MATLAB实现遗传算法工具箱详解及应用.zip

MATLAB实现模拟退火算法工具箱及应用.zip

MATLAB实现基于蚁群算法的三维路径规划算法.zip

MATLAB实现基于蚁群算法的二维路径规划算法.zip

MATLAB实现基于遗传算法的多目标优化算法.zip

MATLAB实现基于遗传算法的TSP算法.zip

MATLAB实现基于鱼群算法的函数寻优算法.zip

MATLAB实现基于遗传算法的BP神经网络优化算法.zip

MATLAB实现基于遗传算法的LQR控制器优化设计.zip

MATLAB实现基于模拟退火算法的TSP 算法.zip

MATLAB实现基于粒子群算法的PID控制器优化设计.zip

MATLAB实现基于多层编码遗传算法的车间调度算法.zip

MATLAB实现基于PSO工具箱的函数寻优算法.zip

基于MATLAB的IEEE 39 节点电力系统潮流计算项目源码+文档+运行说明+数据.zip 环境要求 | Requirements MATLAB R2022b 或更高版本 | or newer Excel/WPS 文件支持 | Excel/WPS support 运行步骤 | Execution Steps 下载 项目内容 打开 MATLAB，进入项目目录 打开 IEEE_39_Node_Flow.m 文件并运行 线路潮流计算结果 | Branch Power Flow Results ==================== 线路、支路潮流计算结果 ==================== | 起点 | 终点 | 入端功率 (MW) | 出端功率 (MW) | 功率损耗 (MW) | --------------------------------------------------------------- | 1 | 2 | -186.5152 | 187.6936 | 1.1784 | | 1 | 39 | 186.5152 | -186.1785 | 0.3367 | | 2 | 3 | 313.8536 | -312.2909 | 1.5627 | 节点潮流计算结果 | Node Power Flow Results ==================== 节点潮流计算结果 ==================== | 节点 | 类型 | 发电功率 (MW) | 负荷功率 (MW) | 电压幅值 (p.u) | 相位角 (°) | --------------------------------------------

我们已经使用Python编写了新安江三水源模型，并且代码中已经填充了相关数据。接下来只需在现有代码基础上进行修改，所有需要调整的地方都已明确标注，操作简单便捷。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出，灵感来源于自然界中鸟群或鱼群的群体行为 。该算法通过模拟粒子在搜索空间中的飞行和相互协作，寻找最优解。在约束多目标优化问题中，PSO需要同时优化多个目标函数，并确保解满足约束条件 。 在MATLAB代码“PSO_byself.m”中，自研算法可能包含以下关键部分： 初始化：在解空间中随机生成一组粒子，并赋予它们初始位置和速度 。这些粒子代表可能的解。 更新规则：PSO的核心是速度和位置的更新。速度更新公式为： 位置更新公式为： 其中，w是惯性权重，c1和c2是加速常数，r1和r2是随机数，pbest i 是粒子i的个人最佳位置，gbest是全局最佳位置 。 约束处理：针对约束多目标优化问题，代码可能采用罚函数法、投影法等策略，确保粒子的新位置满足约束条件 。 目标函数评估：计算每个粒子新位置的目标函数值，并判断是否满足约束 。 最优解更新：比较粒子的新位置与当前个人最佳位置和全局最佳位置，更新相关信息 。 停止条件：当达到预设的迭代次数、满足精度要求或目标函数值不再显著改进时，算法停止 。 “PSO_byself.m”对于研究PSO在约束多目标优化中的应用具有重要价值。使用者可以通过它深入了解算法实现细节，调整参数以适应不同问题，并与其他优化算法进行对比 。此外，该代码还可作为教学和科研的实例，帮助学生理解优化算法的工作原理 。

