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  • MATLAB源码集锦-离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测
  • 这个函数是存在的。>> help findpeaksFINDPEAKS Find local peaks in dataPKS = FINDPEAKS(X) finds local peaks in the data vector X. A local peakis defined as a data sample which is either larger ...

    这个函数是存在的。>> help findpeaks

    FINDPEAKS Find local peaks in data

    PKS = FINDPEAKS(X) finds local peaks in the data vector X. A local peak

    is defined as a data sample which is either larger than the two

    neighboring samples or is equal to Inf.

    [PKS,LOCS]= FINDPEAKS(X) also returns the indices LOCS at which the

    peaks occur.

    [...] = FINDPEAKS(X,'MINPEAKHEIGHT',MPH) finds only those peaks that

    are greater than MINPEAKHEIGHT MPH. Specifying a minimum peak height

    may help in reducing the processing time. MPH is a real valued scalar.

    The default value of MPH is -Inf.

    [...] = FINDPEAKS(X,'MINPEAKDISTANCE',MPD) finds peaks that are at

    least separated by MINPEAKDISTANCE MPD. MPD is a positive integer

    valued scalar. This parameter may be specified to ignore smaller peaks

    that may occur in close proximity to a large local peak. For example,

    if a large local peak occurs at index N, then all smaller peaks in the

    range (N-MPD, N+MPD) are ignored. If not specified, MPD is assigned a

    value of one.

    [...] = FINDPEAKS(X,'THRESHOLD',TH)finds peaks that are at least

    greater than their neighbors by the THRESHOLD TH. TH is real valued

    scalar greater than or equal to zero. The default value of TH is zero.

    [...] = FINDPEAKS(X,'NPEAKS',NP) specifies the maximum number of peaks

    to be found. NP is an integer greater than zero. If not specified, all

    peaks are returned.

    [...] = FINDPEAKS(X,'SORTSTR',STR) specifies the direction of sorting

    of peaks. STR can take values of 'ascend','descend' or 'none'. If not

    specified, STR takes the value of 'none' and the peaks are returned in

    the order of their occurrence.

    See also dspdata.findpeaks

    Overloaded methods:

    dspdata.findpeaks

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    doc findpeaks

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  • 完整代码,可直接运行
  • matlab离散信号的DFT及其快速算法fft以及ifft 实验四 离散信号的DFT及其快速算法 一、 实验目的 1.在学习DFT理论的基础上,通过本实验,加深对FFT的理解,体会二者之间的关系。 2.熟悉应用FFT实现两个序列的线性...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gifmatlab离散信号的DFT及其快速算法fft以及ifft

    实验四 离散信号的DFT及其快速算法 一、 实验目的 1.在学习DFT理论的基础上,通过本实验,加深对FFT的理解,体会二者之间的关系。 2.熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积的方法。 二、 实验原理 N点序列x[n] 的DFT和IDFT定义: 可以用函数U=fft(u,N)和u=ifft(U,N)计算N点序列的DFT正、反变换。 三、 实验内容 1. x(n)=R5(n),求N分别取8,32时的X(k),最后绘出图形。 离散傅立叶变换函数的MATLAB实现如下: N=8; x=[ones(1,5),zeros(1,N-5)]; n=0:N-1; X=dft(x,N); magX=abs(X); phaX=angle(X)*180/pi; k=(0:length(magX) -1)*N/length(magX); subplot(2,2,1);stem(n,x);title( x(n)—8点 ); subplot(2,2,2);stem(k,magX);axis([0,8,0,6]);title( |X(k)|--8点 ); N=32; x=[ones(1,5),zeros(1,N-5)]; n=0:N-1; X=dft(x,N); magX=abs(X); phaX=angle(X)*180/pi; k=(0:length(magX) -1)*N/length(magX); subplot(2,2,3);stem(n,x);title( x(n)—32点 ); subplot(2,2,4);stem(k,magX);axis([0,32,0,5]);title( |x(k)|--32点 ); % dft函数 function[Xk]=dft(xn,N) n=[0:1:N-1]; k=[0:1:N-1]; WN=exp(-j*2*pi/N); nk=n *k; WNnk=WN.^nk; Xk=xn*WNnk; 2. 已知一个8点的时域非周期离散阶跃信号,n1=0,n2=7,在n0=4前为0,n0以后为1。 用N=32点进行FFT变换,作其时域信号图及信号频谱图。 n1=0;n0=4;n2=7;N=32; n=n1:n2; w=[(n-n0)>=0]; subplot(2,1,1);stem(n,w); i=0:N-1; y=fft(w,N); aw=abs(y); subplot(2,1,2);stem(i,aw); 3.利用FFT计算线性卷积。设x(n)=[2 3 1 4 5];h(n)=[2 1 7 4 5 7 2 3]。计算二者的线性卷积。 xn=[2 3 1 4 5]; nx=0:(length(xn)-1); hn=[2 1 7 4 5 7 2 3]; nh=0:(length(hn)-1); stem(nx,xn) title( x(n) );figure stem(nh,hn) title( h(n) );figure y=conv(xn,hn); n=0:(length(xn)+length(hn)-2); stem(n,y) title( x(n)与h(n)直接线性卷积 );figure m=0:11; X=fft(xn,12); H=fft(hn,12); Y=X.*H; y=ifft(Y,12); stem(m,y) title( x(n)与h(n)fft变换——12点’); 四、实验分析 认真观察实验结果,分析实验产生的现象的原因。 1、对时域离散序列信号进行DFT变换,若采样点数越多,则所得频谱图越密集。 2、对时域离散序列信号进行DFT变换再IDFT反变换得到的序列,与原信号序列基本相同。 3、两个时域离散序列信号的线性卷积可以用它们在频域的乘积的反变换表示。 4、fft算法相比与原来的算法速度很快,因为出结果要快! 五、实验总结 总结实验认识、过程、效果及体会、意见建议。 我以为在实验前咱要了解相关背景知识,并查找好相关资料,实验时要大量借鉴其他的资料

