Multisim2001电路仿真软件的应用

对 MC34063 电路进行仿真模拟，并提供分析结果，以供参考。

Matlab模块提供了可运行的七电平电路仿真功能，适合工程师和研究人员进行电路设计和测试。该模块确保仿真结果的准确性和可靠性，帮助用户深入理解电路的工作原理和性能特征。

我做了一些基于斩波电路仿真模型的实验。

利用Matlab Simulink平台搭建了桥式逆变电路仿真模型，并对电路中的RC参数进行了优化设计。仿真结果验证了所提方法的有效性，为桥式逆变电路的实际应用提供参考。

涉及电力电子仿真实验，详细介绍了直流脉宽调制电路的电路原理图、仿真电路图及仿真波形图。通过仿真实验，展示了该电路的工作过程和效果。这是作者的自主完成的大作业最终版本。

探索混沌：基于MATLAB的蔡氏电路仿真 这个项目深入研究由Leon Chua开发的蜂窝非线性网络 (CNN)，这是一个展现复杂行为的动态系统。我们将使用MATLAB代码揭示其内部工作原理，探索混沌现象和图像处理的应用。 CNN的核心：基因与动力学 CNN的独特之处在于其19位基因，它如同生物学中的基因一样，决定了网络的行为和演化。每个基因包含三个关键部分： 偏差 (Z): 类似于神经网络中的偏差，影响着整体激活水平。 输入权重 (B): 一个3x3的卷积核，用于处理输入图像的空间信息。 抑制权重 (A): 另一个3x3的卷积核，用于抑制邻近像素的影响，塑造网络的动态特性。 网络中的每个像素都根据其邻居的输出、输入图像以及基因中编码的权重来更新其状态。这种局部交互的复杂性导致了全局的混沌行为，使其成为研究非线性动力学的理想模型。 代码实现：揭示混沌之美 项目中提供的MATLAB代码允许您深入研究CNN的内部工作原理，并可视化其动力学行为。通过调整基因和输入图像，您可以观察到各种混沌模式的出现，并探索其对图像处理的影响。 应用：图像边缘检测 CNN的一个有趣应用是图像边缘检测。通过精心设计的基因，网络可以识别图像中的边缘并增强其特征。这为图像分析和模式识别等领域提供了新的可能性。 探索之旅 通过这个项目，您将： 理解蜂窝非线性网络的核心概念和动力学行为。 使用MATLAB代码实现蔡氏电路并进行仿真实验。 探索混沌现象在图像处理中的应用。 激发您对非线性动力学和复杂系统更深入的探索。

2.3风格因子协方差矩阵估计2.3.1 Newey-West自相关调整传统方法直接采用股票收益率的协方差矩阵来度量股票之间的相关情况。这种方法将所有数据视为同等重要。然而，现实市场每天都发生多次变化，近期数据对当前状态的影响更大。因此，我们采用半衰指数加权平均（EWMA）方法计算日度协方差矩阵。

该项目利用Multisim搭建电路并测量节点电压和电流，同时使用Matlab编写矩阵算法计算理论结果，并将两者进行比较验证节点电压法的准确性。

介绍了蔡氏电路Matlab仿真代码中神经协同过滤模型（NeuMF）的应用。研究由何湘南、廖立子、张汉旺、聂立强、胡霞和蔡达生在2017年WWW '17会议上提出，比较了广义矩阵分解（GMF）、多层感知器（MLP）和NeuMF三种协同过滤模型的性能。为了在隐式反馈和排名任务中优化这些模型，使用了对数损失和负采样。如需使用代码，请引用WWW '17论文。