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MATLAB集成C代码-反馈学习：FeedbackLearning

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简介：
《FeedbackLearning》专注于讲解如何在MATLAB环境中高效集成C语言代码，并通过实例展示基于反馈的学习方法，适用于科研与工程应用。 Matlab集成C代码的反馈学习实验程序基于心理学通用框架设计。时间：2017年5月4日。 参考文献： Bellebaum, C., & Daum, I. (2008). Learning-related changes in reward expectancy are reflected in the feedback-related negativity. European Journal of Neuroscience, 27(7), 1823-1835. 实验目的：研究反馈对概率学习的影响。 实验详情请参见参考文献。本实验包括以下变量： 试次变量：刺激1奖励概率、刺激2奖励概率。 组块变量：是否提供硬币位置的反馈信息。 因变量：被试反应正确率和倾向性。 正式实验流程（单个试验）如下： 屏幕中央显示注视点，持续400毫秒。随后，在屏幕两侧各呈现两列方块，要求参与者猜测哪一侧藏有虚拟“硬币”。在作出React选择后，仅展示其选定的一侧，并保持500毫秒。 接着是500毫秒的空屏时间。 最后通过图形告知被试是否猜对。如果错误，则显示一个红色方块；若正确，则在红方块上加一枚“硬币”，该画面持续50毫秒，以此结束一次实验轮次。

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  • MATLAB集成C代码-反馈学习：FeedbackLearning
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    《FeedbackLearning》专注于讲解如何在MATLAB环境中高效集成C语言代码，并通过实例展示基于反馈的学习方法，适用于科研与工程应用。 Matlab集成C代码的反馈学习实验程序基于心理学通用框架设计。时间：2017年5月4日。 参考文献： Bellebaum, C., & Daum, I. (2008). Learning-related changes in reward expectancy are reflected in the feedback-related negativity. European Journal of Neuroscience, 27(7), 1823-1835. 实验目的：研究反馈对概率学习的影响。 实验详情请参见参考文献。本实验包括以下变量： 试次变量：刺激1奖励概率、刺激2奖励概率。 组块变量：是否提供硬币位置的反馈信息。 因变量：被试反应正确率和倾向性。 正式实验流程（单个试验）如下： 屏幕中央显示注视点，持续400毫秒。随后，在屏幕两侧各呈现两列方块，要求参与者猜测哪一侧藏有虚拟“硬币”。在作出React选择后，仅展示其选定的一侧，并保持500毫秒。 接着是500毫秒的空屏时间。 最后通过图形告知被试是否猜对。如果错误，则显示一个红色方块；若正确，则在红方块上加一枚“硬币”，该画面持续50毫秒，以此结束一次实验轮次。
     
  • MATLAB集成C代码-MSCOPE:MSCOPE MATLAB代码
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    MSCOPE是一款专为MATLAB设计的工具箱，它能够无缝集成和运行C语言编写的代码，极大地方便了跨语言编程与开发。 Matlab集成的C代码mSCOPE是一个综合多层模型，用于植被反射率、光合作用、荧光、温度及能量平衡的研究。该模型由杨培琪等人开发，并基于SCOPE模型（v1.61）构建了垂直非均质冠层的光相互作用和能量平衡模拟版本——mSCOPE_v1_beta。 SCOPE模型假设植被冠层在垂直方向上是均匀一致的，在水平方向上则是无限延伸，因其辐射传输程序依赖于经典的一维SAIL模型。然而，在实际情况下，冠层通常会在生物物理及生化特性方面表现出显著的垂直异质性。mSCOPE的发展旨在纳入这些特征的变化。 因此，尽管该模型不考虑水平变化（所以可以视为2-D），它也能够处理同质树冠的情况——通过将所有图层设置为相同或仅使用一层来实现。mSCOPE在保持原始SCOPE的结构和输出的同时，采用了不同的辐射传输解决方案以适应植被冠层中入射与发射辐射的变化。
     
  • Hebbian学习与负反馈网络
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    《Hebbian学习与负反馈网络》一书探讨了神经网络中的Hebbian学习规则及其在构建高效负反馈系统中的应用，结合理论分析和实验验证，为人工智能领域提供了新思路。 Hebbian Learning and Negative Feedback Networks explores the concept that artificial neural networks, when utilizing negative feedback of activation, can employ simple Hebbian learning to self-organize in a way that uncovers significant patterns within datasets. The work considers two types of variants: one uses a single dataset for organization, with modifications to its learning rules demonstrating how it can execute Principal Component Analysis, Exploratory Projection Pursuit, Independent Component Analysis, Factor Analysis and various topology-preserving mappings. A second variant utilizes dual input data streams to self-organize, revealing in their basic form the capability of performing Canonical Correlation Analysis—a statistical method that identifies filters onto which projections from both datasets exhibit maximum correlation. The book delves into a broad spectrum of practical experiments and illustrates how these methodologies can be used to address real-world problems.
     
