资源列表
power_PVarray_grid_det
- 官方例子，电压外环，电流内环，有参考意义，适合初学者。(Official examples, voltage outer ring, current inner ring, have reference significance, suitable for beginners.)
新建压缩(zipped)文件夹
- 可以实现从笛卡尔坐标系到大地坐标系的转换功能 超级实用 推荐使用(It can realize the conversion from Cartesian coordinate system to geodetic coordinate system. Super practical recommended use)
并网逆变器matlab
- 在dq坐标系下并网逆变器的恒功率控制，并用matlab搭建其模型 以仿真成功结果正确调试。
MDP相关函数
- 基于图的马尔可夫决策过程(GMDP)相关的函数，该框架允许表示和近似地解决Markov决策过程(MDP)
平衡车模糊PID控制
- 模糊PID即自适应PID，通过本程序可实现对平衡车模糊PID的优化控制，针对二阶的传递函数(This procedure can realize the optimal control of fuzzy PID)
龙格库塔法求解微分方程
- 运用龙格库塔法实现了x'=-Lx的微分方程求解，内有注释，简单明了
永磁同步电机的Pwm波控制模型(推荐)
- 永磁同步电机的Pwm波控制模型(推荐)matlab仿真simulink仿真(PWM wave control model of PMSM (recommended) matlab simulation Simulink simulation)
FFT的频谱信号分析Matlab示例程序
- FFT的频谱信号分析Matlab示例程序
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
CS_ISAR_Trial4
- 利用压缩感知对雷达进行成像， 结果显示良好(Using compressed sensing to image the radar, The results are good)
Henon-Lyapunov
- 修正后的二维Henon映射的Lyapunov指数计算及Lyapunov指数谱图。(The Lyapunov exponent calculation and Lyapunov exponent spectrum of the modified two-dimensional Henon map.)
wsn4
- 在MATLAB上利用三角形定位............(Triangular positioning)