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基于Matlab的离散控制Actogram小波分析代码

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简介：
本代码利用Matlab实现对离散控制系统中Actogram数据进行小波分析，适用于生物节律研究与模式识别。 利用离散控制Matlab代码实现最大重叠离散小波变换（MODWT），该方法由Leise等人[1,2]创建并应用于确定活动开始时间。通过使用4抽头Daubechies子波，MODWT将每15分钟采样的动图数据分解为七个细节级别(D1-D7)，每个级别对应特定的周期范围(如D3: 2-4小时)和一个近似粗尺度表示所有其他剩余信息。发病时间被定义为在特定日期中，在D3详细时间序列中的几个局部峰值之一，这些峰值围绕实际发病时刻。 参考文献: [1] Percival, D. B., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press (2000), pp. 169-179. [2] Leise, T. L., et al., Wavelet Meets Actogram, J Biol Rhythms 28: 62-68 (2013). x(t): 每15分钟的动图计数 TW_i: 时间序列向量

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  • 基于Matlab的离散控制Actogram小波分析代码
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    本代码利用Matlab实现对离散控制系统中Actogram数据进行小波分析，适用于生物节律研究与模式识别。 利用离散控制Matlab代码实现最大重叠离散小波变换（MODWT），该方法由Leise等人[1,2]创建并应用于确定活动开始时间。通过使用4抽头Daubechies子波，MODWT将每15分钟采样的动图数据分解为七个细节级别(D1-D7)，每个级别对应特定的周期范围(如D3: 2-4小时)和一个近似粗尺度表示所有其他剩余信息。发病时间被定义为在特定日期中，在D3详细时间序列中的几个局部峰值之一，这些峰值围绕实际发病时刻。 参考文献: [1] Percival, D. B., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press (2000), pp. 169-179. [2] Leise, T. L., et al., Wavelet Meets Actogram, J Biol Rhythms 28: 62-68 (2013). x(t): 每15分钟的动图计数 TW_i: 时间序列向量
     
  • 基于Matlab的离散控制系统代码-BCI
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    本项目基于Matlab开发，专注于离散控制系统的算法实现与仿真分析，特别适用于脑机接口（BCI）领域的研究和应用。 离散控制Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci，必须先安装一些依赖项：BCI编码环境一般遵循以下原则： 1. 使用Blackrock神经采集系统及API（cbmex）读取神经数据。 2. 通过Psychtoolbox和cbmex文件控制图形/时序操作。 3. 利用Matlab代码管理任务流程，进行信号处理并保存数据。 运行实验的命令为`ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)`。其中： - `task_name` 是包含有效任务名称的字符串； - `subject` 包含主题ID（建议使用“test”或“Test”，以避免不必要的大量数据存储）； - `control_mode` 为整数，表示不同的控制模式：1代表鼠标位置控制，2代表鼠标操纵杆控制，3和4分别对应完整卡尔曼滤波器及速度卡尔曼滤波器； - `blackrock` 是一个标志位，当其值设为true时尝试使用BlackrockAPI获取神经数据； - `debug` 也是一个标志位，在调试模式下设置成true可以调用调试环境，并使屏幕变小等。
     
  • 基于极大重叠离散小波变换的分解 MATLAB 代码
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    本段MATLAB代码实现了基于极大重叠离散小波变换（MODWT）的数据分解方法，适用于信号处理与时间序列分析。 极大重叠离散小波变换 分解的 MATLAB 代码包含所需数据。
     
  • 基于MATLAB的LQR俯仰控制系统代码——应用于波音747的离散控制
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    本项目利用MATLAB开发针对波音747飞机的离散化线性二次型调节器(LQR)俯仰控制系统，旨在优化飞行稳定性与操控性能。 在这个项目中，我们使用MATLAB和Simulink来设计波音747飞机的俯仰控制自动驾驶仪。我们分别采用PID控制器和超前控制器对飞机的俯仰角进行控制。 - 使用LQR方法求解合适的增益矩阵。 - 对系统进行了离散化处理，并对其进行全面分析。 - 为解决在LQR中使用预补偿器的一些常见缺点，同时指出了这种技术的一个新问题：通过Simulink模型增加步进干扰来提高控制器的鲁棒性。 项目包含以下文件： pitch_control.m - 主代码，用于实现俯仰控制的所有功能。 r_scale.m - 该函数计算全状态反馈系统的比例因子以消除稳态误差，专门适用于连续系统。 pitch_control.slx - 包含建模步进干扰的Simulink模型。
     
  • 基于MATLAB的离散信号频谱分析代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的工具和代码，用于进行离散信号的频谱分析。用户可以利用这些资源来学习、实验并深入理解数字信号处理中的关键概念和技术。 分析信号频谱是否就是使用fft(signal)函数？如果输出的频谱幅度达到成百上千，你觉得合适吗？本段落档主要提供了正确分析离散时间信号频谱的代码（包括双边谱、单边谱）以及时域加窗分析等内容。
     