  • 基于MFAC的前馈反馈迭代学习控制系统的MATLAB仿真实现.rar
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    本资源提供了一个基于模型自由自适应补偿（MFAC）的前馈反馈迭代学习控制系统在MATLAB中的仿真实现。通过该系统，用户可以深入研究和优化迭代学习控制技术及其应用效果。 复现论文《基于无模型自适应控制的反馈前馈迭代学习控制系统收敛性研究》，在MATLAB环境下进行不同曲线的迭代学习仿真。
     
  • MATLAB中的迭代学习控制与并联结构（含反馈和ILC）
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    本研究探讨了在MATLAB环境中运用迭代学习控制(ILD)技术及其并行架构的设计方法，特别关注于包含反馈机制的情况。通过理论分析与仿真测试相结合的方式，文章深入探究了ILC算法的性能优化策略，并展示了如何利用MATLAB强大的计算功能来实现复杂控制系统设计。 在MATLAB中实现迭代学习控制（ILC）的并联结构涉及将反馈控制与ILC结合使用。这种设计方法能够通过每次迭代改进系统性能，特别适用于重复性任务或周期性的操作过程。在这种架构下，传统的反馈控制器负责处理瞬时干扰和不确定性因素，而ILC则专注于提升整体任务执行的质量和效率，通过对过去数据的学习不断优化未来的控制策略。
     
  • MATLAB判决反馈信道均衡器代码
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的判决反馈信道均衡器（DFE）的完整代码。通过该代码，用户可以深入理解DFE的工作原理，并进行相关仿真分析和性能评估。 基于NLMS算法的判决反馈（DFE）均衡在MATLAB中的实现。
     
  • MATLAB集成C代码-IMU_EKF: IMU_EKF
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    IMU_EKF项目利用MATLAB集成C代码，实现了一个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的惯性测量单元(IMU)数据处理算法，用于精确的姿态估计。 Matlab集成的C代码IMU_EKF复制了论文“用于IMU.pdf中的双级卡尔曼滤波器”或“用于9DIMU集成处理器的定向跟踪的双级卡尔曼滤波器”中介绍的工作内容。该Matlab代码通过使用Matlab Coder转换为C代码，然后将文件扩展名改为.cpp以符合cpp格式要求。此代码接收九个参数并需按如下方式初始化： - `float P[16];` // 4x4协方差矩阵 - `float quat[4];` // 4x1四元数向量 - `float Cov_info[3] = {0.00001, 0.1, 1};` // 噪声协方差信息（q，r_acc，r_mag） - q：四元数噪声方差（对所有值相同） - r_acc：加速度计测量的噪声方差 - r_mag：磁力计测量的噪声方差 - `float omega[3];` // 以弧度为单位的陀螺仪向量，大小为3x1 - `float acc[3];` // 加速度计向量，大小为3x
     
  • MATLAB集成C代码-V2X: V2X
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    本项目利用MATLAB平台集成了C语言编写的V2X（车联网）通信模块，实现车辆间及车与基础设施间的高效数据交互。 使用具有WLAN的DSRC框架对V2X通信系统进行仿真，并分析车辆在较短时间内如何传输数据。介绍V2X技术，它不仅允许车辆彼此“交谈”，还可以从环境中获取信息。V2X是新兴网络，附近的车辆可以实时无线交换数据，共享交通更新、碰撞等信息以确保驾驶更加安全舒适。 当前情况下，5G技术用于自动驾驶汽车的网络通信存在通信延迟问题。为解决这个问题，我们使用具有DSRC（专用短距离通信）功能的WLAN。由于开放性特点，5G通常容易受到黑客攻击。因此，在本项目中我们将采用具备更高安全性特性的WLAN来减少这一风险。 在此技术方案下，仍可能存在一些等待时间如处理延迟和因竞争引发的延迟等问题。为解决这些问题，我们将在该项目中使用更快速的WiFi模块，并通过优化设计以进一步降低整体系统中的延时现象，从而实现无缝连接的目标。 项目将利用OMNET++进行仿真环境的设计与构建工作；同时借助SUMO工具来搭建网络通信系统架构。接下来的任务包括行为模式设置、代码开发和实施以及V2X通讯及其完整系统的性能分析等方面的工作内容。 具体技术操作上，首先需要配置好OMNET++并将其链接到GCC编译器中，并通过终端完成G++路径与OMNET++路径的设定工作。在上述步骤完成后即可开始后续项目的执行阶段。
     
  • MATLAB_迭代学习控制_论文示例2_反馈_ILC
    优质
    本文通过MATLAB仿真研究了迭代学习控制（ILC）算法在具有反馈机制的系统中的应用效果，展示了如何利用ILC提高系统的跟踪精度和动态性能。 MATLAB迭代学习控制论文例子2反馈ILC涉及使用MATLAB进行迭代学习控制的研究，并提供了该主题的第二个示例论文的相关反馈。这个过程强调了通过反复试验来优化控制系统性能的重要性，特别是在处理重复性任务时。研究人员利用这些方法分析并改进算法以达到更高的精度和效率。
     
  • MATLAB集成C代码-Multi-Manifold Learning: 当前多流形学习算法的MATLAB实现
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    本项目在MATLAB环境中实现了多种先进的多流形学习算法，旨在促进跨学科研究。通过集成C语言增强性能，提供了一个灵活且高效的工具集，助力学术与工业界深入探索复杂数据结构。 在MATLAB环境中集成C代码multi-manifold learning用于分解相交多流形的算法，并进行对比试验。数据集包括S曲线、三平面相交以及两臂螺线相交的情况。实验中使用了以下几种方法： 1. 采用MATLAB自带的kmeans算法处理。 2. k-manifolds 算法 3. 谱聚类（SC）算法 4. D-C孟德宇分解整合算法 5. SMMC谱聚类多流形算法 6. 广义主成分分析（GPCA）算法 7. SCC 8. s-isomap 此外，还需要使用netlab程序包。