模型定阶

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基于MATLAB的一阶延迟系统PID控制器参数整定
本程序利用多种方法,实现了含延迟环节一阶系统的PID控制器参数计算,方法包括: Ziegler-Nichols 方法 Cohen-Coon 方法 IMC 方法
求定积分-软件matlab
求解给定函数在指定区间内的定积分命令是Quad1。例如,计算函数在特定区间内的定积分,在Matlab中执行相应的命令可以得到积分值。二重积分的命令也可以用来求解。
定积分求解演示
本示例展示了在 Matlab 中使用 quad 和 int 函数求解定积分。quad 函数通过数值积分来近似计算积分,int 函数则使用符号积分来计算积分。
超定方程组解法
基于 MATLAB,可求解方程组 ax=b,其中 m > n。
微电网并离网下垂控制Simulink模型参数整定与动态响应优化
微电网并离网下垂控制 Simulink 模型的设计听起来有点复杂,但实际上它是实现微电网稳定运行的关键。,下垂控制技术可以你在并网和离网的状态下确保电压和频率的稳定性。逆变器控制、锁相环(PLL)和负荷预测算法是这套系统的核心,理解这些就能让你在设计时更加得心应手。更有趣的是,频率和电压的下垂系数(kp和kv)对于系统稳定性有着不小的影响,必须调整得和机组容量成反比,才不会影响整体性能。说到离网切换时的相位同步问题,你会发现如果Ki大于Kp,响应速度会更快一些,了这一问题,系统的动态响应会好多。此外,还可以通过滑动窗口滤波和平滑负荷削减避免误切负载,低频振荡时的问题。,作者还提到了一些实用技巧
Routh Approximation计算系统稳定性的降阶模型 - MATLAB开发
介绍如何使用劳斯近似(或Gamma-Delta近似)对给定高阶稳定传递函数G进行降阶处理,以获得系统的简化模型。参考文献包括V. Krishnamurthy和V. Sheshadri的研究成果,详细讨论了在频域中应用劳斯近似的方法。示例代码演示了如何通过MATLAB实现对n阶传递函数G进行r阶劳斯近似的计算。例如,对于G=tf([1 2],[1 3 4 5])和r=2的情况,计算结果为R=Routh_Approximation(G,r)=0.5714s + 1.143 / (s^2 + 2.286s + 2.857)。
基于最小二乘法的模型阶次选择:递归算法模拟
线性估计器在信号处理中应用广泛,而最小二乘估计器则是通过最小化误差信号的方差来实现最佳估计。然而,模型阶次的增加并不总是带来更好的拟合效果。本代码通过模拟一个被噪声污染的信号,并分析最小均方误差 (Jmin) 随模型阶次 (K) 的变化趋势,寻找最佳模型阶次。当 Jmin 不再随着 K 的增加而显著下降时,意味着模型开始过度拟合噪声,此时对应的 K 值即为最佳阶次。
BOM分阶展开程序
展 BOM 的分阶程序,逻辑清晰、结构直观,挺适合做 ERP 系统的物料清单拆解。尤其多层级 BOM 展开的地方,跑得快、也稳。适配像 Oracle、用友 U8、金蝶 K3 这些平台都还不错,SQL 脚本也友好,能直接嵌进去用。 多层级展开那块做得蛮精细,不只是一级一级拆,还能分清物料来源、用途,节点清楚。像你要在 U9 系统里批量查询 BOM 结构,用它的脚本一套上,响应也快,省了不少事。 它比较实用的地方是可以跟 ACCESS 配合用,适合一些旧系统或者日文版本的转换场景。还有一点不错,MongoDB 那块视图转换也能搭,换个角度看 BOM 更直观。要是你做 K3 或者 Oracle 的,
MATLAB一阶二阶差分方案数值比较
各种差分方案的数值比较项目,最适合你想搞清楚 CFD 里前向、后向和中心差分到底差在哪。Sreetam Bhaduri 用 MATLAB 写的,代码风格清爽、结构清晰,适合边跑边理解。项目重点就在于:用一份代码对比了三种常用的差分方法,看看谁更稳、谁更准、谁更快,适合你平时做模拟前预估效果。 前向差分简单,写起来快;后向差分稳,误差小;中心差分精度高,但对网格有点挑。代码里不仅有算子实现,还有误差、残差图、可视化,适合你拿来做教学演示,或者做自己项目里的参考模板。 文件Assignment_1_CFD_1a_c.m是主程序,定义好网格、初值边界、调用不同方法的函数,画图结果。你也可以直接改参数
利用MATLAB进行超定和欠定方程组的左除法求解
MATLAB提供了强大的功能,用于解决超定和欠定方程组的问题。例如,对于给定的方程组A=[1,2,3; 4,5,-6; 7,8,9; 10,11,12]; 和 b=(1:4)',可以使用左除法求解得到 x = -0.3333 0.6667 0.0000。在另一个例子中,方程组A=[1,4,7,10; 2,5,8,11; 3,-6,9,12]; 和 b=[1 3 3]',左除法计算出 x = 2.0000 0.1667 0 -0.1667。