随笔分类 - MATLAB
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摘要：%设一被控对象G(s)=50/(0.125s^2+7s) %用增量式PID控制算法编写仿真程序 %输入分别为单位阶跃、正弦信号，采样时间为1ms clear; close all; ts=0.001; %采样时间 sys=tf(50,[0.125,7,0]); %tf是传递函数 即被控对象函数G（）
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摘要：测试函数是-x*sin(x)，求其在0~4.5上的最小值。 首先绘图观察一下： fplot(@(x) -x*sin(x),[0,4.5]); hold on; fplot(@(x) -sin(x)-x*cos(x),[0,4.5]); hold off; legend('f(x)',"f'(x)")
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摘要：泛函优化可以近似转化为各点坐标的优化。 如以下题目 用理论方式（欧拉方程）求解比较繁琐，门槛高，适应性差。当边界条件或目标函数发生变化时，需要新的理论。 该题目本质是求从(1,1)到(2,2)的最优路径曲线，使目标函数最小。因此可以转换为求解f(1.1)，f(1.2)，……，f(1.9)的最优取值，
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摘要：kriging工具箱：https://orbit.dtu.dk/en/publications/dace-a-matlab-kriging-toolbox x=rand(1,100)*5; y=rand(1,100)*5; z=x./(y+1)+0.01*rand(1,100); data=[x',
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摘要：利用三列数据，创建矩阵，以绘制等高线图。只适用于对齐的数据，否则需要插值。 函数： function colplot(data,nums,p,leg) %data：待绘图的数据，每列一个变量 %nums：绘图所用数据所在列1×3，依次为颜色、横坐标、纵坐标 %p：绘制类型 %legfun：图例 ux
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摘要：1.多变量绘图 由于在matlab绘图时遇到多个变量，需要逐一绘制（还没找到别的好方法），在此过程中使用hold on保持图形，比较繁琐，所以将其封装成为以下函数，简化该过程。目的是以更接近统计学的思维去绘图，当然还十分粗糙，和ggplot2没得比，不过出发点是向着它努力的。 函数如下： funct
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摘要：DXFLib的地址如下： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33884-dxflib?s_tid=srchtitle_DXFLib_1 多亏了它，使得我们可以方便地使用matlab生成想要的dxf文件，实现简单图纸的自动化 但是
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摘要：1. 知识回顾 （1）经典时域分析方法 线性时不变（LTI）系统是最常见最有用的一类系统，描述这类系统的输入-输出特性的是常系数线性微分方程。 \[\begin{array}{l}{y^{(n)}}(t) + {a_{n - 1}}{y^{(n - 1)}}(t) + \cdot \cdot \cd
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摘要：1. 知识回顾 （1）信号的分类： 确定信号与随机信号； 周期信号与非周期信号； 周期信号在时间上必须是无始无终的 $f(t) = f(t + T)$ $f[k] = f[k + N]$ 连续时间信号和离散时间信号； 连续信号是指在信号的定义域内，除若干个第一类间断点外，对于任意时刻都由确定的函数值
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摘要：强化学习实践，总结了网上几个版本的介绍。K摇臂赌博机和Q-learning算法的MATLAB实现。
MATLAB工具箱Reinforcement Learning Toolbox的使用。
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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摘要：regexprep——用于对字符串进行查找并替换。 regexp Definition： 用于对字符串进行查找，大小写敏感。 startIndex = regexp(str,expression) 返回与正则表达式指定的字符模式匹配的每个str子字符串的起始索引。如果没有匹配，startIndex就
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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摘要：%求方程的解 x=sym('x'); fx=(3*x*x+2*x)*(x*x+2.32*x+4)-(2*x+2.32)*(x*x*x+x*x) fx = expand(fx) ans = den=[1 116/25 358/25 8]; roots(den) ans = 3×1 complex -1
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摘要：拉普拉斯变换及其反变换 Laplace变换及其反变换的定义为： 命令： Fs=laplace(ft,t,s);%求时域函数ft的Laplace变换Fs ft=ilaplace(Fs,s,t);%求频域函数Fs的Laplace反变换ft syms s t; syms a; f=str2sym('exp
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摘要：MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
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