▍1. matlab.code
精通MATLAB 7 课本代码 读者可根据文件夹名找到相应章节的实例。每章的实例均已经通过了实际调试。(Proficient in MATLAB 7 textbook code)
更多选项
▍2. sanxiangnibian
基于PWM控制的三相逆变器，采用PI调节，输出电流电压波形稳定。(The three-phase inverter based on PWM is controlled by PI, and the output current and voltage waveform is stable.)
▍3. morlet generate
实现不同参数下的morlet小波，这是很好用的一个生产小波的源码，比工具箱好用(Realize morlet wavelet under different parameters)
▍4. ANN调制信号
基于神经网路的六种调制信号识别，备注详细。(Modulated signal identification)
▍5. NMES_Margrave
书中详细介绍了地震勘探中的一些非常重要的数值计算方法，并用matlab将其算法实现，有助于理解地震勘探的基本原理 。(The book details some of the most important numerical calculation methods in seismic exploration, and uses Matlab to implement its algorithm, which is helpful to understand the basic principles of seismic exploration.)
▍6. 粒子群优化算法
粒子群算法优化程序，包含多种不同优化设置(Particle swarm optimization program, including a variety of settings.)
▍7. 倒谱分析与MFCC系数
进行倒谱分析与系数MFCC提取的matlab程序(Matlab program for cepstrum analysis and coefficient MFCC extraction)
▍8. LMI Control Box
一本详尽的关于鲁棒控制和线性矩阵不等式的工具书，有详细的源代码(An exhaustive reference book on robust controls and linear matrix inequalities with detailed source code)
▍9. PFCwithaveragecurrentcontrol
平均电流控制的PFC，模拟，复频域传函实现(Average current control PFC)
▍11. 线性矩阵不等式(LMI)的_MATLAB求解
LMI 控制工具箱，采用内点法的 LMI 求解器，这些求解器比经典的凸优化算法速度有了显著提高。另方方面，它采用了有效的LMI结构化表示，在求解和计算领域做出了重大贡献。(The LMI control toolbox uses the LMI algorithm of the interior point method. These solvers have significantly improved the speed of the classical convex optimization algorithm. On the other hand, It uses effective LMI structured representation, and has made significant contributions in solving and computing fields.)
▍12. matlab程序库
这是小波包的关于matlab的源码，提供给需要用到小波包变换的处理的同学(This is the source code of the wavelet packet about matlab)
▍14. MATLAB3
包括如下源码：2.3-元胞数组的使用方法、2.4-结构数组的使用方法、2.5-矩阵的使用方法、2.6-字符串的操作方法、2.7-判断函数的使用方法(Including the following source code: the use of the 2.3- cell array, the use of the 2.4- structure array, the use of the 2.5- matrix, the operation method of the 2.6- string, and the use of the 2.7- judgment function)
▍15. MATLAB
《matlab信号处理》一书的配套源码，matlab信号处理例程，包括fft，stft，wv，小波，时频分析，等("MATLAB signal processing" book supporting source code, MATLAB signal processing routines, including FFT, STFT, WV, wavelet, time-frequency analysis, etc.)
▍16. positionspeedcurrent
pmsm 位置环 速度环 电流环 采用pi 控制(pmsm position The position loop speed loop current loop adopts PI control)
▍17. DC Micro Grid Simulation
该模型仿真了直流微电网的运行模型，具有较好的动态性能(The model simulates the operation model of DC microgrid and has better dynamic performance.)
▍18. 滑模变结构控制MATLAB仿真(第2版)仿真程序
滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性，这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辩识， 物理实现简单等优点。该方法的缺点在于当状态轨迹到达滑模面后，难于严格地沿着滑模面向着平衡点滑动，而是在滑模面两侧来回穿越，从而产生颤动，即抖振问题。 中文名 滑模变结构控制 外文名 Sliding Mode Variable Structure Control 别 称 滑动模态变结构控制(Sliding mode variable control)
▍19. GPS和INS联合导航matlab程序
GPS和INS组合导航MATLAB程序，融合状态向量为平台误差角、位置误差、速度误差、陀螺仪漂移、陀螺仪马尔科夫偏差、加速度漂移共18维向量；测量采用速度-位置法；含有数据(GPS/INS fusion by kalman filter)
▍20. Sparse image and signal processing
这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明了在相关网站上可下载的研究的推理和方法。(This book presents the state of the art in sparse and multiscale image and signal processing, covering linear multiscale transforms, such as wavelet, ridgelet, or curvelet transforms, and non-linear multiscale transforms based on the median and mathematical morphology operators. Recent concepts of sparsity and morphological diversity are described and exploited for various problems such as denoising, inverse problem regularization, sparse signal decomposition, blind source separation, and compressed sensing. This book weds theory and practice in examining applications in areas such as astronomy, biology, physics, digital media, and forensics. A final chapter explores a paradigm shift in signal processing, showing that previous limits to information sampling and extraction can be overcome in very significant ways.)
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