员，尤其是熟悉Matlab编程并对能量管理策略感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解增程式电动汽车能量管理策略的设计与实现的研究人员和技术开发者。目标是掌握如何通过编程手段优化车辆的能量管理系统，提升整车性能。 其他说明：文中提到的一些关键参数设置（如速度窗口、等效因子计算公式等）均来源于实际测试数据，为读者提供了宝贵的实践经验。同时强调了全局优化并非总是最佳选择，适时变化的等效因子更能适应复杂多变的实际驾驶环境。

内容概要：本文介绍了BoostPFC闭环CRM开关电源模型的Matlab仿真方法及其应用场景。BoostPFC（升压功率因数校正）技术旨在提升电源效率和电网质量。文中详细讲解了闭环控制策略、CRM临界导通模式以及ZCS零电流关断技术的应用。通过MATLAB 2017b搭建的仿真模型，展示了如何构建BoostPFC电路模型，添加闭环控制和CRM控制逻辑，最终实现ZCS零电流关断的设计。此外，还提供了简单的代码示例和详细的代码分析，帮助读者理解如何根据CRM模式生成控制信号及优化电路参数。 适合人群：电力电子领域的初学者和技术爱好者，特别是对开关电源设计感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：①掌握BoostPFC的工作原理和优势；②学会利用MATLAB/Simulink进行电力电子系统的建模与仿真；③深入理解闭环控制、CRM模式和ZCS技术的具体实现方式。 其他说明：推荐配合相关书籍和在线资源一起学习，以便更好地理解和应用所学知识。

(KELM+SHAP)基于核极限学习机的数据多输入单输出+SHAP可解释性分析的回归预测模型 1、在机器学习和深度学习领域，模型复杂度的不断攀升使得决策过程的可解释性成为研究热点。模型如何做出决策、判断依据的合理性以及特征依赖状况等问题，都亟需科学的分析方法来解答。在此背景下，SHAP（SHapley Additive exPlanations）凭借其坚实的理论基础和强大的解释能力应运而生。​ 2、SHAP 构建于博弈论中的 Shapley 值概念，能够为任意机器学习模型提供局部与全局的解释。其核心思想是将模型预测值分解为每个特征的贡献之和，通过计算特征加入模型时对预测结果的边际贡献，量化各特征对最终决策的影响程度。这种方法不仅能够揭示模型对单一样本的决策逻辑，还可以从整体层面分析模型对不同特征的依赖模式，识别出被过度依赖或忽略的关键特征。​ 3、相较于传统机理模型受困于各种复杂力学方程，难以平衡预测精度与可解释性的局限，采用机器学习和与 SHAP 的混合建模框架，实现了预测性能与解释能力的有机统一。该框架在保障回归模型高精度预测的同时，利用 SHAP 的特征贡献分析能力，将模型的决策过程以直观且符合数学逻辑的方式呈现，为模型优化与决策支持提供了重要依据，有望在多领域复杂系统建模中发挥关键作用。 代码解释： 1.本程序数据采用FO工艺数据库，输入特征为：涵盖膜面积、进料流速、汲取液流速、进料浓度及汲取液浓度。 2.无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！ 注： 1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上【没有我赠送】 2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高 4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即