matlab、lingo程序代码4-参数估计
Matlab中用fminsearch实现参数估计说明：fminsearch用来求解多维无约束的非线性优化问题，它的基本形式是：
[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT] = FMINSEARCH(FUN,X0,OPTIONS)。
例如，
fun=inline('100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2','x');
[sx,sfval,sexit,soutput]=fminsearch(fun,[-1.2,1])；
但是，我们可以稍微对进行一些变换，就可实现利用fminsearch进行参数估计。
例如，原始信号发生器模型为：Z=3*exp(-0.4*x)+12*exp(-3.2*x);
假设有两个参数我们未知，即我们要进行参数估计的模型为
z=a(1)*exp(a(2)*x)+a(3)*exp(a(4)*x);
下面我们只需采用以下代码就可以实现上述参数的估计。
x=[0:0.2:4]';
Z=3*exp(-0.4*x)+12*exp(-3.2*x);
c=[1 1 1 1];
options=optimset('fminsearch');
options.TolX=0.001;
options.Display='off';
[a,sfval,sexit,soutput]=fminsearch(@fun,c,options,x,Z) 函数定义为:
function E=fun(a,x,Z)
z=a(1)*exp(a(2)*x)+a(3)*exp(a(4)*x);
E=sum((Z-z).^2);
结果为：
a =
3.0004 -0.4001 11.9994 -3.2000
sfval =
1.5099e-007
sexit =
1
soutput =
iterations: 190
funcCount: 322
algorithm: 'Nelder-Mead simplex direct search'
文章的主要思想来源于Matlab|Simulink仿真世界的一篇类似的文章。我这里把这个思想引入到我们的体系来，并以一个新的例子讲解这一用法。
fminsearch用来求解多维无约束的非线性优化问题，它的基本形式是：
[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT] = FMINSEARCH(FUN,X0,OPTIONS).
大段的Matlab帮助文档我就不翻译解释了，有兴趣的朋友可以参见Matlab联机帮助，我这里只介绍他在参数估计中的作用。
在参数估计中经常用到正态分布的参数估计。在matlab系统中有一个函数叫做normfit就直接可以完成这样的参数估计，返回均值mu和均方差 sigma的估计，但是这里有一个要求，就是它的输入信息必须是随机的数字序列。如得到1000个服从正态分布的随机数向量R，用命令[phat pci]=normfit(R)，就可以得到参数估计了。然而如果我我们得知某些已经处于pdf函数曲线上的点时，这时需要对函数进行拟合运算。
估计参数的原理是从已知的一序列数据中，对于给定的任何一组参数，计算用其估计数据得到的方差，然后利用fminsearch函数求当方差满足最小的时候的参数，这就是需要估计的参数。
来看一下下面的列子：
smu=10,ssig=25;
%假设原来均值方差分别为：10，25
R=randn(1000,1)*ssig+smu;
%生成满足要求的1000个随机数
[y x]=myhist(R);
%生成统计信息，x，y分别表示分组中值序列和落入该组的统计数目
bar(x,y)
%绘制直方图
hold on
plot(x,y,'ro')
%绘制对应点
[pms mse]=normpdffit(x,y,8,20);
%根据得到的统计信息x,y对其进行参数估计，8，20分别代表均值和方差的初值
t=min(x):(max(x)-min(x))/200:max(x);
%定义绘图区间
ny=normpdf(t,smu,ssig);
%真实分布曲线数据
nyf=normpdf(t,pms(1),pms(2));
%拟合分布曲线数据
plot(t,ny,'r-')
plot(t,nyf,'b-.')
