matlab相关教程做的很完善，除了B站看看教程，官方教程我觉得更加高效。跟着教程一步一步编辑，非常方便。

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码复现、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：高比例可再生能源接入对电力系统调峰能力提出了更高要求，完善调峰辅助服务成本分摊机制有利于促进可再生能源消纳

1主要内容该程序复现《Multi-Micro-GridMainBodyElectricHeatingDouble-LayerSharingStrategyBasedonNashGame》模型，主要做的是构建基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享模型，将其分解为收益最大化子问题和收益再分配子问题。在收益最大化子问题中，考虑含碳配额和阶梯碳交易的运行成本最低为目标，采用交替方向乘子法进行分布式求解以保护

目录1主要内容1.1模型背景1.2目标函数1.3约束条件2部分代码3效果图4下载链接1主要内容本程序主要建立电动汽车充放电V2G模型，采用粒子群算法，在保证电动汽车用户出行需求的前提下，为了使工作区域电动汽车尽可能多的消纳供给商场基础负荷剩余的光伏电量，根据光伏出力与工作区负荷的偏差制定动态分时电价模型，从而减少峰谷差，保障电网稳定性，同时能够提高电动汽车用户的充放电满意度，实现双赢。配电网负荷方

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容程序复现文献《高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型》，从净负荷波动的角度出发，建立了调峰成本的量化与分摊模型，构造了无调峰需求的替代场景，将负荷和可再生能源出力曲线分别转换为无波动的均值线。其次，建立了含深度调峰和抽水蓄能的调度优化模型，用于计算不同场景下的调峰成本，并将有无调峰需求两种场景下的系统调峰成本之差作为单一主体导致的边际调峰成本，

也不明白其分析原理和相应技巧；没发表过脑电领域的文章，不知道脑电的SCI文章该如何撰写...茗创特推出脑电数据分析及论文写作培训班，本班以脑电数据分析和处理技术为核心，以学员掌握技术、熟练应用为目的，从脑电预处理、MATLAB

1.科赫曲线（KochCurve）科赫曲线（KochCurve），也被称为科赫雪花，是一种分形曲线，由瑞典数学家HelgevonKoch在1904年首次描述。它是通过对线段进行无限次迭代生成的图形。生成科赫曲线的步骤如下：开始时，有一条直线段。在每个迭代步骤中，将线段分为三个等长的部分，并在中间一部分的位置用两边各为这部分长度的等边三角形替换，删除等边三角形的底边。对剩下的每个线段重复进行步骤2。

1.芒德球（Mandelbulb）芒德球（Mandelbulb）是一种在三维空间中表现的分形结构，这种结构从二维的Mandelbrot集合得到启发并拓展到三维空间。Mandelbrot集合是在复平面上定义的，而芒德球则是在三维的实数空间中定义的。芒德球的构造过程如下：首先在三维空间中选取一个点，以其坐标作为一个复数的实部和虚部。然后，按照Mandelbrot集合的方法，对该复数进行迭代：将其自己平

MATLAB代码:clearall;clc;closeall;%设置参数T=1;%时间总长N=1000;%时间步数dt=T/N;%时间步长mu=0.1;%均值sigma=0.2;%标准差S0=100;%

1.Cantor三分集（CantorSet）Cantor三分集（CantorSet）是一个被广泛研究的分形，由德国数学家乔治·康托（GeorgCantor）于19世纪末首次描述。它是通过对实数线段进行无限次迭代生成的一个点集。生成Cantor三分集的步骤如下：开始时，取实数线上的单位区间[0,1]。在每个迭代步骤中，将每个线段分为三个等长的段，然后删除中间的那个段。对剩下的每个线段重复进行步骤2。

S函数中mdlDerivative（t,x,u）参数含义mdlDerivative（）中的sys相当于是函数之间用x传递等于output函数x；output（）中的sys相当于是输出y；mdlDerivative（）的作用是将微分方程自动求积分得到结果函数；S函数的用法先是初始化；再是mdlDerivative（）中对控制系统方程需要积分的方程进行计算；得到的中间变量转到output（）函数中，在

目录1.拉普拉斯金字塔原理2.基于拉普拉斯金字塔的血管分割方法3.MATLAB程序3.实验结果与分析视网膜血管分割是眼底图像分析中的关键步骤，对于诊断视网膜病变等眼部疾病具有重要意义。

改进Dijkstra算法II的MATLAB程序实现如下：functiona=dij2_m(a)n=length(a);fori=2:nforj=1:(i-1)a(i,j)=a(j,i);endendfork

本文借助Matlab的Truetime1.5工具箱搭建了ZigBee网络的仿真平台

目录1.Voronoi图的基本原理1.1Voronoi图性质1.2Voronoi图应用2.无线传感器网络的Voronoi图3.matlab实现程序4.仿真结果在无线传感器网络中，Voronoi图是一种基于距离划分的空间分割方法

MATLAB实现粒子群优化算法（PSO）可以分为几个关键步骤。首先，我们需要定义目标函数，这是优化问题的核心。

下面是一个实现PSO算法的MATLAB代码示例：matlabfunction[best_position,best_value]=pso(objective_function,num_par

下面是一个简单的MATLAB实现示例：function[bestSolution,bestFitness]=woa_algorithm(objFunction,dimension,searchRange

