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基于时空相关性的风电功率预测模型matlab建模与仿真。风电功率时间序列呈现出明显的时间依赖性，即当前时刻的功率值受过去若干时刻功率值的影响。自相关函数（ACF）可定量描述这种相关性。对于风电功率时间序列{Pt​}t=1N​，其滞后k步的自相关系数ρk​定义为：其中，P=N1​∑t=1N​Pt​为时间序列的均值，N为序列长度。ρk​的取值范围为[−1,1]，当ρk​接近1时，表示相隔k个时间步长的功率值具有较强的正相关，即变化趋势相似；当ρk​接近−1时，为强负相关；当ρk​接近0时，表明时间相关性较弱。

基于漂浮式海上风电场系统的浮式风力发电机matlab仿真，通过MATLAB数值仿真对浮式风力发电机的性能做模拟与仿真。随着全球能源转型的加速，海上风电因其资源丰富、稳定性高等优势成为可再生能源领域的重要方向。传统固定式海上风电受限于水深和海床条件，而漂浮式海上风电技术突破了这一瓶颈，能够在深远海区域（水深 30-200 米）部署风力发电机，显著拓展了风能开发空间。浮式风力发电机系统主要由以下部分组成：风力机本体：包括叶轮、机舱、发电机及传动系统。

基于KL-ISODATA算法的电力负荷数据场景聚类matlab仿真。使用KL-ISODATA算法对不同场景的负荷数据进行聚类，为电力系统的调度和管理提供更精准的依据。对比ISODATA算法和L-ISODATA算法。对比指标为di和dbi。电力负荷数据场景聚类在电力系统调度、需求侧管理和能源优化等领域具有重要意义。通过对电力负荷数据进行聚类，可以将具有相似用电模式的负荷数据划分到同一类中，从而为电力系统的规划、运行和控制提供科学依据。

基于ADMM交替方向乘子法的超大规模储备系统分布式协同优化算法收敛性matlab仿真与分析。为了验证算法在超大规模储能系统中应用的可行性，在一个由10/21个子储能系统构建的仿真环境下进行测试分析。随着能源领域的发展，超大规模储备系统在能源存储与管理中的重要性日益凸显。为了实现高效的资源分配和优化运行，分布式协同优化算法被广泛应用。交替方向乘子法（ADMM）作为一种有效的分布式优化算法，在处理超大规模储备系统问题时展现出良好的性能。然而，深入理解其收敛性对于确保算法的可靠性和稳定性至关重要。

基于嵌入式无人机UAV通信系统的实时最优资源分配算法matlab仿真。具体参考文献：考虑使用UAV作为中继辅助节点的设备到设备（D2D）无线信息和电力传输系统。由于无人机的能量容量和飞行时间有限，部署无人机的一个重要问题是实时应用中的能耗管理，能耗与无人机的发射功率成正比。为了解决这一重要问题，开发了一种实时资源分配算法，通过联合优化无人机嵌入式D2D通信的能量收集时间和功率控制，最大限度地提高能源效率。

基于EEMD变换的ECG心电信号去噪和心率估计matlab仿真，并分析不同大小噪声干扰下，ECG信号心率的估计结果。心电图（ECG）信号是一种重要的生物电信号，它反映了心脏的电活动情况。然而，在采集过程中，ECG 信号往往会受到各种噪声的干扰，如基线漂移、工频干扰、肌电干扰等，这些噪声会影响对 ECG 信号特征的提取和后续的诊断分析。因此，需要对 ECG 信号进行去噪处理。同时，通过对处理后的 ECG 信号进行分析，可以实现心率估计等重要的临床应用。

基于投影滤波算法的rick合成地震波滤波matlab仿真。分别通过标准的滤波投影滤波以及卷积滤波投影滤波对合成地震剖面进行滤波处理。在地震勘探中，地震波的滤波是一项重要的数据处理步骤，旨在去除噪声、增强信号，从而提高地震数据的质量和解释的准确性。RICK合成地震波是一种常用的合成地震记录模型，通过该模型可以模拟实际地震数据。基于投影滤波算法的RICK合成地震波滤波是一种有效的信号处理方法，能够在保留有用信号的同时有效去除噪声。