legend('hist','hist value','ture pdf','fit pdf')
%绘制两条曲线作对比
上面例子中所用的几个函数定义如下：
function [h xout]=myhist(data,nbins)
%用于统计信息，生成和pdf函数值相同的hist统计方式。
if nargin==1
nbins=uint32(1+log(length(data))/log(2));
end
nbins=double(nbins);
data=data(:);
[h xout]=hist(data,nbins);
ew=xout(2)-xout(1);
h=h./(ew*length(data));
function [pab mse]= normpdffit(x,y,a0,b0)
%正态分布pdf参数估计
p=[a0 b0];
opt=optimset('fminsearch');
opt.TolX=0.001;
opt.Display='off';
[pab mse]=fminsearch(@normpdfse,p,opt,x,y);
%这里需要注意，opt参数已经传递给fminsearch，但是对于原计算方差的函数来说，还需要两个参数x,y,这两个参数就写在opt参数的后面，这样可以完成其他参数的传递。
%这里说下以前探索的时候的失败经验：用global把参数公有化，然后函数只传递变化的参数（需要估计的参数），但是失败了。所以了解这种参数传递方法是非常有必要的。
function se= normpdfse(pab,X,Y)
%计算对于任何一组参数pab(1)，pab(2)，给出当前数据下的方差来。
se=var(Y-normpdf(X,pab(1),pab(2)));
运行结果如图所示：
从图中可以看出，随机数在这里变成了统计信息，统计信息反映到了绘制的点信息上，图中圆圈所示。真实的pdf为红色曲线，估计的曲线为蓝色虚线。从图中可知，估计的效果非常满意。
如果在函数中加上：
disp 'the result of normfit function:'
[mu sg]=normfit(R)
disp 'the result of fminsearch:'
[pms mse]=normpdffit(x,y,8,20)
得到结果：
the result of normfit function:
mu =
10.44306258428258
sg=
25.61945417031251
the result of fminsearch:
pms =
10.30663244862284 25.32479396733891
mse =
7.093014695522283e-008
与真实值相比，我们这里的拟合结果将比直接用normfit的结果更接近真实值。
可以这么解释：normfit函数是内部通用的拟合函数，适合范围广，而没有任何先验信息加入，而对于我们的fminsearch函数来说，它需要一个先验信息，即参数的初值。我们在调用的时候用了初值8，20.这个先验信息对更进一步的拟合最后的结果有着相当重要的作用！因此，对于参数估计，先验信息还是相当重要的。
由于有这种技巧存在，了解了fminsearch函数之后，可以有很多的扩展应用。
matlab相关图形实现代码
根据数据点绘制饼图和针状图： x=[1 2 3 4 5 6]; >> subplot(2,2,1);pie(x); >> subplot(2,2,2);pie3(x); >> subplot(2,2,3);stem(x); >>subplot(2,2,4);stem3(x); 5% 10% 14% 19% 24% 29% 24% 29% 19% 5%14% 10%0 2 4 6 2 4 6 5 10 01 2 05 10
根据数据点绘制向量场图、羽状图和罗盘图： x=[1 2 3 4 5 6];y=[1 2 3 4 5 6]; u=[1 2 3 4 5 6];v=[1 2 3 4 5 6]; subplot(2,2,1);quiver(x,y,u,v); subplot(2,2,2);quiver(x,y,u,v,'r'); subplot(2,2,3);feather(u,v); subplot(2,2,4);compass(u,v); 024680 246 802468 246 80 5 10 15 2 4 6 5 10 30 210 60240 90270 120 300 150330 180
rand(m,n)产生m ×n 均匀分布的随机矩阵，元素取值在0.0~1.0。 randn 函数：产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。 Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n 的随机项矩阵。 > theta=10*rand(1,50); %确定50个随机数theta >> Z=peaks; %确定Z 为峰值函数peaks >> x=0:0.01:2*pi;y=sin(x); %确定正弦函数数据点x.y >> t=randn(1000,1); %确定1000个随机数t >> subplot(2,2,1);rose(theta); %关于（theta ）的玫瑰花图 >> subplot(2,2,2);area(x,y); %关于(x,y)的面积图 >> subplot(2,2,3);contour(Z); %关于Z 的等值线图（未填充） >> subplot(2,2,4);hist(t); %关于t 的柱状图 5 10 30 210 60 240 90270 120300150330 18000246 -1 -0.500.5 110 20 30 40 10 2030 40-4 -2 2 4 100 200 300
matlab代码大全
MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除存中的变量与函数 pack 整理工作空间存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述 + 加 ... 续行标志 - 减 , 分行符(该行结果不显示) * 矩阵乘 ; 分行符(该行结果显示) .* 向量乘 % 注释标志 ^ 矩阵乘方 ! 操作系统命令提示符 .^ 向量乘方矩阵转置 kron 矩阵kron积 . 向量转置 \ 矩阵左除 = 赋值运算 / 矩阵右除 == 关系运算之相等 .\ 向量左除 ~= 关系运算之不等 ./ 向量右除 < 关系运算之小于
程序文件流程图
目录 8.2.3.4 a.质量手册编号 (2) 8.2.3.4 b.程序文件编号 (2) 8.2.3.4 d.质量记录编号 (2) 8.2附图 1：组织（及所属部门）制订、发放的文件受控流程图 (3) 8.2附图 2：外来受控文件受控流程图 (4) 8.3.2质量记录控制流程图 (5) 8.4.2内部质量审核工作流程图 (6) 8.5.2 6.10进货检验的不合格品控制程序 (7) 8.5.2 6.10产品已交付和使用时发现的不合格品控制程序 (8) 8.5.2产品最终检验的不合格品控制程序流程图 (9) 8.5.2产品实现过程中不合格品控制程序流程图 (10) 8.6.2A类纠正措施流程图 (11) 8.6.2B类纠正措施 (12) 8.6.2C类纠正措施 (13) 8.7.2《质量情况通报》的编制、发放、回收、处理 (14) 8.7.2财务状况预警系统 (15) 8.7.2预防措施的制订、实施和评价 (16) 8.8.2管理评审控制程序流程图 (17) 8.9.2人员招聘录用程序流程图 (18) 8.9.2培训程序流程图 (19) 8.9.2考核程序流程图 (20) 8.11.2产品实现过程策划程序流程图 (21) 8.11.2策划依据 (22) 8.12.2产品要求的识别与评审过程 (23) 8.12.2产品合同修改过程 (24) 8.12.2市场信息控制过程 (25) 8.13.2设计和开发控制程序 (26) 8.14.2采购控制程序流程图 (27) 8.15.2生产运作程序流程图 (28) 8.17.2测量和监控策划程序 (29) 8.18.2体系业绩的测量和监控过程程序 (30) 8.19.2过程的测量、监控和分析程序流程图 (31) 8.20.2产品测量和监控程序流程图 (32) 8.21.2持续改进过程控制程序 (33)
MATLAB程序代码
MATLAB 程序代码以及运行结果function [ ]= xy_1( A ) % Detailed explanation goes here x0=653.779 y0=604.47 %%%JD0的坐标 x1=757.119 y1=569.527 %%%JD1的坐标 dx=x0-x1 dy=y0-y1 L=(dx^2+dy^2)^0.5 %JD1到ID2的距离 T=T1(12,28,37) %%%切线长 xk0=T-L yk0=0 %JD2的局部坐标 c=0.9473 s=-0.3203 %%%预设cos和sin的值 %求左端缓和曲线坐标 for l=0:10:40 x=l-(l^5)/(40*(A^2))+l^9/(3456*(A^4)) %求左端缓和曲线X局部坐标 y=l^3/(6*A)-(l^7)/(336*(A^3)) %求左端缓和曲线Y局部坐标 dxk=x-xk0 dyk=y-yk0 B=[x0;y0]+[c,-s;s,c]*[dxk;dyk] %进行坐标换算 end end function [ T1 ] = T1( a,b,c) %求左端切线长 % Detailed explanation goes here A=a+b/60+c/3600 r=750 p1=p(40,750) p2=p(30,750) m1=m(40,750) T1=(r+p2-(r+p1)*cosd(A))/sind(A)+m1 end
function x = JZ1( ) %左端坐标系坐标转换矩阵 % Detailed explanation goes here x0=653.779 y0=604.47 %%%JD0的坐标 x1=757.119 y1=569.527 %%%JD1的坐标 dx=x0-x1 dy=y0-y1 L=(dx^2+dy^2)^0.5 %JD1到ID2的距离T=T1(12,28,37) %%%切线长 xk0=T-L yk0=0 %JD0的局部坐标 xk1=T yk1=0 %JD1的局部坐标 dxk=xk0-xk1 dyk=yk0-yk1 A=[dxk,-dyk;dyk,dxk] b=[dx,dy]' x=inv(A)*b %依次输出cos、sin 的值 end xy_1(30000) A = 30000 x0 = 653.7790 y0 = 604.4700 x1 =
Matlab程序代码
Matlab程序代码： clc; clear; N=20; T=0.1 t=0:T:N m=length(t) syms x1 x2 x3 fx=[0;x1+x2^2;x1-x2] gx=[exp(x2);exp(x2);0] hx=x3; R=10*eye(1) Q=[10 0 0;0 1 0;0 0 1] A=[0 1 0;0 0 1;0 0 0] B=[0;0;1] SS=B*inv(R)*B' [p1,p2,lamp,perr,wellposed,P]=aresolv(A,Q,SS) z1=hx z2=[diff(hx,x1) diff(hx,x2) diff(hx,x3)]*fx z3=[diff(z2,x1), diff(z2,x2), diff(z2,x3)]*fx ax=[diff(z3,x1), diff(z3,x2), diff(z3,x3)]*fx bx=[diff(z3,x1), diff(z3,x2), diff(z3,x3)]*gx z=[z1;z2;z3] k=inv(R)*B'*P %diff(z)=A*z+B*v=(A-B*K)*Z %x(0)=[1;0;0] abk=A-B*k x1(1)=1 x2(1)=0 x3(1)=1 z1(1)=x3(1) z2(1)=x1(1)-x2(1) z3(1)=-(x1+x2^2) for i=2:m z1(i)=z1(i-1)+T*(abk(1,1)*z1(i-1)+abk(1,2)*z2(i-1)+abk(1,3)*z3(i-1)) z2(i)=z2(i-1)+T*(abk(2,1)*z1(i-1)+abk(2,2)*z2(i-1)+abk(2,3)*z3(i-1)) z3(i)=z3(i-1)+T*(abk(3,1)*z1(i-1)+abk(3,2)*z2(i-1)+abk(3,3)*z3(i-1))