  • 离散小波包变换分析
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    离散小波包变换分析是一种信号处理技术，用于分解和重构信号或数据序列，适用于多分辨率分析，广泛应用于图像压缩、模式识别等领域。 离散小波包变换可以用于提取轴承故障特征，并且包含FFT和功率谱等相关程序。
     
  • 基于分类器的离散控制Matlab代码-BCIDiscreteControl：利用离散动作操控光标/神经假肢
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    BCIDiscreteControl是一个使用分类算法在MATLAB中实现的项目，旨在通过离散动作精确控制光标或神经假肢。该工具为开发基于脑机接口的控制系统提供了有效的解决方案。 离散控制的Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci，必须先安装一些依赖项：BCI编码环境的一般原则包括使用Blackrock神经采集系统及其API（cbmex）来读取神经数据；Psychtoolbox通过cbmex文件进行图形/时序控制；以及Matlab代码用于管理任务流程、信号处理和数据保存等。 运行实验的命令为ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)。其中，task_name是一个包含有效任务名称的字符串，subject是包含主题ID的字符串（请使用test或Test以避免存储大量无用的数据），control_mode是一个整数{1-鼠标位置控制，2-鼠标操纵杆控制，3-完整卡尔曼滤波器，4-速度卡尔曼滤波器}。blackrock为一个标志位，若设置为true，则尝试使用Blackrock API获取神经数据；debug则用于调试环境的开启，在该模式下屏幕会变小等。
     
  • 基于MATLAB的离散小波变换程序
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    本程序利用MATLAB实现离散小波变换算法，适用于信号处理和图像压缩等领域，提供高效的数据分析与特征提取功能。 这段文字描述了使用MATLAB进行离散小波变换（DWT）的代码示例，采用db3小波对一个由正弦信号叠加而成的信号进行分解与重构处理。该信号包含2048个采样点，并且以每秒2000次采样的频率采集数据。整个过程生成了三个图形窗口：第一个显示原始信号及其快速傅里叶变换（FFT），第二个展示经过小波变换后重新构建的信号，第三个则呈现重构信号的频谱分析结果。
     
  • 基于MATLAB的离散控制系统-卡尔曼滤波器代码：Kalman_filter实现
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    本项目提供了一个基于MATLAB的离散卡尔曼滤波器(Kalman_filter)的完整实现，适用于状态估计和预测问题。演示了如何在MATLAB环境中使用该算法进行数据过滤与系统建模。 卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的动态系统算法，它能根据输入、输出信息以及先前的知识来预测系统的状态。该方法自上世纪六十年代以来被广泛应用于车辆导航等领域（尽管航空航天是典型应用领域之一，在其他行业中也十分常见），能够提供对系统状态的最佳估计。卡尔曼滤波器通过实时递归处理嘈杂的观测数据流，比如传感器测量值，并结合对未来状态的数学预测来最小化误差。 可以将该算法所用到的模型视为函数：输入是参数（或变量），输出则是计算结果。在建立这些模型时可能会遇到困难，尤其是对于非线性系统而言，建模难度更大；然而有时也会相对简单。我们通常无法完全准确地反映真实系统的数学特性，因此需要创建一个尽可能接近现实情况的模型。实际应用中获得的数据往往是嘈杂且不精确的。 由于本教程旨在通过计算机编程代码实现卡尔曼滤波器的应用，故将重点放在离散版本上进行讲解与演示。卡尔曼滤波的核心思想在于利用先前的知识对系统情况进行过滤和优化处理。
     
  • 基于Matlab的离散控制代码-Python预测控制库（如MPC、E-MPC）
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    本项目运用Matlab编写离散控制系统代码，并结合Python中的MPC和E-MPC等预测控制库进行仿真与分析，为工程师提供便捷高效的控制策略开发工具。 离散控制的Matlab代码在Python中的预测控制软件包适用于Python 2.7版本，并实现了预测控制技术。目前该软件包仅支持单输入单输出（SISO）及多输入多输出（MIMO）系统的模型预测控制（MPC），尽管已添加了用于经济型MPC的类，但尚未经过测试。 安装依赖关系： 可以通过PyPI直接安装此软件包：`pip install predictivecontrol` 或者克隆存储库并在本地进行安装：`pip-e` 使用方法： 只需导入所需的控制器类，并用有效的状态空间模型矩阵（即A、B和C）实例化它即可。可选参数包括采样时间（T）、预测范围（Np）以及控制范围（Nc），致动极限（umin，umax，dumin，dumax），及是否应离散化所提供的状态空间模型。您还可以为控制系统设置预测范围和控制范围、致动限制、参考值与输出权重。 使用`run()`方法根据上一次感测或估计的状态更新控制器的输出。 示例代码： ```python import numpy as np from predictivecontrol import MPC # 定义您的状态空间矩阵，例如A, B, ``` 注意：上述导入语句后缺少定义C矩阵及初始化MPC对象的具体内容。