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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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简介：
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

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  • 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。
     
  • DREAM（离散表示阵列建模）工具箱：用于超声场模拟的MATLAB工具箱。
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    DREAM是一款基于MATLAB开发的工具箱，专门用于超声场的高效模拟与分析。利用离散表示阵列建模技术，该工具箱能够精确计算复杂结构中的超声波传播特性，为科学研究及工程应用提供强大支持。 该工具箱由 Fredrik Lingvall 和 Bogdan Piwakowski 编写。DREAM 工具箱是一个开源的 MATLAB 和 Octave 工具箱，用于模拟从常见超声换能器类型以及任意复杂的超声换能器阵列辐射出的声场。此工具箱包括一组计算各种孔径几何形状的空间脉冲响应 (SIR) 的例程。DREAM 工具箱可以分析近场和远场宽带（脉冲）激发下的波束控制、波束聚焦及切趾功能。
     
  • 基于Matlab的离散粒子群算法(DPSO)代码
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    本代码采用Matlab实现离散粒子群优化（DPSO）算法，适用于解决各类离散型优化问题，提供灵活高效的参数配置与运行环境。 离散粒子群算法（DPSO）适合学生自学和教师教学使用。
     
  • 基于Matlab的离散粒子群算法(DPSO)代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的离散粒子群优化（DPSO）算法代码。该代码适用于解决各类离散优化问题，并可灵活调整参数以适应不同需求场景。 离散粒子群算法的Matlab实现欢迎下载学习，大家一起来进行改善。
     
  • 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
     
  • 离散控制Matlab代码-应用于腿式机器人: Legged-Robot
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    本项目提供了一套基于MATLAB的离散控制系统代码，专为研究与开发四足机器人（Legged-Robot）而设计。通过精确控制算法，实现对复杂地形的有效导航和稳定移动。 这是在EPFL的腿机器人课程中的最终项目成果，涵盖了双足步行机器人的动力学建模与分析。 为了运行步行机器人的仿真，请转到主文件夹中的main.m文件。 如需调整行走速度，在control文件夹内的control_hyper_parameter.m中可以找到不同速度所需的参数设置。提供的速度包括0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s、1.0m/s、1.2m/s和1.5m/s。 运行特定速度的代码时，只需取消对应其他速度下被注释掉的相关参数即可，默认情况下使用的是最低行走速度（即0.4m/s）。 若想查看每个时间步骤内的离散平均速度而非连续曲线v_h，在MATLAB中可以执行相应的命令输出每一步的平均值。 要向机器人添加外部扰动，需进入control文件夹中的control.m，并取消注释u_ext = perturbation(q, step_number)这一行代码。 通过analyst.m和analyge_2.m两个脚本将显示用于分析的数据图表。如希望更清晰地观察每个图，请使用main.m中analyze_2(sln)的相应命令。 若想直观查看所有图形，可直接执行analyze(sln)指令。
     
  • 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。