matlab代码大全教学文案
m a t l a b代码大全
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程序设计流程图.doc
程序设计流程图 程序设计流程图 程序设计的基本过程 (1)分析需求：了解清楚程序应有的功能。 (2)设计算法：根据所需的功能，理清思路，排出完成功能的具体步骤，其中每一步都应当是简单的、确定的。这一步也被称为逻辑编程。 (3)编写程序：根据前一步设计的算法，编写符合C++语言规则的程序文本。 (4)输入与编辑程序：将程序文本输入到计算机内，并保存为文件，文件名后缀为.cpp 。 至此，产生了完整的程序文本，被称为源程序或源代码。保存源程序的文件(例如前面的c:\student\ch1_01.cpp)称为源程序文件，简称源文件，文件名的后缀是.cpp 。 (5)编译(Compile)：把C++程序编译成机器语言程序。 编译产生的程序称为目标程序，目标程序被自动保存为文件，这一文件称为目标文件，文件名的后缀是.obj 。 VC++进行编译的依据是源程序，如果源程序中的符号、词语、整体结构等有差错，超出了VC++的理解能力，VC++就无法完成编译，这样的差错称为语法错误。一旦发现语法错误，VC++就不生成目标文件，并在窗口下方列出错误;如果没有语法错误，则显示0 error(s) ，并生成目标文件，允许继续进行后面的步骤。 编译没有出现错误，仅仅说明程序中没有语法错误。 (6)生成执行程序：从目标文件进一步连接生成Windows环境下的可执行文件，即文件名后缀为.exe 的文件。
由于可执行文件是由若干个文件拼接而成的，其中不但有目标文件，还有另一些标准的库文件，一些规模较大的程序还会有多个目标文件，所以这一步骤又被称为连接(Link)。 (7)运行：在Windows环境中使用可执行文件。这是程序设计的最终目的。这一步也常被称为Run 。 程序设计流程图： 1.程序设计的流程图 2.程序结构流程图 3.程序算法描述流程图 4.程序算法流程图 5.浅谈程序设计的心得
遗传算法经典MATLAB代码
遗传算法实例: 也是自己找来的，原代码有少许错误，本人都已更正了，调试运行都通过了的。 对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法% % 求下列函数的最大值% % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]% % 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈。% % 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。% % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程
%----------------------------------------------- % 初始化(编码) % 函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength 表示染色体的长度(二值数的长度)， % 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为{0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 计算目标函数值 % 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: %产生[2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制
基于matlab的计算器编程附代码
1.需求分析 本次的实验要求是设计一个计算器，主要功能如下： （1）实现基本数学运算（加减乘除等），而且要能进行混合运算 （2）实现部分函数功能，如求平方根、求倒数等 （3）能实现小数运算 界面与标准计算器界面类似 根据要求以及以前的学习情况，决定使用matlab进行编程。Matlab强大的计算功能以及便捷的GUI设计，可以较为简便的实现所要求的功能。按照要求，数据输入和输出支持小数点，支持四则混合运算，决定使用如下几个数据进行分析：（1+3）*5 Sqrt（4） 1/2 Sin4 用以检验是否可以进行加减乘除四则运算、平方根、倒数、正弦的运算。 2.程序设计 M atlab的程序设计较为简便，用GUI设计出一个计算器的模型，然后系统会自动生成一个框架，在框架中，写入每一个按键对应的程序就可以实现功能。 3.调式分析 编程的过程中遇到的问题不是很多，基本就是找要实现各个功能的子程序，通过上网和去图书馆，加上自己的编写，终于实现了实验要求的功能。但是有一点很重要，matlab不支持中文，所以从路径到文件名必须是全英文的，不然就无法识别。此外，给每个按键命名也是很重要的，不然在生成的程序框架里面，就无法识别各个按键的作用，编写程序的时候也就无法做到一一对应。 4.使用说明 程序的使用比较简单，由于是可视化界面，直接打开matlab，然后建立一个GUI 工程，再打开生成的fig文件，就是一个计算器的界面，直接按照市面上卖的计算器的
