[matlab例程] PID_Control

说明：比较专业的PID控制器，主要实现了以下几种常用的理论：Ziegler&Nichols、Cohen Coon、Reglabilite、IMC、Optimiszation、De Crite、PID1、PID2 -Comparison of professional PID controller, the main achievement of the following types of theories commonly used: Ziegler & Nichols, Cohen C
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[matlab例程] fit

说明： 用差分方程或数值微分解决简单的实际问题。 实验3 插值与数值积分 l 插值问题提法和求解思路 l Lagrange插值的原理和优缺点 l 分段线性和三次样条插值的原理和优缺点 l 用MATLAB实现分段线性和三次样条插值 l 梯形、辛普森积分公式的原理及MATLAB实现 l 数值积分公式的误差——收敛阶的概念 l 高斯积分公式 l 广义积分与多重积分 l 用插值和数值积分解决
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[matlab例程] plot

说明：定义坐标轴的显示范围用axis指令 语法：axis([xmin xmax ymin ymax]) 你的例子ymin ymax应分别设为0和0.5，xmin xmax 取周期的两端。 然后再plot（x,y） 欢迎一起探讨matlab的使用：） -draw picture in matlab
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[matlab例程] optimal

说明：优化问题实验 优化问题实验-optiaml funtion
<周易> 在 2025-09-22 上传 | 大小：86kb | 下载：0

[matlab例程] sample2

说明：最大熵法与Welch法估计的功率谱的比较。 多信号分类法估计的功率谱。 -Maximum entropy method and Welch' s power spectrum estimation comparison. Classification of multi-signal power spectrum estimate.
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[matlab例程] sample3

说明：两个噪声信号及噪声信号和含噪声周期信号的互功率谱。 采用多窗口法估计含有周期信号的功率谱。-The two noise signal and noise signal and noise periodic signal containing the cross-power spectrum. Multi-window method is estimated to contain periodic signal power spectrum.
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[matlab例程] sample4

说明：Welch法得到的功率谱估计。 设计滤波器对白噪声滤波后的功率谱。-Welch method of power spectrum estimation. Design filters with the noise power spectrum after filtering.
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[matlab例程] sample5

说明：不重叠加窗和重叠加窗周期图法得到的功率谱曲线-Non-overlapping windowed and overlapping windowed periodogram power spectral curve obtained
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[matlab例程] sample6

说明：重叠和不重叠分段计算的功率谱比较,算法通用性强。-Overlapping and non-overlapping sub-calculated power spectrum comparison
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[matlab例程] sample7

说明：含有噪声信号的功率谱 该算法是一种经典算法，可移植。-Contains a noise signal power spectrum of the algorithm is a classical algorithm, can be transplanted.
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[matlab例程] sample8

说明： 带有白噪声的周期信号和噪声信号的自相关，数字信号处理的经典算法。-White noise with a periodic signal and noise auto-correlation signal, digital signal processing algorithm for the classic.
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[matlab例程] sample9

说明：绘制互相关信号,采用权向量和迭代次数求滤波器系数.-Drawing cross-correlation signal, weight vector and the iteration number for filter coefficients.
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