Retinex理论是计算机视觉和图像处理领域中一种重要的图像增强技术，由生理学家Walter S. McCann和James G. Gilchrist在20世纪70年代提出，旨在模拟人类视觉系统对光照变化的鲁棒性。该理论将图像视为亮度和色度的函数，分别对应局部强度和颜色信息。其核心思想是将图像分解为反射分量（物体自身颜色）和光照分量（环境光影响），通过分离并独立调整这两个分量来增强图像对比度和细节。 在Matlab中实现Retinex算法通常包括以下步骤：首先对输入图像进行预处理，如灰度化或色彩空间转换（例如从RGB到Lab或YCbCr），具体取决于图像特性；然后应用Retinex理论，通常涉及对图像进行高斯滤波以平滑图像，并计算局部对比度。可以采用多尺度Retinex（MSR）或单尺度Retinex（SSR）方法，其中MSR使用不同尺度的高斯滤波器估计光照分量，以获得更平滑的结果；接着对分离后的反射分量进行对比度拉伸或其他对比度增强处理，以提升图像视觉效果；最后将调整后的反射分量与原始光照分量重新组合，生成增强后的图像。如果存在“retinex.txt”文件，其中可能包含实现这些步骤的Matlab代码。通过阅读和理解代码，可以学习如何在实际项目中应用Retinex算法，代码通常会涉及定义图像处理函数、调用Matlab内置图像处理工具箱函数以及设置参数以适应不同图像。 在研究和应用Retinex算法时，需要注意以下关键点：一是参数选择，算法性能依赖于高斯滤波器尺度、对比度拉伸范围等参数，需根据具体应用调整；二是运算复杂性，由于涉及多尺度处理，算法计算复杂度较高，在实时或资源受限环境中需优化或寻找高效实现方式；三是噪声处理，Retinex算法可能放大噪声较大的图像中的噪声，因此实际应用中可能需要结合去噪方法，如中值滤波或非局部均值滤波。通过深入理解和应用Retinex算法，不

MATLAB常用算法PPT精讲全套合集，共42份。供大家学习参考。 第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 第11章 方差分析 第12章 回归分析 第13章 微分方程建模 第14章 稳定状态模型 第15章 常微分方程的解法 第16章 差分方程模型 第17章 马氏链模型 第18章 变分法模型 第19章 神经网络模型 第20章 偏微分方程的数值解 第21章 目标规划 第22章 模糊数学模型 第23章 现代优化算法 第24章 时间序列模型 第25章 存贮论 第26章 经济与金融中的优化问题 第27章 生产与服务运作管理中的优化问题 第28章 灰色系统理论及其应用 第29章 多元分析 第30章 偏最小二乘回归 chapter2-模拟退火算法.pdf 先进算法讲义.pdf 参考文献.pdf 图论算法及其MATLAB实现++完成.pdf 最优化计算机原理与算法程序设计.pdf 算法数论.pdf 蒙特卡罗算法案例.pdf 遗传算法及其matlab实现[1][1].pdf 附录一 Matlab入门.pdf 附录三 运筹学的LINGO软件.pdf 附录二 Matlab在线性代数中的应用.pdf 附录四 判别分析.pdf

dijkstra Floyd算法 动态规划 分治算法 概率算法 灰色预测 聚类算法 类比法 蒙特卡洛 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集 模拟退火算法 神经网络 搜索算法 贪婪算法 图论 网上matlab 遗传算法 遗传退火法 组合算法 a十大算法补充精编版.pdf 免疫算法.txt 穷举法求解0-1整数规划的matlab程序.txt 数学建模高级算法讲义.pdf

程序100%可运行，可随机增加或减少城市，带有代码注释；也可转换为其他语言的代码

基于MATLAB中的Simulink，搭建了16QAM调制解调仿真系统。系统包含基带信号发生器、串/并模块、模块1、载波调制模块、高斯白噪声信道、模块2及误码率计算器等，可有效实现16QAM调制解调。模块1由2-4转换模块和离散时间信号发散图示波器仿真模块组成；模块2由滤波器、4-2电平转换和离散时间信号发散图示波器仿真模块构成。该仿真未使用Simulink模板搭建调制解调全过程，能清晰观察星座图且误码率较低，其搭建原理可参考相关资料 。

Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 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； 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

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在摄影测量领域，通过 MATLAB 编写的空间前方交会程序能够实现待定点三维坐标的计算。该程序基于点投影系数法，利用空间后方交会所求得的双像外方位元素，进而推导出待定点的三维坐标。

