说明：分布式光伏发电系统的仿真基于matlab为基础。

分布发电 分布式 光伏 分布式发电

说明：锂电池模型主要对电池的外围电路，充放电特性做了sinmulink环境下的模拟，是锂电池初学者一个很好的入门学习。

sinmulink 充放电特性 matlab锂电池 锂电池 充放电

说明：bp神经网络按照误差逆向传播算法训练的多前馈神经网络。

BP神经网络 差逆向传播算法 多前馈神经网络

说明：锂电池模型动力锂电池RC等效模型辨识方法双RC模型的搭建。

锂电池模型 动力锂电池 RC RC模型

说明：backstepping方法设计例子，对于初学者为不错的样例，我本人就是通过这些练习起来的。

backstepping方法

说明：基于快速随机树探索的路径规划，源码十分详细，亲测可用，已经过测试。

rrt路径规划 路径规划 RRT

说明：matlab实现汽车ABS仿真控制策略；simulink实现汽车悬架控制策略。

simulink ABS控制 悬架

说明：在MATLAB的simulink环境中搭建的PID控制模型，用于温度控制。

simulink PID控制 温度控制

说明：AC-DC转换器采用三相三电平PWM电压源转换器,通过线性预测算法预测谐波电流在下一个时刻的参考值以实现谐波电流的跟踪。

AC-DC PWM

说明：用simulink中s函数实现两路切换开关。

simulink s函数

说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合

说明：针对智能车路径规划的问题，采用人工势场法进行智能车的路径规划，进而为智能车提供一条安全无碰的较优路径。本程序基于源程序进行了改动，松弛了迭代终止条件，避免智能车绕过目标无限探测下去。

路径规划 人工势场法 较优路径 迭代终止条件

说明：某炼厂常压塔实测数据和人工化验结果（汽油干点）。假设输入变量为常顶温度、顶回流温度、进料温度、进料压力、常顶压力共5个变量；输出量为汽油干点。试用BPNN建立此常压塔汽油干点软测量模型。

压力 软测量 BP干点 BPNN

说明：alamouti的mimo方案，包括1发2收，2发1收，2发2收。里面包含文件：qpsk.m；decode1.m；decode.m；mimo_12.m；mimo_21.m；mimo_22.m以及结果和说明文档mimo.doc。 帧数：1000 帧长：1024 调制方式：qpsk 收发天线数：1*2,...

alamouti mimo qpsk

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN