《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。
上传时间： 2017-04-04
上传用户：181992417
上传内容为matlab的神经网络函数工具箱，包含各种实现例程。
上传时间： 2013-12-26
上传用户：sclyutian
一个基于BP神经网络的matlab程序可以实现对几种字体0-9的数字识别这个文件训练网络的压缩包
上传时间： 2017-05-02
上传用户：xlcky
BP 网络进行0 - 9 十个数字图像的识别 在BP 算法和数字图像处理技术的基础上, 本文在MATLAB 软件环境下提取Word 文档中26 种字体的 0 - 9 十个数字的图像, 使用MATLAB 神经网络工具箱及图像处理工具箱进行数字的识别, 给出了较详细的处理 步骤及相关程序, 并比较了各种识别算法的收敛速度和识别率。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：拔丝土豆
利用神经网络分析方法对一个给定信号的两端进行延拓，在数据的两端各得到两个附加的极大值点和两个附加的极小值点.由此利用三次样条函数得到原始信号的上下包络线和平均包络线，实现了准确的EMD分解.
上传时间： 2017-09-01
上传用户：daguda
《神经网络设计》英文版的配套源代码，采用matlab语言
上传时间： 2017-09-19
上传用户：lmeeworm
MATLAB统计与分析必看40案列，包含各类案列，各案例附带代码。
标签： 谢中华
上传时间： 2015-12-30
上传用户：为雨而歌
本书是作者八年MATLAB 使用经验的总结,精心设计的所有案例均来自于国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求,其中不少案例涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。 本书首先针对MATLAB新版本特有的一些编程思想、高效的编程方法、新技术进行了较为详细的讨论,在此基础上,以大量案例介绍了MATLAB在科学计算中的应用。内容包括:MATLAB快速入门、重新认识矢量(向量)化编程、MATLAB处理海量数据、匿名函数类型介绍、嵌套函数类型介绍、积分以及积分方程求解案例、优化及非线性方程(组)求解案例、人脸图像压缩与重建案例、有关预测分类的案例、常微分方程(组)求解案例、层次分析法及其MATLAB实现、定时器及其应用。 本书可作为高等院校本科生、研究生MATLAB课程的辅助读物,也可作为从事科学计算和算法研究的科研人员的参考用书。
上传时间： 2016-04-22
上传用户：self947
无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
上传用户：YYRR
神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法，在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用，但它的实际应用通常是通过软件实现的，而软件实现是串行执行指令，运行速度慢，可靠性低，很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统，以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析，并对BP网络的各个阶段进行了理论推导，最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结，为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析，本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中，神经网络各层之间采用串行执行数据方式，层间则采用并行运行方式，可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生，是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法，通过把系统模块化，对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述，并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真，直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的，可满足系统实时性的要求，为制导系统的实际工程实现提供了基础。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：冇尾飞铊