方法，按键使用即可。 5.测试结果 计算结果为20 4sqrt=2 Sin4结果为 1/2=0.5 经过计算，这些结果均与实际结果相吻合，计算器的功能实现的较为完好。 6.心得体会 本次试验由于不限制语言，于是计算功能强大，操作简便的matlab变成了首选，matlab的GUI设计，操作是较为简单的，首先建立一个GUI工程，然后用可视化界面，
matlab的编码大全
附录Matlab源程序 附录A 信息熵 % 函数说明：% % H=entropy(P,r) 为信息熵函数% % P为信源的概率矢量, r为进制数% % H为信息熵% %****************************** % function H=entropy(P,r) if (length(find(P<=0))~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end if (abs(sum(P)-1)>10e-10) error('Not a prob.vector,component do not add up to 1'); end H=(sum(-P.*log2(P)))/(log2(r)+eps); 附录B 离散无记忆信道容量的迭代计算 % 信道容量C的迭代算法% % 函数说明：% % [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) 为信道容量函数% % 变量说明：% % P：输入的正向转移概率矩阵，k：迭代计算精度% % CC：最佳信道容量，Paa：最佳输入概率矩阵% % Pa：初始输入概率矩阵，Pba：正向转移概率矩阵% % Pb：输出概率矩阵，Pab：反向转移概率矩阵% % C：初始信道容量，r：输入符号数，s：输出符号数% %************************************************** % function [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) % 提示错误信息 if (length(find(P<0)) ~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); % 判断是否符合概率分布条件end
VBA程序设计用例：程序流程图及程序代码
VBA程序教学用例 【例1】求解一元二次方程Ax2+Bx+C=0。 顺序结构的VBA程序： SUB JFC1() A = Sheets("解一元二次方程").Cells(1, 2) B = Sheets("解一元二次方程").Cells(2, 2) C = Sheets("解一元二次方程").Cells(3, 2) X1=(-B+SQR(B^2-4*A*C))/2/A X2=(-B-SQR(B^2-4*A*C))/2/A DEBUG.PRINT “X1=”,X1 DEBUG.PRINT “X2=”,X2 END SUB 提示：先将三个系数A、B、C存放到表"解一元二次方程"的单元格B1:B3中，运行结果在立即窗口中（可用CTRL+G组合键打开立即窗口）。 带判断条件的VBA程序： Sub JFC2() A = Sheets("解一元二次方程").Cells(1, 2) B = Sheets("解一元二次方程").Cells(2, 2) C = Sheets("解一元二次方程").Cells(3, 2) If B * B - 4 * A * C >= 0 Then Sheets("解一元二次方程").Cells(4, 2) = (-B + Sqr(B ^ 2 - 4 * A * C)) / 2 / A Sheets("解一元二次方程").Cells(5, 2) = (-B - Sqr(B ^ 2 - 4 * A * C)) / 2 / A Else Sheets("解一元二次方程").Cells(4, 2) = "此方程无实根" Sheets("解一元二次方程").Cells(5, 2) = "此方程无实根" End If End Sub 提示：先将三个系数A、B、C存放到表"解一元二次方程"的单元格B1:B3中，运行结果在B4:B5中）。
遗传算法经典MATLAB代码资料讲解
遗传算法经典学习Matlab代码 遗传算法实例: 也是自己找来的，原代码有少许错误，本人都已更正了，调试运行都通过了的。 对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件 遗传算法实例 % 下面举例说明遗传算法% % 求下列函数的最大值% % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]% % 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。% % 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其 中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。% % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------------------------- % 2.1初始化(编码) % initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。 %遗传算法子程序 %Name: initpop.m %初始化 function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元 为{0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵， % roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。 % 2.2 计算目标函数值 % 2.2.1 将二进制数转化为十进制数(1) %遗传算法子程序 %Name: decodebinary.m %产生[2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制 function pop2=decodebinary(pop) [px,py]=size(pop); %求pop行和列数 for i=1:py pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i); end pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和 % 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2) % decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