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  • 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。代码
  • 离散灰色预测模型和AR预测模型的组合预测matlab代码.zip
  • Model Predictive Control,预测控制-席裕庚,智能预测控制及其matlab实现
  • 离散控制Matlab代码
  • 完整代码已上传我的资源: 【预测模型】基于matlab离散状态空间模型模拟预测控制仿真系统(单输入单输出)【含Matlab源码 1537期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此...

    一、获取代码方式

    获取代码方式1:
    完整代码已上传我的资源: 【预测模型】基于matlab离散状态空间模型模拟预测控制仿真系统(单输入单输出)【含Matlab源码 1537期】

    获取代码方式2:
    通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。

    备注:订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得1份代码(有效期为订阅日起,三天内有效);

    二、部分源代码

    % Testes do controlador preditivo
    clear, clc
    s = tf('s');
    % Definição da planta
    Ts = 1;
    % G = c2d((50/(20*s+1)),Ts);
    % num = cell2mat(G.Numerator);
    % den = cell2mat(G.Denominator);
    % [A,B,C,D] = tf2ss(num,den);
    A = [1 1;0 1];
    B = [0.5;1];
    C = [1 0];
    x_o = [0;0]; % Condições iniciais dos estados
    y_o = 0;   % Condições iniciais das saídas
    
    % Controle preditivo
    Np = 20; Nc = 4; r_w = 0; ref = 1; Nsim = 100;
    [y1, u1] = mpc_simulation_siso(A, B, C, y_o, Np, Nc, Nsim, r_w, ref);
    Np = 20; Nc = 4; r_w = 1; ref = 1; Nsim = 100;
    [y2, u2] = mpc_simulation_siso(A, B, C, y_o, Np, Nc, Nsim, r_w, ref);
    Np = 20; Nc = 4; r_w = 100; ref = 1; Nsim = 100;
    [y3, u3] = mpc_simulation_siso(A, B, C, y_o, Np, Nc, Nsim, r_w, ref);
    
    t = 0:Nsim-1;
    figure
    subplot(211)
    plot(t,y1,t,y2,t,y3)
    grid on
    xlabel('Instante de amostragem')
    ylabel('Saída do processo')
    legend('r_w = 0','r_w = 1','r_w = 100', 'Location', 'Southeast');
    subplot(212)
    plot(t,u1,t,u2,t,u3)
    grid on
    xlabel('Instante de amostragem')
    ylabel('Sinal de controle')
    legend('r_w = 0','r_w = 1','r_w = 100');
    function [y, u] = mpc_simulation_siso(A_m, B_m, C_m, y_k, Np, Nc, Nsim, r_w, ref)
    %
    
    
    
    n1 = length(B_m);
    % Condições iniciais:
    x = zeros(n1,1); % Condições nulas mencionadas
    x = [x; y_k]; % DeltaX = x(0) = [x_m(0); y(0)] - x_m(-1) = 0
    u_k = 0; % u(0) = 0;
    