在 MATLAB 中进行三相 PWM 整流仿真，涉及以下关键步骤：首先，将三相电流或电压信号从 abc 坐标系转换到 dqo 坐标系，实现同步旋转坐标变换；接着，将 dqo 坐标系下的信号进一步转换到 αβ 坐标系，完成从旋转坐标到静止坐标的转换；最后，运用空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术，生成 PWM 控制信号，驱动三相逆变器或整流器，实现高效的功率转换与控制。

该工具集包含以下三个文件： MODEparam.m：用于生成运行MODE优化算法所需的参数。 MODE.m：负责运行优化算法。它基于差分进化（DE）算法实现了一种基本的多目标优化方法。该方法源自Storn和Price在1997年发表的论文《差分进化：一种简单有效的连续空间全局优化启发式方法》，发表于《全球优化杂志》第11卷，页码341-359。在优化过程中，当只有一个目标被优化时，算法按照标准DE流程运行；而当优化两个或多个目标时，算法会在DE的贪婪选择步骤中使用优势关系来执行。 CostFunction.m：定义了需要优化的成本函数。

在 MATLAB 环境下，编写程序实现适用于任意阶系统的劳斯稳定性判据。

Sparse Code Multiple Access（SCMA）是华为为5G提出的一种新型空口多址接入技术。这里提供的是针对SCMA调制解调的Matlab仿真源码，实现了log-MPA（消息传递算法）。该算法的码本设计参考了相关技术文档 。

数字调制技术是现代通信系统中的关键技术，ASK、FSK、PSK和DPSK是其中最基本的四种方式。以下将分别介绍它们的原理及MATLAB实现。 ASK（振幅键控） 是通过改变载波信号的幅度来传输数字信息。在二进制ASK中，数据“1”对应正常幅度的载波，数据“0”则对应幅度为零或较低值的载波。MATLAB实现时，首先定义时间轴，随机生成比特数据，再通过形状函数和载波信号生成ASK信号，并绘制原始数据和调制信号的波形。 FSK（频移键控） 是利用不同频率的载波来表示不同的数据状态。二进制FSK中，两个不同的频率分别代表“0”和“1”。在MATLAB中，同样先定义时间轴和随机生成比特数据，然后根据数据生成不同频率的载波信号，最后绘制原始数据、FSK信号及其频谱。 PSK（相移键控） 是通过改变载波信号的相位来传输数据。在二进制PSK中，通常采用π的相位变化来区分“0”和“1”。MATLAB实现时，定义时间轴和随机生成比特数据后，根据数据生成相位变化的PSK信号，并绘制原始数据、PSK信号及其频谱。 DPSK（差分相移键控） 是PSK的一种改进方式，通过当前信号与前一信号的相位变化来表示数据。在MATLAB实现中，需要根据前一符号的状态来决定当前符号的相位变化。例如，如果前一符号为“1”，当前符号为“0”时，相位变化180度。虽然代码片段未完全给出，但其核心思想是利用相位的相对变化来传输信息。 这四种调制技术各有特点，ASK实现简单但抗干扰能力弱；FSK抗干扰能力强但频带利用率较低；PSK频带利用率高但对相位同步要求高；DPSK则通过差分编码降低了对相位同步的要求。它们在不同的通信场景中发挥着重要作用，是学习更高级调制技术的基础。

基于遗传算法求解多约束条件下的车辆路径优化问题（VRPTW）的MATLAB代码实现。该问题包含时间窗、车载容量限制、多车辆以及单配送中心等约束条件。

电池管理系统（Battery Management System，简称BMS）是电动汽车及储能系统的关键部件，主要负责监控、保护、控制和优化电池组性能。本文重点探讨基于Simulink构建的BMS模型。Simulink是Matlab环境下一款强大的数学建模工具，广泛应用于工程仿真与控制设计，其可视化平台让复杂系统如电池BMS的设计和测试更加直观。 电池均衡是BMS的核心功能之一，旨在确保电池组中各单体电池电压和容量一致，避免因个别电池过充或过放影响系统性能。在Simulink模型中，电池均衡可通过电流注入或能量转移实现，涉及电流控制电路和算法的建模，例如电阻分压、电感平衡或开关电容等方法。 SOC计算（State of Charge，即电池荷电状态）也是BMS的重要功能，它是评估电池剩余能量的关键指标。在BMS模型中，SOC估算通常基于电池的电压、电流、温度数据以及特定电池模型，如阶跃响应模型、等效电路模型或基于物理的模型。这些模型能够精准跟踪电池状态，为充电策略和故障检测提供依据。 在相关文件中，“license.txt”可能包含Simulink模型的使用许可信息，这对于模型的商业应用和合规性至关重要。“batteryBalancing”文件可能是电池均衡模块的具体实现，详细描述了Simulink构建的均衡算法，包括均衡触发条件、控制逻辑及电路模型等。 一个完整的BMS Simulink模型还应涵盖电池健康状态（SOH，State of Health）估计、热管理、安全保护（如过压、欠压、过流保护等）以及通信接口（用于与车辆其他系统交互）等功能模块。这些模块需要精心设计和参数校准，以确保BMS在各种工况下保持稳定性和准确性。 在开发BMS模型时，用户可以借助Matlab的Simulink库，如控制库、信号处理库和电力电子库，并结合电池特性的实验数据进行模型搭建和仿真验证。

MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题，运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件，广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库，涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作，方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中，有几个关键文件： d题论文(1).docx：这可能是参赛队伍对D题的解答报告，详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m：这些是MATLAB源代码文件，每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如： D_1.m 可能是主要的建模代码； ratio.m 可能用于计算某种比例或比率； importfile.m 可能用于导入数据； Untitled.m 可能是未命名的脚本，包含临时或测试代码； changf.m 可能涉及函数变换； pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关； huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat：这是一个MATLAB数据文件，存储了变量或矩阵等数据，可能用于后续计算或分析。 D-date.mat：这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据，或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测，参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而，具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中，团队需深入理解问题本质，选择合适的数学模

Simulink 是 MATLAB 环境中一款用于动态系统建模与仿真的强大工具。最近推出的“检测频率值”块库，专为分析周期性信号的频率特性而设计。在信号处理和控制系统领域，频率分析至关重要，它能帮助我们理解信号的基本结构以及系统对不同频率输入的响应。该库旨在简化 Simulink 中的频率检测流程，尤其适合那些对信号处理理论不太熟悉或希望快速获得结果的用户。 传统信号处理中，通常需要借助傅里叶变换、频谱分析等技术来确定信号的频率成分。而“检测频率值”块库可能已经集成了这些功能，让操作更加直观便捷。在 MATLAB 开发环境中，Simulink 块库由一系列预定义模块组成，用户可以将其拖放到工作区并连接，构建复杂系统模型。“检测频率值”库可能包含以下特定模块：1. 傅里叶变换模块，用于计算信号的离散傅里叶变换（DFT），获取频域表示；2. 频谱分析模块，用于显示信号频谱，帮助识别主要频率成分；3. 滤波器模块，包括低通、高通、带通或带阻滤波器，用于筛选特定频率范围的信号；4. 周期性检测模块，用于判断信号是否具有周期性并确定其周期；5. 峰值检测模块，用于找出频谱中的最大值，识别主导频率；6. 可视化模块，提供图形化界面，实时显示频率分析结果。借助该库，用户无需编写自定义 MATLAB 函数或脚本，仅通过图形化操作即可完成频率分析，大大提高了初学者和需要快速原型验证工程师的工作效率。 在实际应用中，“检测频率值”块库可广泛应用于多种场景：在通信系统中，用于检测无线电信号的载波频率并评估调制质量；在音频处理中，用于分析音乐或语音信号的频谱，进行音效设计或降噪；在机械振动分析中，用于检测设备振动频率，识别潜在故障模式；在电力系统中，用于监测电网中的谐波频率，确保电能质量。这个 Simulink 块库是 MATLAB 社区的重要贡献，它将复杂的频率分析过程封装成易于使用的模块，让用

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《基于MATLAB的PSS仿真模型的电力系统振荡模式测试研究》是我的毕业论文课题。经过几个星期的辛勤搭建与调试，我终于完成了这个模型，现在我已经顺利毕业啦。这个模型是基于MATLAB 7.1版本开发的。希望它能够为大家提供便利。对了，我是南工程的，不知道学弟学妹们有没有看到这篇帖子，希望它能对你们有所帮助，哈哈。