基于MATLAB的潮流计算源程序代码(优.选)
%*************************电力系统直角坐标系下的牛顿拉夫逊法潮流计算********** clear clc load E:\data\IEEE014_Node.txt Node=IEEE014_Node; weishu=size(Node); nnum=weishu(1,1); %节点总数 load E:\data\IEEE014_Branch.txt branch=IEEE014_Branch; bwei=size(branch); bnum=bwei(1,1); %支路总数 Y=(zeros(nnum)); Sj=100; %********************************节点导纳矩阵******************************* for m=1:bnum; s=branch(m,1); %首节点 e=branch(m,2); %末节点 R=branch(m,3); %支路电阻 X=branch(m,4); %支路电抗 B=branch(m,5); %支路对地电纳 k=branch(m,6); if k==0 %无变压器支路情形 Y(s,e)=-1/(R+j*X); %互导纳 Y(e,s)=Y(s,e); end if k~=0 %有变压器支路情形 Y(s,e)=-(1/((R+j*X)*k)); Y(e,s)=Y(s,e); Y(s,s)=-(1-k)/((R+j*X)*k^2); Y(e,e)=-(k-1)/((R+j*X)*k); %对地导纳 end Y(s,s)=Y(s,s)-j*B/2; Y(e,e)=Y(e,e)-j*B/2; %自导纳的计算情形 end for t=1:nnum; Y(t,t)=-sum(Y(t,:))+Node(t,12)+j*Node(t,13); %求支路自导纳 end G=real(Y); %电导 B=imag(Y); %电纳 %******************节点分类************************************* * pq=0; pv=0; blancenode=0; pqnode=zeros(1,nnum); pvnode=zeros(1,nnum); for m=1:nnum; if Node(m,2)==3 blancenode=m; %平衡节点编号 else if Node(m,2)==0 pq=pq+1; pqnode(1,pq)=m; %PQ 节点编号 else if Node(m,2)==2 pv=pv+1; pvnode(1,pv)=m; %PV 节点编号 end end end end %*****************************设置电压初值********************************** Uoriginal=zeros(1,nnum); %对各节点电压矩阵初始化 for n=1:nnum Uoriginal(1,n)=Node(n,9); %对各点电压赋初值 if Node(n,9)==0;
matlab 指令大全
分享 我的分享 当前分享 返回分享首页? 分享 matlab命令，应该很全了！来源：李家叶的日志 matlab命令 一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名，whos 可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R 光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L 光标向左移一个字符 home Ctrl+A 光标移到行首 End Ctrl+E 光标移到行尾 Esc Ctrl+U 清除一行 Del Ctrl+D 清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾 Ctrl+C 中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符： ＋：加，－：减，*：乘，/：除，\：左除^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。 2、常用函数表： sin( ) 正弦（变量为弧度） Cot( ) 余切（变量为弧度） sind( ) 正弦（变量为度数） Cotd( ) 余切（变量为度数） asin( ) 反正弦（返回弧度） acot( ) 反余切（返回弧度） Asind( ) 反正弦（返回度数） acotd( ) 反余切（返回度数） cos( ) 余弦（变量为弧度） exp( ) 指数 cosd( ) 余弦（变量为度数）
Java课程设计实验报告及全部源码流程图
