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MATLAB生成STM32F103C8T6代码_代码与模型

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简介：
本资源提供使用MATLAB生成适用于STM32F103C8T6微控制器的代码教程和示例，涵盖代码编写、调试及优化技巧。 在Matlab R2016b Simulink中自动生成STM32F103C8T6代码的例子可以让PC13（LED引脚）按照TIM1的1Hz周期闪烁，以下是模型及代码的部分内容。

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  • MATLAB生成STM32F103C8T6代码_代码与模型
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    本资源提供使用MATLAB生成适用于STM32F103C8T6微控制器的代码教程和示例，涵盖代码编写、调试及优化技巧。 在Matlab R2016b Simulink中自动生成STM32F103C8T6代码的例子可以让PC13（LED引脚）按照TIM1的1Hz周期闪烁，以下是模型及代码的部分内容。
     
  • MATLAB生成STM32F103C8T6代码的方法
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    本文介绍了如何使用MATLAB工具箱为STM32F103C8T6微控制器生成高效、简洁的代码，旨在帮助工程师简化开发流程。 Matlab R2016b Simulink 可以自动生成适用于STM32F103C8T6的代码示例，使PC13（LED引脚）按照TIM1的1Hz周期闪烁。
     
  • MATLAB中的云模型生成代码
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    本代码实现基于MATLAB的云模型生成方法，涵盖数据转换、不确定性处理及云滴分布等关键步骤，适用于智能计算和数据分析等领域。 根据李德毅院士提出的云模型，通过三个云参数——期望、熵和超熵生成可视化的云图。【MATLAB代码】可用于实现这一过程。
     
  • MATLAB中的云模型与云滴生成代码
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现云模型及云滴生成的方法和步骤，提供了详细的代码示例以供参考。 为了处理定性概念中的随机性和模糊性问题，李德毅院士首次提出了云模型这一不确定性知识的定性定量转换数学模型。经过几年的发展和完善，目前该模型已被成功应用于智能控制、数据挖掘以及大系统评估等多个领域。 云模型是一种将语言值表示下的某个定性概念与其对应的定量表达之间不确定性的转换机制所构建出来的数学框架。它集成了模糊性和随机性这两个特性，并在此基础上建立了定性与定量之间的相互映射关系。 正态云模型是这一系列中最为基础的一种，由于其普适性强的特点，在大量社会和自然科学领域中的定性知识的期望曲线通常近似符合正态分布或半正态分布。在这样的背景下，一个特定的正态云可以通过三个数字特征来描述：期望值（Expected Value, Ex），熵（Entropy, En）以及超熵（Hyper Entropy, He）。其中： - 期望值Ex代表定性语言概念论域中的中心数值，最能体现该定性概念的核心含义； - 熵En则衡量了某个定性概念模糊度的大小，它反映了这个特定的概念所涵盖的数值范围，并且体现了这种亦此亦彼性质的程度； - 超熵He是对熵值分布情况的一种描述方式，它可以反映云滴之间的离散程度。
     
  • AR模型MATLAB代码-时间序列生成：TimeSeriesGeneration
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的时间序列生成工具包，采用先进的AR（自回归）模型技术，旨在帮助用户便捷地创建和分析各种复杂时间序列数据。 Matlab代码用于从不同类型的生成模型系统生成时间序列。基本支持包括：自回归过程、MkSg_ARODE系统（动态系统或流程，涵盖混沌及时间序列分析中的所有系统）、迭代地图（包含“混沌与时间序列分析”中列出的所有地图）、不相关的随机噪声（来自给定的分布）以及自仿射过程和嘈杂正弦波。此外，该代码能够为参数不断变化的不同系统生成HCTSA文件runScript.m。
     
  • 基于STM32F103C8T6的SPWM生成代码.rar
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    本资源为基于STM32F103C8T6微控制器实现正弦波脉宽调制（SPWM）技术的源代码，适用于电力电子、电机控制等领域。 利用单片机的定时器生成SPWM信号，通过软件方式实现直流到交流的转换。
     
  • Matlab中的云模型代码，云滴图及逆向生成器代码
    优质
    本资源提供基于Matlab环境下的云模型实现代码，包括云滴图绘制及逆向生成器程序，适用于数据分析与不确定性处理研究。 云模型的MATLAB代码包括了绘制云滴图以及逆向生成器的相关内容。
     
  • MATLAB生成DSP代码
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB工具生成高效的DSP（数字信号处理）代码，涵盖算法开发、仿真验证及自动代码生成等关键环节。 该压缩包包含由MATLAB官方模型生成的ADC相关DSP代码以及适用于28335芯片的代码。部分代码有中文备注说明。
     
  • SIRS模型感染曲线生成代码
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    本代码用于模拟和绘制SIRS（易感-感染-恢复-再感染者）传染病模型中的感染人数变化曲线，帮助研究者分析不同参数对疫情传播的影响。 智能手机病毒传播模型的MATLAB仿真基于SIRS模型进行研究。