仿真工程
当前话题为您枚举了最新的 仿真工程。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
使用Matlab进行工程光学仿真(2006年)
《工程光学与Matlab》详细介绍了工程光学中常见问题的仿真方法,并附带了Matlab程序,欢迎交流讨论。
Matlab
10
2024-08-13
工程用光伏电池Matlab Simulink仿真模型优化.zip
工程使用光伏电池的Matlab Simulink仿真模型经过优化后。
Matlab
7
2024-08-26
工程中光伏电池的Matlab Simulink仿真模型
为满足工程需求,设计了光伏电池在Matlab Simulink中的仿真模型,为后续的MPPT研究提供了基础。
Matlab
14
2024-07-27
MATLAB Simulink下的过程控制工程及仿真资源下载
电子工业出版社于2009年3月出版了《过程控制工程及仿真--基于MATLAB Simulink》一书。如果您需要PPT课件或光盘程序,请通过邮件(lancew_2003@yahoo.com.cn)联系。管理员已删除上传的PPT课件目录。光盘程序包含了多个PDF格式的文件。
Matlab
7
2024-10-01
MATLAB第9.10章仿真在通信与声学工程中的应用
MATLAB 的第 9、10 章仿真 PPT 内容挺实用,适合做通信和天线方向的开发。第 9 章讲的是天线仿真,不只是基础概念,还有各种类型的天线怎么建模、怎么辐射方向图这些。你用pattern()、antennaDesigner这些函数就能搞定不少事,效率高还直观。
而第 10 章虽然偏声学,但其实你要是做音频信号的,也能用得上。像房间混响、声源定位这些,MATLAB 都有现成工具箱,模拟效果也挺接近真实环境的。基本用acousticRayTrace、impulseResponse一类的函数就能跑起来。
比较推荐你结合下面几个资源一块看:像数字调制方案代码、通信基础实验源码这些,都是和 PP
Matlab
0
2025-06-24
灰色预测GM(1,1)方法在ANSYS Workbench工程仿真中的应用详解
灰色预测的 GM(1,1)方法,还挺适合做数据样本不多、规律又不太的时候的趋势。用 ANSYS Workbench 跑工程仿真的时候,套个 GM(1,1)模型来预测材料应力、热传导那类数据,效果还蛮靠谱。数学上其实就一阶微分建模,加个累加变换,解个白化方程,步骤清晰。参考数据只要不是太乱,都能跑出一个不错的预测模型。像那种只有五六个观测点的情况,传统统计方法不太行,灰色预测就派上用场了。你可以简单理解成:先把数据平滑一遍,去拟合趋势。操作不难,多人用 MATLAB 或者 R 就能搞定。如果你用的是 MATLAB,网上有不少现成的脚本,比如GM(1,1)建模代码直接拿来改就行,APP 工具包也有
算法与数据结构
0
2025-06-25
异步电机旋转高频电压注入算法FOC工程应用C代码实现与仿真模型
异步电机旋转高频电压注入算法(FOC)在工程项目中的应用,简直是提升电机控制精度的好帮手。你如果是做电机控制的,尤其是对异步电机控制有研究兴趣,这篇文章绝对值得一看。文章详细了算法原理、C 代码实现以及仿真模型,还用了高频电压注入的方法来估算转子机械转速和磁链电角度,确保精度高、无传感器。这种方法在 40kW 异步电机上的实际应用效果,尤其是在低速重载工况下的表现,真的挺惊艳的。简而言之,这篇文章给出了一整套理论解释和技术细节,手把手教你如何实现这个高精度控制,使用起来也不复杂,绝对可以提升你电机控制的稳定性和效率。嗯,想搞清楚怎么提高电机性能,就看这篇!
spark
0
2025-06-16
MatLab工程数学在工程项目中的实际应用
MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。
Matlab
18
2024-10-01
MyBatis逆向工程
生成包含所有jar包的项目,并配置好MySQL数据库,可直接使用。
MySQL
23
2024-05-12
高级特征工程II
高级特征工程的进阶玩法讲得挺细,尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解,思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数,还能按 KNN 找邻居做交互特征,这些操作在比赛和业务里都挺常用的。
文档里提到的自动特征生成这块,也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具,但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库,适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。
矩阵分解也讲到了,主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”,这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的,不能乱用。
整体阅读感受还不错,语言不绕,
算法与数据结构
0
2025-07-05