针对SCARA 机器人系统进行了深入研究与探讨，提出SCARA机器人的动力学模型和运动学模型，并以MATLAB软件为仿真平台，通过MATLAB Robotics Toolbox工具箱建立了一个四自由度的SCARA机器人仿真对象。在结合理论研究与仿真实验的情况下，计算了SCARA 机器人运动学正解及运动学逆解，笛卡尔及关节空间轨迹规划等功能，最终完成整个系统实验和算法验证。

基于MATLAB的PEF湍流风场生成器模拟与仿真。PEF（Primitive Equations Formulation）湍流风场模型，是大气科学和气象学中用来描述大气流动和气象现象的一种数值模拟方法。它基于原始方程组（Primitive Equations），考虑了地球旋转效应（科里奥利力）、大气的层结稳定性、水平和垂直输送过程以及湍流混合等复杂物理过程。PEF（Primitive Equations Formulation）湍流风场模型，是大气科学和气象学中用来描述大气流动和气象现象的一种数值模拟方法。

基于粒子滤波器的电池剩余使用寿命计算。根据已知的数据，预测未来的数据。在电池管理系统（Battery Management System, BMS）中，预测电池的剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）是一项重要的任务，而粒子滤波器作为一种有效的概率状态估计方法，在此领域得到了广泛应用。粒子滤波器利用蒙特卡洛方法模拟随机过程，能够处理非线性和非高斯问题，特别适用于复杂动力学系统的状态估计，例如锂离子电池老化模型。4.1 粒子滤波器基础。

基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真。GSP是图形信号处理的缩写，GSP非常适合对未知数据进行分类，尤其是当训练数据非常短时。GSPBox的基本理论是谱图论和图滤波，因此，GSPBox中的主要对象是图，图包括图的基本元素，如节点、边和权重矩阵等。非侵入式负荷监测（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）是一种通过分析整体电能消耗数据，解析出各个子设备独立功耗的技术。

基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算。智能天线技术利用自适应阵列处理技术改善无线通信系统的性能，尤其是提高接收信号质量、抑制干扰和增强定位能力。在智能天线的设计中，阵列因子（也称加权向量或波束形成向量）的选择至关重要，它直接影响了阵列的方向性和增益特性。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种高效的全局优化搜索方法，可以用来寻找最优阵列因子。对比GA优化前后，天线接收功率衰减。智能天线技术利用自适应阵列处理技术改善无线通信系统的性能，尤其是提高接收信号质量、抑制干扰和增强定位能力。

卫星搭载用于通讯的螺旋型天线，卫星尺寸： 10cm*10cm*30cm；天线类型：螺旋；天线UHF（约1GHz – 3GHz）。螺旋天线是一种常见的圆极化天线，适用于卫星通信系统，因其具有轴比低、带宽较宽和结构紧凑的特点而备受青睐。典型的螺旋天线由一个或多圈等间距的金属螺旋线构成，其辐射特性主要取决于螺旋线的几何参数，如螺距、直径、线宽以及螺旋圈数等。

小车侧方位停车过程的动态模拟matlab仿真。仿真得到小车的停车动画，小车移动的xy轴坐标以及角度变换。位置坐标：小车前端中心点在水平面上的坐标（x, y）。角度：小车与垂直方向之间的夹角θ。速度：小车向前和向侧面的线速度（vx, vy）。角速度：小车转向的角度速度ω。侧方位停车的过程可以拆分为直线行驶、转向、倒车和微调等阶段，对于每一个阶段，可以分别建立相应的运动学方程：结合上述运动学模型和控制策略，构建小车侧方位停车的动态模拟流程，包括：设定初始条件（小车位置、速度、目标车位位置等）。

