资源列表
BESO-原本
- ESO-拓扑优化方法，采用OC求解方法。(Based on ESO topology optimization method.)
gpops
- 伪谱法安装程序，直接在MATLAB环境下运行安装文件，随后即可使用，效果不错的一种方法，希望有用。(The installer pseudo-spectral method)
Coursera深度学习笔记v4
- 人工智能大师吴恩达的深度学习课程，整理资料。很好地材料。(Artificial intelligence master Wu Enda's deep learning course, collate information. Good material.)
MTLS-SVM
- 能够实现预测功能方法 ，并且运行后效果良好。(The prediction function method can be realized and the effect is good after operation.)
FFT
- 计算车辆用于检验，快速傅里叶 变化，还望采纳(vehicle caculate Calculate vehicles for inspection, fast FFT changes, and also hope to adopt)
Desktop
- 求解小波波极大值，利用小波程序分解暂态量的数据，由此获得行波波头(Solving the maximum value of small wave)
pathanddistance
- 任意两点间最短路算法 Warshall-Floyd算法思想，最短距离矩阵+任意给定两顶点的最短路所包含顶点。(The shortest path algorithm between any two points The idea of Warshall-Floyd algorithm, the shortest distance matrix + the shortest path contained by any given two vertex is the vertex.)
TwoFlexLink_KED_Solve
- 二力杆经典matlab程序模型，可以供广大初学者使用，是一个非常好的教学应用实例，可以在快速中学习(The classic matlab program model of the two force bar can be used by the beginners. It is a very good example of teaching application and can be learned quickly.)
TwoFlexLink_KED_Solve_1
- 根据宏微系统质量块模型的根轨迹图和伯德图，来研究质量块系统的稳定性问题。通过改变原模型参数值来观察动力学软件模拟仿真结果，最终得到宏微机械臂末端的误差曲线，总结结构参数和物理参数对宏微机械臂系统的影响(the stability of mass block system is studied according to the root locus diagram and Bode graph of the mass block model of macro and micro system. B
TwoFlexLink_KED_Solve_4links
- 本人独立编写，采用matlab对机械臂进行三维模型建立,通过更改参数,可控制机械臂在空间中的位置,以及获得机械臂三维空间基本运动的实现。(I wrote it independently, and used Matlab to establish the three-dimensional model of the manipulator. By changing the parameters, we could control the position of the manipulator i
源程序Maltab在数学建模中的应用卓金武等
- 上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现，包括matlab交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法的matlab实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序(The introduction of conventional methods of mathematical modeling in matlab
6台1.5MW双馈风机组成9MW的风电场的运行情况
- 6台1.5MW双馈风机组成9MW的风电场的运行情况，基于simulink/demo中的详细模型改进。