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上海交通大学:《数字信号处理 Digital Signal Processing(B)》教学资源_Reference Book_数字信号处理及其matlab实现
文档格式:PDF 文档大小:5.52MB 文档页数:379
上海交通大学:《数字信号处理 Digital Signal Processing(B)》教学资源_Reference Book_数字信号处理及其matlab实现
上海交通大学:《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源(讲义课件)03 概率的意义——可能性概念、如何用MATLAB掷钱币
文档格式:PDF 文档大小:21.85MB 文档页数:27
上海交通大学:《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》课程教学资源(讲义课件)03 概率的意义——可能性概念、如何用MATLAB掷钱币
《统计原理 Principal of statistics》课程教学资源(统计软件教程)MATLAB2013超强教程
文档格式:PDF 文档大小:2.92MB 文档页数:220
第 1 章 基础准备及入门 第 2 章 符号计算 第 3 章 数值数组及向量化运算 第 4 章 数值计算 第 5 章 数据和函数的可视化 第 6 章 M 文件和函数句柄 第 7 章 SIMULINK 交互式仿真集成环境 第 8 章 图形用户界面(GUI) 第 9 章 Notebook
上海交通大学:《电力系统自动化》课程教学资源(优秀拓展论文)励磁系统整流电路的MATLAB仿真设计_罗翔_拓展论文写作体会
文档格式:DOCX 文档大小:11.81KB 文档页数:1
上海交通大学:《电力系统自动化》课程教学资源(优秀拓展论文)励磁系统整流电路的MATLAB仿真设计_罗翔_拓展论文写作体会
AGC板厚控制系统中对时滞非线性问题的有效控制方法
文档格式:PDF 文档大小:431.76KB 文档页数:4
针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果
TH50型码垛机器人动态静力学分析
文档格式:PDF 文档大小:1.43MB 文档页数:5
针对TH50型码垛机器人采用曲柄摇块机构驱动回转副这种新构型,利用动态静力学方法将瞬时惯性力系转化为静力系,通过机器人整体及其子系统的力系平衡方程建立了机器人的动态静力学模型.利用Matlab编制了求解其关键零部件以及关键轴的受力状态的程序,并进行了实例计算和分析.该模型已成功应用于TH50码垛机器人的设计和校核,样机的良好运行表明了该模型的正确性
基于LabVIEW并行运算的优化算法及其在Ni-Ti合金线材无模拉拔中应用
文档格式:PDF 文档大小:626.02KB 文档页数:7
提出了一种采用LabVIEW并行运算提高传统遗传算法计算速度的方法,可实现多核计算机多线程的同时运算,从而大幅度提高运算效率.Ni-Ti合金线材无模拉拔初始阶段拉拔速度路径优化结果表明,在八核计算机上采用基于LabVIEW的多线程并行运算程序,与基于文本编程的MATLAB运算程序相比,前者运算时间仅为后者的1/8左右.Ni-Ti合金线材无模拉拔实验结果表明,采用本文智能优化后的拉拔速度路径,可使线材直径波动长度缩短至24 mm,远小于线性或S线型路径的最小直径波动长度
小波变换方法消除热重实验噪音信号
文档格式:PDF 文档大小:468.8KB 文档页数:5
由于受实验条件的影响,在用等温热重法进行稀土氧化物脱除烟气中SO2的动力学实验过程中有噪音信号的干扰,因而采用Daubechies(N=3)小波函数和Matlab软件讨论了小波变换方法消除热重实验噪音信号的影响因素.研究发现阀值的选取规则和软硬阀值处理方式对消除噪音信号的影响不大,分解层数则对消除噪音信号的影响较大.当信噪比变化平缓时所对应的分解层数是最佳分解层数.经Daubechies(N=3)小波函数消噪后得到的信号能够比较真实地反映等温热重实验的动力学过程
RF-PCVD法制备纳米TiO2粒径分布的数值模拟及进料浓度的影响
文档格式:PDF 文档大小:285.32KB 文档页数:4
射频等离子体反应器适用于气相法快速合成高纯纳米微晶.针对小流量TiCl4氧化合成TiO2纳米微晶反应体系,在Matlab软件中采用有限差分法,以求解温度场的二阶偏微分方程模拟出反应器内的温度分布.通过将温度场与长大过程动力学方程偶联,沿每条气体流线计算,模拟出最终TiO2纳米微晶粒径及其粒度分布.不同进料浓度条件下的数值解与实验结果基本吻合.由于流动状态和浓度分布过于理想以及未考虑长大过程中传质因素的影响等,数值解与实验结果还存在一定的差距
模糊时序与支持向量机建模相结合的PM2.5质量浓度预测
文档格式:PDF 文档大小:648.63KB 文档页数:9
为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,确定以24 h为周期的粒化窗宽,利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入,并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据,应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型,并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明,基于模糊粒化时间序列的预测模型,能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定,对模糊粒子拟合效果较好
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