基于毕奥-萨伐尔定律的交流电机的4极旋转磁场，对比不同定子半径，对比2级旋转磁场。毕奥-萨伐尔定律（Biot-Savart Law）描述了电流元产生的磁场分布，对于理解交流电机中旋转磁场的形成至关重要。然而，在交流电机中，特别是三相异步电动机和同步电动机中，旋转磁场的生成是通过定子绕组通入三相对称交流电实现的，并非直接应用毕奥-萨伐尔定律计算单个电流元产生的磁场。不过，我们可以从基本原理出发，利用法拉第电磁感应定律和交流电路理论来阐述其工作原理。

六自由度Stewart平台的matlab模拟与仿真，模拟六自由度Stewart平台的动态变化情况以及伺服角度。六自由度（6-DOF）Stewart平台是一种高度灵活且广泛应用的空间定位机构，它能够实现六个独立自由度的运动：三个平动自由度（X、Y、Z轴方向的直线移动）和三个转动自由度（绕X、Y、Z轴的旋转）。这种平台由一个中心平台和通过六个具有可伸缩连杆与六个固定基座相连的伺服驱动器组成，每个连杆末端装有万向节，确保任何角度下的力矩传递。

基于偏微分方程离散化计算的地下换热器建模与温度检测，模拟这个不锈钢圆桶中土壤的温度场和湿度场。地下换热器是地源热泵系统中的关键组件，它通过与地下岩土的热交换来实现建筑空间的供暖和制冷。为了优化地下换热器的设计和运行，需要对其传热过程进行精确建模，并对温度分布进行实时监测。地下换热器的传热过程涉及热传导、对流和辐射三种基本传热方式。在岩土中，热传导是主要的传热方式，其传热速率取决于岩土的热导率、温度梯度和传热面积。对流是由于地下水流动引起的传热，其影响相对较小。辐射传热在地下换热器中通常可以忽略不计。

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化，使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0，在完成优化迭代之后，对应的参数，即PID控制器的参数。基于PSO（粒子群优化）算法的PID（比例-积分-微分）控制器参数整定是一种优化方法，用于自动调整PID控制器的参数（比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd），以达到最佳的控制性能。PID控制器是一种广泛使用的控制算法，其输出由比例、积分和微分三个部分的线性组合构成。

通过高通滤波器对ECG信号进行滤波，然后再统计其心率。ECG（心电图）是一种记录心脏电活动随时间变化的图形表示。它通常由多个波形组成，包括P波、QRS波群和T波。心率（HR）可以通过测量R波之间的时间间隔（RR间期）来计算。

数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真，分别定义累加器位宽，截位位宽，模拟DAC位宽等，分析不同的量化位宽对DDS信号输出频谱的影响。数字频率合成器（Direct Digital Synthesizer, DDS）是一种用于生成精确频率信号的电子设备。与传统的模拟频率合成方法相比，DDS具有频率分辨率高、频率切换速度快、相位连续可调等优点。

车辆行驶控制运动学模型的matlab建模与仿真,仿真输出车辆动态行驶过程.车辆运动学模型从几何学的角度研究车辆的运动规律。包括车辆的空间位姿、速度等随时间的变化。当车辆在良好路面上低速行驶时，一般不需要考虑车辆的操纵稳定性等动力学问题。此时基于运动学模型设计的路径跟踪控制器具备可靠的控制性能。车辆行驶控制运动学模型是描述车辆运动状态的基础模型，它主要关注车辆的位置、速度、加速度等运动学参数的变化规律。这些模型通常基于牛顿运动定律和车辆的动力学特性建立。

通过提取ECG信号的时空特征，并使用QRS波检测算法提取ECG信号的峰值，并在峰值点标记峰值信息。基于心电信号时空特征的QRS波检测算法是一种利用信号处理技术对心电信号进行自动分析，检测其中的QRS波群的方法。QRS波群是心电信号中最为明显的特征之一，其准确检测对于心脏疾病的诊断和治疗具有重要意义。

SEIR传染病模型是一种用于描述传染病传播过程的数学模型。这个模型将人群分为四类：易感者（Susceptible）、暴露者（Exposed）、感染者（Infectious）和康复者（Recovered），通过这四类人群之间的转化关系，来描述传染病的传播过程。通过matlab将这个过程进行建模与仿真。SEIR传染病模型是一种用于描述传染病传播过程的数学模型。