基于Matlab的离散控制代码-RESINVM3D模块: http://software.seg.org/2007/0001...-ITADN社区

基于Matlab的离散控制代码-RESINVM3D模块: http://software.seg.org/2007/0001...

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RESINVM3D是一个在MATLAB平台上开发的三维电阻率成像逆演模块，用于地球物理勘探中处理复杂地质结构的数据分析与建模。 RESINVM3D.v1自述文件, 2006年1月16日。勘探地球物理学家协会版权所有（c）2007。使用前，请阅读并接受以下条款： RESINVM3D是一个用于反转三维直流电阻率和电阻率层析成像数据的MATLAB软件包。该软件包含35个文件及两个演示数据集，这些演示用作用户的模板以使代码适应特定问题。 DCdriverS.m 和 DCdriverBH.m 分别展示了基于地面勘测与井眼勘测的数据处理过程。这两个程序首先创建一个参数结构（para），用来控制正则化量、迭代次数、收敛标准及内部求解器的容差。然后，根据七个用户定义输入文件创建数据结构（MTX）。这些输入文件包括源和接收位置，测量值与误差信息，模型空间离散化情况，参考模型等，并且可以开启或关闭某些特定的建模参数。详细的信息格式及命名规则可以在任何记录演示文档中找到。在完成para 和 MTX 的创建后，该程序会调用InvMain进行后续操作。

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。

基于约束的模型预测控制合成-Matlab离散控制代码

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本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现，适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是，则必须安装它们，并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成，该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称，脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行： ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```

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

离散模糊控制的MATLAB程序代码RAR包

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本RAR文件包含一系列用于实现离散模糊控制算法的MATLAB源代码，适用于学术研究与工程应用中的控制系统设计与仿真。离散模糊控制是一种在计算机系统中实现的基于模糊逻辑理论的方法，主要用于处理不确定性和非线性问题。MATLAB作为一种强大的数学计算软件平台，非常适合用于设计和仿真离散模糊控制系统。一、离散模糊控制基础离散模糊控制通过将连续变量转换为多个模糊集，并运用模糊推理来解决不确定性与非线性的问题。一个完整的模糊逻辑系统包括以下部分： 1. 输入变量：定义系统的输入值的范围，例如温度或速度。 2. 输出变量：定义控制系统输出的具体形式，比如电机的速度或者阀门的位置开度等。 3. 模糊规则：根据输入变量制定相应的条件语句，如“如果温度高且湿度大，则开启空调”。 4. 模糊推理过程：依据模糊值和设定的规则得出输出变量的模糊集。 5. 输出清晰化处理：将得到的结果转换为实际可执行的控制信号。二、MATLAB实现离散模糊控制 1. 定义模糊集：利用`fis编辑器`来创建并调整输入及输出变量的相关隶属函数形状，例如三角形或梯形等。 2. 建立规则库：通过使用`ruleedit`命令或者直接在`fis编辑器`中设置IF-THEN语句的形式以构建模糊控制的逻辑基础。 3. 执行推理过程：利用MATLAB提供的`evalfis()`函数来进行模糊推理，根据输入值计算输出变量的具体数值范围。 4. 输出清晰化处理：使用如重心法、最大隶属度法或中位数等方法将结果转换为可执行指令信号。 5. 仿真与优化：通过运用`sim`功能对系统进行模拟测试，并针对具体需求调整参数，以达到最佳性能。三、离散模糊控制的应用 1. 工业自动化领域：在生产线和机器人控制系统中使用该技术可以有效应对环境变化及设备不确定性带来的挑战。 2. 电力行业应用：用于电网稳定性和调度优化等场景下提升系统的鲁棒性能力。 3. 自动驾驶系统开发：适用于路径规划、障碍物规避决策等方面，能够灵活处理复杂的道路情况。 4. 智能家居设计：如智能温控和灯光控制系统中采用模糊控制技术可以提供更加人性化的用户体验。通过本教程提供的“离散模糊控制MATLAB程序”，学习者可以掌握如何在MATLAB环境中搭建并优化离散模糊控制器，并深入理解其核心思想，以便将其应用于实际问题当中。该资源包括完整的代码与文档资料，为用户提供了一个全面的学习和实践平台，帮助他们更好地理解和应用这一技术。

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。

离散控制Matlab代码-SandSimulationToolbox：用于模拟堆积式沉积物的MATLAB工具箱，基于单个离散颗粒...

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SandSimulationToolbox是一个专为离散颗粒系统设计的MATLAB工具箱，适用于堆积式沉积物的动态建模与仿真。该代码支持深入研究和分析复杂地质结构及其演变过程。离散控制Matlab代码sand_simulation工具箱结合了MATLAB和Fortran软件的能力来模拟由单个离散颗粒组成的堆积式沉积物/颗粒床的真实模型。谷物具有逼真的尺寸和形状分布，用户可以根据控制砂心位置的基本随机过程来调节这些属性以及其他特性，例如包装密度和结构特征。该程序实现了以下算法：Buscombe, D. 和 Rubin, DM 在2012年发表的“模拟与自动测量优质颗粒材料的进展第一部分：模拟”中提出的方法（地球物理研究杂志-地表 117: F02001）。要运行此程序，请下载并解压缩文件，打开MATLAB，将工作目录设置为主目录，然后在命令窗口输入 `simgrains_demo`。这会使用提供的配置文件来执行主函数 (simgrains.m)。请注意，在UNIX/MAC操作系统下使用的配置文件路径分隔符为“/”。Windows用户需要将其替换为相应的本地路径格式。以下是几个重要的配置文件示例： - sim.config - sim_from_input_coords.config - sim_from_input_image.config - sim_using_model1.config - sim_using_model4.config

基于MATLAB的离散控制代码-LearnRL：学习强化学习

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LearnRL是基于MATLAB开发的一个教育资源，专注于通过实践项目教授离散控制系统中的强化学习原理和应用。离散控制的Matlab代码学习强化学习（在MATLAB环境中）提供了一个专门设计的学习平台，涵盖了多种设置以详细研究强化学习（RL）。该平台的核心是基于移动机器人的模型，称为“扩展非完整双积分器”(ENDI)。总体而言，代理（也称作控制器）连接到环境（系统），并生成操作来最小化未来无限时间内的运行成本（也被称为奖励或阶段成本）。因此，在此软件包中的特定目标是使机器人停车。该控制器为多模态控制器，并可与各种基线进行比较：标称停车控制器、具有和不具有实时模型估计功能的预测性模型控制。主要组成部分包括： - 初始化脚本 - 在MATLAB 2018a中，主文件是一个Simulink模型。 - 包含评论者定义函数的脚本 - 状态空间模型的标准估算量，以确定合适的初始状态的方法相同。流程图中的大部分内容说明了软件的不同部分之间的交互。其主要成分包括系统、标称控制器以及由模型估计器、评论家和演员构成的部分。

离散时滞系统的MATLAB代码控制.zip

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本资料包包含一系列用于分析和设计离散时滞系统控制器的MATLAB代码。适用于研究与教学用途，帮助用户掌握相关算法实现细节。版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程内容：【控制】离散时滞系统 MATLAB 代码.zip 适合人群：本科生、硕士生等教研学习使用

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