    % Vetores de saídas da função
    u = zeros(1,Nsim);
    y = zeros(1,Nsim);
    
    % Matrizes importantes a serem usadas
    [A, B, C, Phi, F] = mpcgain(A_m, B_m, C_m, Np, Nc);
    
    H_inv = (Phi')*Phi + r_w*eye(Nc); % Matriz Hessiana inversa
    if det(H_inv) == 1e-4
        error('Hessian Matrix does not exist');
    end
    Mat_gain = inv(H_inv)*(Phi')*F;
    
    % Ganhos do controlador:
    K_mpc = Mat_gain(1,:); % A primeira linha de H*(Phi^T)*F
    K_y = K_mpc(length(K_mpc)); % K_y = último elemento de K_mpc
    fprintf('Ganhos do controlador:\nK_mpc = [');
    fprintf('%f ',K_mpc);
    fprintf(']\nK_y = %f\n', K_y);
    fprintf('Iniciando a simulação do controlador preditivo...\n');
    for k = 1:Nsim
        %Cálculo do esforço de controle Delta_u
        deltau = K_y*ref - K_mpc*x;
        u_k = deltau + u_k; %Sinal de controle do processo
        % Salvando vetor de dados
        u(k) = u_k;
        y(k) = y_k;
        % Aplicando ao processo, utilizando o modelo aumentado do sistema
        y_k = C*x; %Saída real do processo
        x = A*x + B*deltau; %Vetor de estados x(k)
    end
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    四、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
    [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.

    展开全文
  • 其中为MPC模型预测控制仿真程序,为m文件,包含了对模型预测控制的理解,有助于结合理论
  • MATLAB:将离散点拟合成曲线

    千次阅读 2018-09-05 15:35:00
    MATLAB离散点拟合成曲线的两种方法: 1.使用spline函数。 x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 8.85]; y=[13 12.1 11 10.5 10.1 9.9 9.6 9.3 9.0 8.9]; xx=0:0.01:10; yy=spline(x,y,xx); plot(x,y,'o',xx,yy); ...

    MATLAB将离散点拟合成曲线的两种方法:

    1.使用spline函数。

    x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 8.85];
    y=[13 12.1 11 10.5 10.1 9.9 9.6 9.3 9.0 8.9];
    xx=0:0.01:10;
    yy=spline(x,y,xx);
    plot(x,y,'o',xx,yy);
    

    结果如下:

     

    2. polyfit与polyval函数

    [p,s]= polyfit(x,y,n)
    说明:x,y为数据点,n为多项式阶数,返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。

    多项式曲线求值函数:polyval( )

    调用格式: y=polyval(p,x)

    [y,DELTA]=polyval(p,x,s)
    说明:y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。

    [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的,并且方差为常数。则Y DELTA将至少包含50%的预测值。

    clear;
    clf;                                                      %清除当前窗口
    clc;
    t = 1900:10:2000;                                         %时间t
    y = [76 92 106 123 132 151 179 203 227 250 281];          %人口y
    
    plot(t,y,'k*');
    hold on;
    % figure;                                 %重新开一个图
    p1 = polyfit(t,y,2);
    plot(t, polyval(p1, t));
    axis([1900 2000 0 300]);                                  %图像xy轴范围
    
    disp(char(['y=',poly2str(p1,'t')],['a=',num2str(p1(1)),'   b=',...
        num2str(p1(2)),'   c=',num2str(p1(3))]));
    

    结果:

    y=   0.0094289 t^2 - 34.7482 t + 32061.5711
    a=0.0094289   b=-34.7482   c=32061.5711
    

     

    t=[0:54];
    
    y=[1.4712 1.45327 1.44467 1.42513 1.41487 1.40393 1.382667 1.3706 1.35807 1.34513 1.33187 1.3186 1.3048 1.29107 1.27733 1.2637 1.25007 1.2366 1.2311 1.2179 1.2049 1.19226 1.17993 1.175 1.1631 1.15167 1.14727 1.13633 1.125733 1.12193 1.11187 1.108533 1.099 1.0898 1.08693 1.078267 1.0758 1.0676 1.06547 1.0591 1.05586 1.0486 1.04707 1.0402 1.03893 1.03253 1.03153 1.02553 1.0248 1.019267 1.0188 1.013733 1.0134 1.01367 1.0088];
    
    plot(t,y,'o');
    
    hold on
    
    p=polyfit(t,y,2)
    
    y1=polyval(p,t);
    
    plot(t,y1)
    

    结果:

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Peijialun/p/9592402.html

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