Advertisement

MATLAB中的ILC仿真程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本简介介绍了一套用于MATLAB环境下的迭代学习控制(ILC)仿真实验程序。通过该工具箱,用户可以便捷地进行各种基于ILC算法的学习控制系统设计与性能评估实验。 基于MATLAB的迭代学习仿真控制程序的仿真文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLABILC仿
    优质
    本简介介绍了一套用于MATLAB环境下的迭代学习控制(ILC)仿真实验程序。通过该工具箱,用户可以便捷地进行各种基于ILC算法的学习控制系统设计与性能评估实验。 基于MATLAB的迭代学习仿真控制程序的仿真文件。
  • MATLABGSM仿
    优质
    本简介介绍了一套用于MATLAB环境下的GSM(全球移动通信系统)仿真程序。该工具旨在帮助工程师和研究人员模拟和分析GSM网络性能,涵盖信号处理、链路预算及无线资源管理等关键技术领域。通过此平台,用户能够深入理解并优化移动通信系统的运作机制。 这是一个很好的仿真程序,完全可以运行,并且内容非常全面。希望它能对大家有所帮助。
  • MATLABDBF仿
    优质
    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的DBF(Direct Band-File)仿真程序,用于高效地模拟和分析数据文件交互过程。此工具提供直观的操作界面与强大的计算能力,便于科研人员及工程师进行深入研究与实验验证。 该Matlab仿真了一维二自适应波束形成。
  • MATLABPID仿
    优质
    本段介绍一个用于MATLAB环境下的PID控制器仿真程序。用户可以方便地调整参数并观察控制系统响应特性,适用于教学与研究领域。 设计一个被控对象G(s) = 50/(0.125s^2+7s),使用增量式PID控制算法编写仿真程序。输入信号分别为单位阶跃和正弦信号,采样时间为1ms,控制器输出限幅为[-5,5]。仿真的曲线应包括系统输出及误差曲线,并添加注释与图例。
  • MATLABGAN仿
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB平台实现生成对抗网络(GAN)的模拟与优化,探讨其在数据生成和特征学习中的应用潜力。 GAN代码对于深度学习的学习非常有用,现分享出来供大家使用。
  • MatlabRSSI仿
    优质
    本简介介绍了一个用于在Matlab环境中仿真的RSSI(接收信号强度指示)程序。此程序帮助用户分析和研究无线通信中信号强度的影响与变化,适用于学术研究及工程实践。 Rssi Matlab仿真程序可以正常运行,适合初学者使用。
  • MATLABOFDM仿
    优质
    本简介介绍了一段针对MATLAB平台开发的正交频分复用(OFDM)系统仿真实现代码。此程序旨在帮助通信工程专业的学生及研究人员更好地理解和实验分析无线通信中OFDM技术的工作机制和性能特点。通过该仿真工具,用户可以灵活调整参数以研究不同场景下的信号传输特性,进而优化设计。 一个相对完整的OFDM通信系统的仿真设计涵盖了编码、调制、IFFT变换、上下变频、高斯信道建模、FFT变换、PAPR抑制以及各种同步技术,还包括解调和解码等模块。通过系统性能的仿真验证了该设计方案的可靠性。
  • 基于Matlab迭代学习控制(ILC)
    优质
    本程序为基于Matlab开发的迭代学习控制系统(ILC),适用于重复性任务,通过不断优化输入信号以提高系统性能和精度。 迭代学习控制(ILC)在Matlab中的程序实现涉及通过重复执行任务来优化系统的性能。每次迭代过程中,系统会利用前一次运行的数据来调整其行为以减少误差并提高精度。这种方法特别适用于那些需要高准确度和稳定性的周期性或重复操作的应用场景中。 具体到编程实践中,在编写ILC算法时通常包括初始化阶段、学习更新规则的定义以及如何在每次迭代过程中应用这些规则等步骤。此外,为了验证其有效性,还需要设计合适的实验来测试该控制策略的实际性能表现,并根据反馈调整参数以达到最优结果。
  • MATLAB机械臂仿
    优质
    本程序为基于MATLAB开发的机械臂仿真工具,提供直观的用户界面及丰富的运动学、动力学分析功能,适用于机器人技术的教学与研究。 该程序用于我的论文研究,经过实践证明有效。它主要针对机械臂进行建模、导入MATLAB并运行仿真,希望能帮助到有需要的朋友。
  • MATLAB传感器仿
    优质
    本程序为利用MATLAB开发的传感器仿真工具,旨在模拟各类传感器行为和性能,适用于科研与教学场景中对传感器特性的分析研究。 这段文字介绍了一个关于智能传感器设计的MATLAB仿真程序,主要涵盖了差值法、最小二乘法以及神经网络法的应用,具有很高的参考价值。