MATLAB学生成绩管理系统是一款基于MATLAB语言开发的实用工具，用于高效管理和分析学生成绩数据。该系统具备丰富的功能，包括基础数据操作（如添加、删除、修改、查看成绩）和高级功能（如成绩排名、权限设置、图形化展示等），同时还支持文件的读写、打开和保存操作。以下是系统的详细介绍： 成绩录入与保存：用户可以输入学生的成绩信息，并将其保存到文件中，方便后续查询和处理。 多种查询方式：支持按学号、姓名或科目等条件查询成绩，提供灵活的搜索选项。 成绩统计与排序：系统能够计算成绩的最大值、最小值和平均值，并支持成绩排序展示。 图形展示：利用MATLAB的绘图功能，生成成绩的直方图和饼形图，直观展示成绩分布情况。 文件操作：支持对成绩数据文件进行打开、保存和读写操作，确保数据的安全性和持久性。 GUI设计：使用MATLAB的GUIDE工具创建图形用户界面，使用户能够通过图形化界面与系统交互。 文件读写：借助MATLAB的fopen、fread、fwrite、fclose等函数，实现文本或二进制文件的读取和写入。 权限管理：通过全局变量和条件判断实现不同用户的权限控制，例如区分教师和学生的操作权限。 需求分析：明确系统功能需求，按照软件工程原则进行需求分析。 模块划分：将系统拆分为多个独立模块，如登录模块、成绩管理模块、成绩查询模块和成绩分布模块。 流程设计：绘制流程图，描述各模块之间的逻辑关系和数据传递路径。 代码编写：为每个模块编写对应的MATLAB函数，注意变量命名规范，便于理解函数功能。 调试与优化：测试各模块功能，调试错误，优化代码性能。 登录界面：用户输入账号和密码，系统从文件中读取用户信息进行匹配。 输入检查：使用get函数获取用户输入，通过strcmpi进行字符串比较，验证账号和密码的正确性。 特殊字符检测：使用strfind函数检查账号是否包含特殊字符，确保数据安全。

在现代自动化领域，实现指针式仪表的自动识别与读数具有重要意义，尤其在工业设备监控和仪表盘数据采集等场景中。指针式仪表通过指针的旋转位置来表示物理量（如电压、电流、压力等）的数值，但手动读取时容易因环境光线、视角变化等因素产生误差，因此开发自动识别系统十分必要。 本项目基于MATLAB这一功能强大的数学计算软件，结合图像处理和图像识别技术，完成指针式仪表的自动识别与数值读取，显著提高了数据获取的效率和准确性。MATLAB具备丰富的图像处理工具箱，能够方便地实现图像的预处理、特征提取和模式识别等操作。 项目流程如下：首先，利用MATLAB的imread()函数读取指针式仪表的图像。接着，对图像进行灰度化、二值化等预处理操作，以简化图像并突出指针和刻度。在预处理完成后，进入特征提取阶段。通过MATLAB的edge()函数进行边缘检测，并利用regionprops()函数分析图像区域的属性（如面积、周长、形状等），从而提取指针和刻度盘的特征。随后进入图像识别环节，可采用模板匹配或机器学习方法。模板匹配通过计算预设模板与目标区域的相似度来确定指针位置；机器学习方法则需先训练模型以学习指针和刻度的特征，再对新图像进行预测。识别指针位置后，需将其转换为对应数值，这通常涉及角度到数值的映射，可能需要借助几何变换和数学公式。MATLAB强大的计算能力可轻松完成这些复杂计算。 此外，项目可设计用户界面（UI），用户可通过该界面上传图像，程序自动识别并显示指针式仪表的读数。这通常借助MATLAB的图形用户界面设计工具（如GUIDE或App Designer）实现。本项目综合运用图像处理、特征提取和模式识别等技术，旨在解决传统手动读数的误差问题，提升数据采集的精度和效率。通过该项目，可深入理解MATLAB在实际工程中的应用，并提升图像处理和机器学习领域的技能。