课程设计 一、实验目的 1.加深对课堂讲授内容的理解，掌握解决实际应用问题时所应具有的查阅资料、技术标准和规范，以及软件编程、调试等能力，掌握面向对象的编程思想及Java语言程序设计的规律与技巧，为进一步学习web应用开发及今后从事专业工作打下基础。 2. 使用本学期学习的Java SE技术（也可以使用课堂教学中没有学习过的Java技术，但是应当以Java SE技术为主）完成多功能日历GUI程序的设计，使之具有如下基本功能：一年日历用12页显示，每页显示一个月的日历。日历可以按年或月前后翻动，能够显示当前的日期，可以为每页日历选择背景图片。 3.在完成基本功能的基础上发挥自己的想象力与创造力，使程序凸显出与众不同的特点与功能，形成本小组的特性色。 二、实验要求 1.问题描述准确、规范。 2.程序结构合理，调试数据准确、有代表性.。 3.界面布局整齐，人机交互方便。 4.输出结果正确。 5.正确撰写实验报告。 三、实验内容 编写一个GUI程序实现日历的功能。一年日历用12页显示，每页显示一个月的日历。日历可以按年或月前后翻动，能够显示当前的日期以及当前农历，可以为每页日历选择背景图片。可以实现显示时钟，时钟能进行整点报
时。可以实现备忘记事功能，能在每天添加、修改、删除记事等操作。 四、实验步骤 1.在上机实验前，小组成员进行选题讨论，确定小组感兴趣而又伸缩性强的题目多功能日历。 2.在第一次上机实验时讨论分工，分工明确之后，分头合作进行。 3.各成员完成自己的任务后，最后进行统筹合并，以及程序最后的优化。 4. 根据实验结果，写出合肥工业大学实验报告。实验报告应当包括：实验内容，程序流程图，类结构，程序清单，运行结果，以及通过上机取得的经验。 5.详细的上机实验步骤见任务分工及程序设计进度表。 五、实验结果 经过小组成员的共同努力，最终我们小组设计的多功能日历程序能够实现实验的基本要求——一年日历用12页显示，每页显示一个月的日历。日历可以按年或月前后翻动，能够显示当前的日期，可以为每页日历选择背景图片。另外，在完成基本要求的基础上，我们增添了显示农历、显示时钟、添加备忘录、修改备忘录等功能。整体程序运行流畅、功能齐全、符合操作习惯。 下面是程序运行效果截图： 日历主界面（可以实现每个月的日历，可以按年或按月前后翻动，能够显示当前日期，并能够选择背景图片）：
matlab信道仿真经典源程序
% % % Rayleigh Fading Channel Signal Generator % Using the Dent Model (a modification to the Jakes Model) % % Last Modified 10/18/05 % % Author: Avetis Ioannisyan (avetis@https://www.sodocs.net/doc/f18938410.html,) % % % Usage: % [omega_mTau, Tk] = % ai_RayCh(NumAngles, Length, SymbolRate, NumWaveforms, CarrierFreq, Velocity) % % Where the output omega_mTau is a time scaling factor for plotting % normalized correlations. The LAGS value output by [C,LAGS] = XCORR(...) % should be multiplied by the omega_mTau scaling factor to properly display % axis. Tk is a two dimensional vector [M, N] = SIZE(Tk) with % M=numWaverorms and N=Length specified in the RayCh(...) function call % % And the input variables are: % % NumAngles - scalar power of 2, NumAngles > 2^7 is used to specify the % number of equally strong rays arriving at the receiver. It used to % compute the number of oscillators in the Dent model with N0 = numAngles/4 % % Length - scalar preferably power of 2 for faster computation, Length > 2^17 % is used to specify the length of the generated sequence. Lengths near 1E6 % are close to realistic signals % % SymbolRate - scalar power of 2 and is in kilo-symbols-per-sec is used to % specify what should be the transmission data rate. Slower rates will % provide slowly fading channels. Normal voice and soem data rates are % 64-256 ksps % % NumWaveforms - scalar used to specify how many 'k' waveforms to generate % in the model. NumWaveforms > 2 to properly display plots % % CarrierFreq - scalar expressed in MHz is the carrier frequency of the % tranmitter. Normally 800 or 1900 MHz for mobile comms % % Velocity - scalar expressed in km/hr is the speed of the receiver. % 100 km/hr = 65 mi/hr. Normal values are 20-130 km/hr %
