用C語言編寫的在Simulink環(huán)境下對(duì)3相交流逆變器進(jìn)行數(shù)值仿真的S函數(shù)源代碼。該仿真源代碼的一個(gè)獨(dú)特之處就是:利用全新的數(shù)學(xué)模型能夠?qū)δ孀兤飨嚅g換流的動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行仿真,這是目前其它同類模型中絕對(duì)沒有的獨(dú)特支出,可以用來精確仿真永磁無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩的動(dòng)態(tài)特性,執(zhí)行效率很高。
上傳時(shí)間: 2015-09-19
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n類PSVm 算法程序,相對(duì)于svm運(yùn)算速度較快
上傳時(shí)間: 2015-09-24
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給定由n 個(gè)整數(shù)(可能為負(fù)整數(shù))組成的序列1 a , 2 a ,…, n a ,以及一個(gè)正整數(shù)m,要 求確定序列1 a , 2 a ,…, n a 的m 個(gè)不相交子段,使這m 個(gè)子段的總和達(dá)到最大。
上傳時(shí)間: 2015-10-26
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[輸入] 圖的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)N,圖中頂點(diǎn)之間的關(guān)系及起點(diǎn)A和終點(diǎn)B [輸出] 若A到B無路徑,則輸出“There is no path” 否則輸出A到B路徑上個(gè)頂點(diǎn) [存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)] 圖采用鄰接矩陣的方式存儲(chǔ)。 [算法的基本思想] 采用廣度優(yōu)先搜索的方法,從頂點(diǎn)A開始,依次訪問與A鄰接的頂點(diǎn)VA1,VA2,...,VAK, 訪問遍之后,若沒有訪問B,則繼續(xù)訪問與VA1鄰接的頂點(diǎn)VA11,VA12,...,VA1M,再訪問與VA2鄰接頂點(diǎn)...,如此下去,直至找到B,最先到達(dá)B點(diǎn)的路徑,一定是邊數(shù)最少的路徑。實(shí)現(xiàn)時(shí)采用隊(duì)列記錄被訪問過的頂點(diǎn)。每次訪問與隊(duì)頭頂點(diǎn)相鄰接的頂點(diǎn),然后將隊(duì)頭頂點(diǎn)從隊(duì)列中刪去。若隊(duì)空,則說明到不存在通路。在訪問頂點(diǎn)過程中,每次把當(dāng)前頂點(diǎn)的序號(hào)作為與其鄰接的未訪問的頂點(diǎn)的前驅(qū)頂點(diǎn)記錄下來,以便輸出時(shí)回溯。 #include<stdio.h> int number //隊(duì)列類型 typedef struct{ int q[20]
標(biāo)簽: 輸入
上傳時(shí)間: 2015-11-16
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產(chǎn)生一512點(diǎn)的隨機(jī)序列下Xe(n),并用Xc(n) 和Xe(n) 作線性卷積,觀察卷積前后Xe(n) 頻譜的變化。要求將Xe(n)分成8段,采用重疊相加法。
上傳時(shí)間: 2014-06-18
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數(shù)字鎖相環(huán)實(shí)現(xiàn)源碼,有很大的參考價(jià)值。 由 鑒相器 模K加減計(jì)數(shù)器 脈沖加減電路 同步建立偵察電路 模N分頻器 構(gòu)成.
標(biāo)簽: 數(shù)字鎖相環(huán) 源碼
上傳時(shí)間: 2014-01-04
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最大李雅普諾夫指數(shù)的計(jì)算 該函數(shù)用來計(jì)算時(shí)間序列的最大Lyapunov 指數(shù)--Wolf 方法 % m: 嵌入維數(shù) % tau:時(shí)間延遲 % data:時(shí)間序列 % N:時(shí)間序列長(zhǎng)度 % P:時(shí)間序列的平均周期,選擇演化相點(diǎn)距當(dāng)前點(diǎn)的位置差,即若當(dāng)前相點(diǎn)為I,則演化相點(diǎn)只能在|I-J|>P的相點(diǎn)中搜尋
標(biāo)簽: Lyapunov Wolf data 時(shí)間序列
上傳時(shí)間: 2013-12-10
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分頻器是FPGA設(shè)計(jì)中使用頻率非常高的基本單元之一。盡管目前在大部分設(shè)計(jì)中還廣泛使用集成鎖相環(huán)(如altera的PLL,Xilinx的DLL)來進(jìn)行時(shí)鐘的分頻、倍頻以及相移設(shè)計(jì),但是,對(duì)于時(shí)鐘要求不太嚴(yán)格的設(shè)計(jì),通過自主設(shè)計(jì)進(jìn)行時(shí)鐘分頻的實(shí)現(xiàn)方法仍然非常流行。首先這種方法可以節(jié)省鎖相環(huán)資源,再者,這種方式只消耗不多的邏輯單元就可以達(dá)到對(duì)時(shí)鐘操作的目的。 偶數(shù)倍分頻:偶數(shù)倍分頻應(yīng)該是大家都比較熟悉的分頻,通過計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)是完全可以實(shí)現(xiàn)的。如進(jìn)行N倍偶數(shù)分頻,那么可以通過由待分頻的時(shí)鐘觸發(fā)計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù),當(dāng)計(jì)數(shù)器從0計(jì)數(shù)到N/2-1時(shí),輸出時(shí)鐘進(jìn)行翻轉(zhuǎn),并給計(jì)數(shù)器一個(gè)復(fù)位信號(hào),使得下一個(gè)時(shí)鐘從零開始計(jì)數(shù)。以此循環(huán)下去。這種方法可以實(shí)現(xiàn)任意的偶數(shù)分頻。
上傳時(shí)間: 2016-06-14
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采用重疊相加法和重疊保留法求 通過系統(tǒng) 的響應(yīng),其中圓周卷積長(zhǎng)度N=8。
標(biāo)簽: 加法
上傳時(shí)間: 2014-10-29
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ofdm信道特性 Channel transmission simulator Channel transmission simulator % % inputs: % sig2 - noise variance % Mt - number of Tx antennas % Mr - number of Rx antennas % x - vector of complex input symbols (for MIMO, this is a matrix, where each column % is the value of the antenna outputs at a single time instance) % H - frequency selective channel - represented in block-Toeplitz form for MIMO transmission % N - number of symbols transmitted in OFDM frame % % outputs: % y - vector of channel outputs (matrix for MIMO again, just like x matrix) % create noise vector sequence (each row is a different antenna, each column is a % different time index) note: noise is spatially and temporally white
標(biāo)簽: transmission simulator Channel inputs
上傳時(shí)間: 2016-07-22
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