MATLAB从入门到精通全套培训教程合集，共22章。包含视频、课件及范例源码。 第1章认识MATLAB 第2章 MATLAB基础 第3章MATLAB的基本使用 第4章 MATLAB编程基础 第5章 MATLAB的数组与矩阵操作 第6章 常用数学函数 第7章 符号运算 第8章 数值运算 第9章 数据分析 第10章 图像句柄 第11章二维数据可视化 第12章三维数据可视化 第13章 图形用户界面设计 第14章 Simulink仿真基础 第15章 文件读取IO 第16章 MATLAB编译器 第17章 外部接口应用介绍 第18章 MATLAB在信号与系统中的应用 第19章 MATLAB在数字信号处理中的应用 第20章 MATLAB在通信原理中的应用 第21章 MATLAB在图像处理领域的应用 第22章 MATLAB在金融领域的应用 精品资源1:85个经典程序源代码 精品资源2:MATLAB快捷键速查手册 精品资源3:MATLAB函数速查手册 精品资源4:MATLAB编程实例100例 精品资源5:MATLAB常见问题解答 精品资源6:MATLAB中常见的程序出错问题及解管 精品资源7:数学建模常用到的MATLAB函数

数学建模matlab培训系列课程全套，共15课。 1. 课1 matlab简介.pptx 2. 课1 matlab简介.wmv 3. 课2 Matlab矩阵运算与作图.pptx 4. 课2 Matlab矩阵运算与作图.wmv 5. 课3 MATLAB符号运算.pptx 6. 课3 MATLAB符号运算.wmv 7. 课4 MATLAB程序设计.pptx 8. 课4 MATLAB程序设计.wmv 9. 课6 智能算法神经网络及其matlab实现.zip 10. 课7 国赛赛前准备及注意事项.m4a 11. 课8 国赛期间常见问题及解决方案.m4a 其他 课1 Arcgis空间建模与分析 课2 如何快速掌握排版 课3 如何写好数模论文

数据建模培训资料全套，包括视频教程+课件，共52GB。 1、美赛基本规则讲解 2、美赛基础入门讲解与赛前准备 3、美赛历年特点分析 4、数学建模基础入门 5、数学建模常规算法 - 线性规划 6、美赛培训 - 蒙特卡罗方法 7、数学建模非线性规划问题 8、数学建模插值与拟合问题 9、数学建模层次分析法 10、数学建模灰色预测算法 11、数学建模 BP 神经网络基本原理 12、数学建模 BP 神经网络编程和案例分享 13、数学建模 BP 神经网络神经网络基本应用领域 14、数学建模聚类分析算法（一） 15、数学建模聚类分析算法（二） 16、数模智能算法之粒子群算法（一） 17、数模智能算法之粒子群算法（二） 18、数学模型之时间序列分析 19、数学建模算法之主成分分析 20、数学建模之数学软件 EViews 21、数学建模算法之因子分析 22、数学建模算法之对应分析 23、数学建模算法之典型相关分析 24、数学建模算法之多目标规划 25、数学建模算法之图像识别 26、数学建模算法之综合评价与决策（一） 27、数学建模算法之综合评价与决策（二） 28、小波变换分析与决策 29、数学建模算法之综合预测方法 30、数学建模算法之偏最小二乘回归分析

本次任务涉及绘制脑电图（EEG）数据，并通过快速傅里叶变换（FFT）和Welch方法计算功率谱。此外，还将利用FDA工具箱分析脑电图数据中的Alpha、Beta、Theta和Delta频段的频谱图，并进行相关频谱练习。参考文献为：John L.Semmlow所著的《生物信号和医学图像处理》第二版，该书由CRC出版社出版于2009年。

汽车制动能量回收系统在Simulink中建立的模型，文件名为‘energyrecycle.mdl’，该模型具备可运行性。

在旅行商问题（TSP）中，寻找最短路径时，可能的路径数量会随着城市数量的增加呈指数级增长。目前，遗传算法是解决TSP问题的一种有效方法，其关键在于编码方式和算子设计。编码方式决定了运算空间的大小，合适的编码策略能够有效压缩求解空间，提升计算效率。常见的编码方式包括二进制编码、实值编码和自然编码等。本文主要探讨自然编码方式下算子的改进方法，并实现其MATLAB程序。 针对TSP问题，本文提出了一种贪婪交叉算子和倒位变异算子。贪婪交叉算子通过优先选择更优的基因片段进行组合，加速算法的收敛过程；倒位变异算子则通过随机倒置基因序列中的部分片段，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。这两种算子的结合，在加快收敛速度的同时，有效平衡了种群多样性和收敛速度之间的矛盾，从而更好地解决了TSP问题。