基本粒子群算法的matlab源程序
主函数源程序（main.m） %------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）----------- %------名称：基本粒子群优化算法（PSO） %------作用：求解优化问题 %------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 %------初始格式化-------------------------------------------------- clear all; clc; format long; %------给定初始化条件---------------------------------------------- c1=1.4962; %学习因子1 c2=1.4962; %学习因子2 w=0.7298; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D=10; %搜索空间维数（未知数个数） N=40; %初始化群体个体数目 eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用) %------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------ for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end %------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg---------------------- for i=1:N p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:); %Pg为全局最优 for i=2:N if fitness(x(i,:),D)
实验一 典型环节的MATLAB仿真汇总
实验一 典型环节的MATLAB 仿真 一、实验目的 1．熟悉MATLAB 桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。 2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。 3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。 二、SIMULINK 的使用 MATLAB 中SIMULINK 是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。利用SIMULINK 功能模块可以快速的建立控制系统的模型，进行仿真和调试。 1．运行MATLAB 软件，在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink 命令，按Enter 键或在工具栏单击按钮，即可进入如图1-1所示的SIMULINK 仿真 环境下。 2．选择File 菜单下New 下的Model 命令，新建一个simulink 仿真环境常规模板。 3．在simulink 仿真环境下，创建所需要的系统 三、实验内容 按下列各典型环节的传递函数，建立相应的SIMULINK 仿真模型，观察并记录其单位阶跃响应波形。 ① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G 实验处理：1)(1=s G SIMULINK 仿真模型
波形图为： 实验处理：2)(1=s G SIMULINK 仿真模型 波形图为： 实验结果分析：增加比例函数环节以后，系统的输出型号将输入信号成倍数放大. ② 惯性环节11)(1+= s s G 和15.01)(2+=s s G 实验处理：1 1 )(1+=s s G SIMULINK 仿真模型
波形图为： 实验处理：1 5.01 )(2+= s s G SIMULINK 仿真模型 波形图为： 实验结果分析：当1 1 )(1+= s s G 时，系统达到稳定需要时间接近5s,当
软件开发流程图
软件开发流程 V1.0 目录 1.目的 (2) 2.适用围 (2) 3.定义 (2) 4.输入 (2) 5.输出 (2) 6.角色职责 (2) 7.流程图 (2) 8.流程活动说明 (2) 9.纪录和表格 (7) 10.相关文件 (7) 11.流程评测指标 (8) 12.流程负责人 (8)
1.目的 规软件开发过程，指导软件开发人员执行软件开发活动，保障软件开发的顺利进行，确保软件开发进度、开发质量，达到预期目标；并为智力资产库提供输入。 2.适用围 本流程适用于产品研发过程中所有软件（包括固件）开发活动的执行过程 3.定义 4.输入 《产品总体需求规格书》、《产品总体设计方案》 5.输出 5.1《软件概要设计报告》 5.2《软件详细设计报告》 5.3《测试报告》 5.4 源程序（代码） 5.5 可执行程序 6.角色职责 6.1 PDT经理（LPDT）：根据需要参与软件过程中的评审。 6.2 系统工程师（SE）：参与软件开发过程中的评审，指导QA完成评审报告； 6.3 软件工程师（SWE）：编写软件概要设计报告、软件详细设计报告；进行软件编码并自测；进行单元测试、集成测试、系统测试,更新系统测试计划。 6.4 测试工程师（TE）：参与制定测试计划；参与软件开发过程中的评审；参与实施单元测试、集成测试以及系统测试。 6.5 质量保证（QA）：组织、监控软件开发过程中的评审，开发文档的基线化。 6.6 软件配置管理员（CMO）：负责开发过程中的文档及代码的基线化。 6.7 软件需求管理员（RMO）：负责开发过程中的需求跟踪。 7.流程图 见附件: 软件开发子流程-流程图。 8.流程活动说明 010 制定软件项目计划开发组组长&系统工程师&软件工程师&测试工程师 根据产品的开发计划，制定产品软件部分的开发计划，包括进度、任务安排、风险、人