%定义目标函数functionf=myObjective(x)f=x(1)^2+x(2)^2;%举例：二维平方和最小化end%设置参数dim=2;bounds=[-55;-55];%每个参数的边界popSize=50;maxGen=100;F=0.8;CR=0.9;%运行DE算法[bestF,bestX]=simpleDE(@myObjective,dim,bounds,popSize,maxGe

functionfpa_demo%FPA算法演示%目标函数定义objFunc=@(x)x.^2;%参数设置popSize=20;%种群大小dim=1;%问题维度maxGen=100;%最大迭代次数p=0.8;%全局搜索概率%初始化种群X=rand(popSize,dim)*10-5;%随机初始化种群fitness=arrayfun(objFunc,X);%计算初始适应度%FPA主循环forgen=

鲸鱼优化算法matlab实现function[best_solution,best_fitness]=woa_algorithm(obj_function,dim,search_space,max_iter

在MATLAB中实现蚁群算法，你需要遵循以下基本步骤：初始化参数：确定蚁群的规模、信息素的挥发系数、信息素的重要程度、启发式因子的重要程度等。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

文件名称:svm下载收藏√[54321]开发工具:matlab文件大小:126KB上传时间:2017-05-15下载次数:0详细说明：基于LIBSVM的matlab手写字体识别-AhandwrittenfontrecognitionbasedonSVM

UsefulLinksAboutsystem初始安装系统的一些主要链接Ubuntu16.04系统美化输入法的安装wechat安装matlab安装ubuntu下matlab启动报错java.lang.runtime.Exception

[x1,y1,x2,y2]=solve('x1^2+y1^2=1','x2^2-8*x2+y2^2+15=0','x1*x2+y1*y2=1','x1+x2=a','x1','y1','x2','y2')[x1,y1,x2,y2]=solve(...x1^2/r1^2+y1^2/r2^2==1,...(x2-a)^2+(y2-b)^2==r3^2,...x1*x2/r1^2+y1*y2/r2^2=

基于matlab的快速谱峭度方法，选择信号峭度最大的频段进行滤波，对滤波好信号进行包络谱分析。输出快速谱峭度及包络谱结果。程序已调通，可直接运行。

一、优化模型介绍移动边缘计算中的计算卸载是一种将计算任务从设备卸载到边缘服务器的技术。它可以将计算量大的任务分配给计算资源充足的代理服务器进行处理，从而减轻设备的计算负担，延长设备的电池寿命，并满足业务时延需求。计算卸载的过程一般包括以下几个步骤：任务划分：将计算任务划分为多个子任务，以便在边缘服务器上并行处理。任务调度：根据任务的特性和边缘服务器的资源情况，选择合适的边缘服务器来执行任务。数据传

今天是第一次听说这个工具，本来是为了解决非目标客户的问题，但是要从头了解这个内容，所以边找资料边记录一下！一、简介Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示

实验目的在matlab平台上，采用神经网络实现手写数字识别。在实验过程中：1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解，探讨隐含层层数，节点数和训练步长对识别成功率的影响，找到较佳的参数。

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork,BPNN），用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理：BP神经网络回归模型：BP神经网络是一种前向人工神经网络，具有输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与下一层

多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计预测结果评价指标LASSO回归训练集平均绝对误差

uintt16位的话会在上面前面加上00，16位的话一定是两个字节，一共16位的数据如果是unint8的话就不会，注意这里给的是13，但是现实的000D，这是大小端的问题，在matlanb里设置，我们就默认用这个模式吧，没关系的，小端，小段的小数据在前，所以是000D。下图是串口输出PWM波的结果：下图是我实际用pwm发生器发出的pwm，对比一下结果一致（我使用的是uint16位，也就是0-2的1

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现Lasso回归预测模型.在本文，我们继续讲解另外一种可以解决“多重共线性”的算法——Lasso回归（也称L1正则化算法

1.岭回归和Lasso回归的基本原理1.1岭回归：岭回归（RidgeRegression）是一种用于共线性数据分析的技术。共线性指的是自变量之间存在高度相关关系。岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（λ∑j=1nβj2\lambda\sum_{j=1}^{n}\beta_j^2λ∑j=1nβj2）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。这里的λ\lambdaλ是正则化强度参数。

2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序............................

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1LC-DANSE算法原理4.2LCMV算法原理5.完整程序1.程序功能描述在无线传感器网络中，通过MATLAB对比LC-DANSE

一、MATLABCoder入门1MATLABCoder是什么从MATLAB代码生成C和C++代码MATLAB®Coder™可从MATLAB代码生成适用于各种硬件平台（从桌面计算机系统到嵌入式硬件）的C和

1，首先看下半物理仿真看下我的配置：看下计算方法以及matlab的仿真输出的数据：timer3的ch2是选择高电平，计算频率timer3的ch1是选择的是低电平，用来计算周期其中TemPIpre表示的是

生成正态分布的整数矩阵在Matlab中可以通过几种方法实现。方法介绍在Matlab中，正态分布通常通过normrnd或randn函数生成，随后可以通过四舍五入或其他方法转换成整数。

三、Matlab实现上篇文章《全相位FFT算法Matlab实现》用的是一般的复数信号，但如果是调相信号，又该怎样用Matlab仿真实现呢？一、什么是调相信号看下面这张图。二、调相信号的频谱是什么样的？

一、参考文献王兆华，全相位FFT相位测量法[J].二、Matlab代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

原因分析1.有可能是因为当前matlab目录下存在多个同名文件，造成出错。2.有可能因为当前运行环境中存在某个变量，与文件名或者函数名相同，造成出错。

实验八：近似计算练习三1.按要求完成下面的任务：(1)求出函数处的泰勒展开式，由此计算无理数e的近似值；clc;clear;f=@(x)exp(-x^2);symsxy=f(x);y1=matlabFunction

基于matlab的负熵和峭度信号的盲分离。基于峭度的FastICA算法的收敛速度要快，迭代次数比基于负熵的FastICA算法少四倍以上。