随机共振（Stochastic Resonance）是一种在非线性系统中出现的现象，尤其常见于双稳或多稳态系统。其核心思想是：当一个微弱的周期信号无法单独驱动系统在不同稳定状态之间切换时，适当水平的噪声能够帮助放大该信号，使其在特定噪声强度下达到最佳响应，随后随着噪声的进一步增加，响应又会减弱。 该MATLAB程序模拟了随机共振过程，并对比了信号处理前后的效果。 初始化参数： fs为采样频率，设为5Hz；f为信号频率，为0.01Hz；Ts和h为时间步长和采样间隔，均为1/fs；t为时间向量，包含4095个采样点。 D为噪声强度系数，设为0.6；a和b是双稳态系统的参数；s是原始微弱周期信号，由正弦波构成；x1是加入噪声后的信号。 信号分析： 利用fft函数对信号进行傅里叶变换，得到频谱；通过plot函数绘制时间域和频域图像。 随机共振模拟： sr函数实现了随机共振过程，采用四阶龙格-库塔法求解系统微分方程。输出结果是经过随机共振处理后的信号，并对其进行FFT变换和绘图。 结果展示： 绘制了原始信号、加噪信号和随机共振处理后信号的时间域和频域图像。 非线性系统与双稳态： 非线性系统的行为不符合线性叠加原理，输出与输入并非简单比例关系。双稳态系统存在两个稳定状态，小输入难以触发状态切换，但适当噪声可使系统在两状态间转换。 傅里叶变换： 傅里叶变换是信号处理的重要工具，可将信号从时间域转换到频率域，便于识别频率成分。通过频谱变化，可直观对比信号处理前后的特性。 随机共振的应用： 随机共振不仅用于理论研究，还在生物医学工程、通信技术等领域有广泛应用，如提高传感器灵敏度、噪声环境下的信号检测等。 MATLAB编程技巧： 程序中fft函数用于计算离散傅里叶变换，四阶龙格-库塔法用于求解微分方程，适用于非线性系统动态行为分析。 该程序展示了随机共振的基本原理，并通过实例帮助理解其应用，对

基于MATLAB的光伏发电并网模拟研究 在当今能源转型的大背景下，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其并网技术的研究具有重要意义。本文通过MATLAB仿真平台，对光伏发电并网系统进行了详细的模拟与分析。 首先，构建了光伏发电系统的模型，涵盖了光伏电池阵列、逆变器以及相关控制策略等关键部分。光伏电池阵列的输出特性受光照强度、温度等因素影响，通过数学模型精确描述其输出电流与电压的关系。逆变器则负责将光伏电池产生的直流电转换为符合电网要求的交流电，其控制策略采用先进的算法，确保电能质量满足并网标准。 在并网环节，重点模拟了光伏发电系统与电网的交互过程。通过设置不同的并网点电压、频率等参数，研究光伏发电在不同电网工况下的接入性能。仿真结果显示，在光照条件良好且电网运行稳定时，光伏发电能够顺利并入电网，并为电网提供稳定的功率支持。同时，针对可能出现的电网电压波动、频率偏移等情况，验证了系统的适应性与稳定性。 此外，还对光伏发电并网系统的电能质量进行了分析。通过MATLAB仿真计算了并网电流的谐波含量、功率因数等指标，结果表明，所设计的并网系统能够有效控制谐波水平，使功率因数保持在合理范围内，符合电网电能质量要求。 综上所述，借助MATLAB仿真工具，深入研究了光伏发电并网系统的运行特性与性能表现，为实际光伏发电并网工程的设计与优化提供了理论依据与技术支持。

基于龙格库塔方法的MATLAB程序实现经典Hodgkin-Huxley（HH）神经元模型的求解。

Matlab 是一个强大的工具，能够实现混沌理论中的相空间重构。通过编写相应的代码，可以高效地完成这一复杂的任务。

在 MATLAB 中构建了一套基于三相电力系统的谐波检测仿真模型。该模型采用主流的谐波检测算法，运用 pq 方法进行谐波分析与补偿。经过数据校验，模型的仿真结果与实际实验数据高度一致，验证了模型的准确性和可靠性。