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微机原理课程设计（共30个）
成绩管理程序 小键盘按键识别数码管移位显示 微机串口通信功能综合检测 打字计时练习 定时器计数器 PWM脉宽调制等共计30个源程序
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基于反正切函数的变步长LMS算法的MATLAB仿真程序
程序中： 先对一正弦波加入高斯噪声； 然后对其进行自适应滤波。 步长根据误差大小进行迭代。 补偿迭代函数基于反正切函数。 程序输出滤波后信号、每次迭代的步长值、每次迭代的误差值。
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基于MATLAB图像处理课程设计
数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩
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基于labview的BP神经网络诊断程序
基于labview的BP神经网络诊断程序，很实用与设备的故障诊断，供大家分享。
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经典智能控制Matlab程序
经典智能控制Matlab程序，相关课件请搜索经典智能控制课件
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MQ7浓度采集程序
参考正点原子ADC实验，整合了MQ7说明书输出电压与浓度特性曲线公式，可将采集到的电压转换为CO浓度值 【实例说明】 实验器材: 正点原子精英STM32F103开发板 实验目的: 学习STM32内部ADC的使用 硬件资源: 1,DS0(连接在PB5) 2,串口1(波特率:115200,PA9/PA10连接在板载USB转串口芯片CH340上面) 3,ALIENTEK 2.8/3.5/4.3/7寸TFTLCD模块(通过FSMC驱动,FSMC_NE4接LCD片选/A10接RS) 4,ADC(STM32内部ADC1,通道1,即:ADC1_CH1) 实验现象: 本实验通过STM32内部ADC1读取通道1（PA1）上面的电压，在LCD模块上面显示ADC转换值以及换算成电压后的电压值。 注意事项: 1,4.3寸和7寸屏需要比较大电流,USB供电可能不足,请用外部电源适配器(推荐外接12V 1A电源). 2,本例程在LCD_Init函数里面(在ILI93xx.c),用到了printf,如果不初始化串口1,将导致液晶无法显示!! 3,PA1默认通过跳线帽连接TPAD,读取到的电压值约为3V左右,请拔了P7跳线帽,然后给PA1提供测试电压. 4,ADC的最大输入电压是3.3V,请不要超过这个值. 5,多功能接口(P7)的ADC即连接在PA1上. 6,ADC的参考电压直接连接在AVDD,恒为3.3V
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基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪问题的MATLAB仿真
基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，内附有MATLAB程序与详细的建模过程，研究车辆转向的同学可以作为参考
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截图-最前端窗口
说明： 调用dll文件截取最前端窗口的图像，调用需要等待200ms(Calling DLL file to intercept the front-end image)
- 2020-06-24 03:40:02下载
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基于EUNITE竞赛数据的中期电力负荷预测
pdf文档，中文来源：华北电力大学学报242007[11997199811.2199910.88408200.68000.47800.2掩76072007000100120时间/天68040100120图3训练过程中的误差变化时间/天Fig.3 Errors during training图1日负荷预测时洲练数据4Fig. 1 Training data for day load for ecas ting35←只51.5050-10203040如0的070809010101200.8时间压图4训练过程中神经元个数变化Fig 4 Grow th of neurons during train ing0.200.95系0.940.8505101520253035滞后时间/天如0.80.75图2训练数据的自相关系数Fig. 2 Autocorrelation coefficients of training dat a(a拟合曲线0.〔(3)10.040.0系70/14060[1000000]时间/天(b拟合误差「O1000001图5训练结果及误差Fig. 5 Result and error of train in3- EBF6,C1994-2012cHinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net4EUNITE2582080078076074072026.26700(3)66005101520253035时间/天50/1[00001图6日最大负荷预测结果[01010]26ig. 6 Result of forFrecasting g1 SOFNN[716.2,739.7,757.7,781.3],7Tab 1 Accuracy of training and forecast ing[720.1,738.2,763.7,MethodMAPE/ (%O) ME767.7],7SOFNN1.3344.137901.7850.04780EUNITE1.95E770760winner750报告中ME值没有准确堤供,但可以从报告中估轵740计得出约50~60完整的 EUNITE网络竟赛原始数据可730从EUNITE网站获得(http://neuron.tuke.sk/compe-720tit ion/ index. php)7103354EUNITEMAPE时间1.95[2]图7周平均最大负荷预测结果3.2Fig. 7 Forecasting result of week average max loadSOFNNSOFNNWSj72SOF NNWLWLideltaWli, delta WLi=WLj-Wli(3h:× delt al+k× deltal wj,Yh=0.58o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp:/www.cnki.net262007820[1] Chen B J, Chang M W, Lin C J. Load forecasting using800support vector machines: a study on eunitE com-780tion 2001[J]. IEEE transactions on power systems7602004.19(4):1821-1830[2] Company behind East- Slov akia Power Distrib ution740Com panWorle w ide com petition w ithin the EU720NITE network, EUNITE competiton report [RI700[3]6802004.28(17):1-1105101520253035[4 Leng g, Prasad g, McGinnity T M. An on line algor-时间/天rithm for creating self organ izing fuzzy neural networ ks图8修正后的日最大负荷预测结果Neural Netw orks, 2004,(17): 1477-1493[5 Ort iz: Arroyo D, Skov M K, Huynh Q. Accurate Elee-F ig.8 Forecasting results after rev sedtricity Load Forecasting with Artificial Neur al NetworksIC. Proceedings of the 2005 International Conference2SOFNNon Compu tat io nal Intel ligence for M odel ling, Control andTah 2 Accuracy of forecast ingAuto mation. and International Conference on I ntelligentMethodMAPE/(%)MEAgents, Web Technolo gies and Internet CommerceSOFNN1.7850.04(CIMCAIA WTIC 05). 20051.5941.95[ 6] Tao X. Input dimens ion reduction for load forecastingEUNITE1.9550-60based on support vector machines [C]. Hong Kong82004 IEEE International Conference of Electric U til yderegulation, res tructur ing and pow er technolog iesMAPE ME20[7 Hsu CC. Dynam icall y Optim izing Parameters in SupportVector Regression An A pp licat io n of Electricity Load4结论Forecasting [C]. Haw aii: Proceedings of the 3 9thIlaw aii International Conference on System Sciences199918 Pan kratz A. Forecasting w ith Univariate Box-JenkinsModels [m. John Wiley sons, 1983SOFNN(1972-),,C1994-2012cHinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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卡尔曼滤波器的PID控制
采用卡尔曼滤波器的PID控制。控制干扰信号与测量噪声信号幅值均为0.002的白噪声信号。采用滤波器是控制效果明显改善。
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