simulink 代数环报错问题研究
simulink 代数环报错问题研究,simulink仿真过程中遇到了algebric loop error代数环报错问题。 故研究讨论报错产生的原因,以及如何解决或避免该问题,测试文件和总结均已在压缩包里。
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该代码是在做数学建模比赛时写的代码,用于判断题目所给数据的分布特性,压缩包里给了待验证数据,由于本身代码也是小白,所以代码注释很详细。m文件分别验证了产生的标准高斯分布数据、瑞利分布数据,用于检验所写代码的正确性,最后再用数学建模给的数据进行假设检验。值得注意的是,检验瑞利分布需要先进行参数估计,即尺度参数的估计。易懂,上手没啥难度,可以自行扩展到其他类型的分布检验里面去。 最后用于判断的数据是二维矩阵,在matlab2020a环境里完成相应工作。
配电网的运行及故障情况难以直观表述,需要借助仿真工具来描述。 运用基于 MATLAB 仿真软件建立配电网模型的方法,以某 10 kV 中性点不接地电网为例,进行单相金属性接地建模仿真。 仿真结果与理论完全相同,证明该方法的有效性。 利用此法可对配电网进行建模仿真。关键字:10KV配电网;中性点不接地;simulink建模;Matlab
中值滤波也是平滑中最重要的地方;邻域平均法和中值滤波法的比较:邻域平均法:属于低通滤波的处理方法;在抑制噪声的同时是图像变得模糊,即图像的细节(例如边缘信息)被削弱;中值滤波法:抑制噪声又能保持细节。将窗口中奇数个数按照大小顺序排列,处于中心位置的那个数作为处理结果; 作者:6079 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/343591732 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,通过对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、电脑视觉)中都可以找到它的身影。同时,卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。 例如,对于雷达来说,人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测),也可以是对过去位置的估计(插值或平滑)。
如其名,均值滤波的原理就计算一个点及其周围一定范围内的点的平均值,再重新赋值给该点,就达到了均值滤波的效果。使用S——function函数实现
以电机的模型为例,介绍了一种根据系统的微分方程构造 SIM U LINK 仿真模型的简单直观的方法,并且可以推广到系统模型用状态方程形式表示的情况,扩大了 SIM U LINK 工具箱的使用范围。用五阶微分方程表示的电机模型是如何转化为SIM U LINK 的仿真模型的根据异步电机的数学模型建立simulink模型,适合初学者,0基础的同学
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