说明：这是个利用粒子群算法(PSO)优化PID控制器参数的matlab程序，其中选取的性能指标为ITAE。
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说明：MATLAB遗传算法的三本电子书压缩包
Matlab
说明：基于粒子群算法的PID控制器优化设计，通过对PID三个变量比例、积分和微分的参数寻优，得到最佳的三个参数，得到控制器最好输出曲线，其超调量最小，超调时间小。
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说明：一个师兄的毕设，多机电力系统仿真及其潮流计算，滤波求和方式实现宽带波束形成，用于图像处理的独立分量分析，Matlab实现界面友好，信号处理中的旋转不变子空间法。
matlab 算法 例子 全面 梯度 自然
说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。
matlab 算法 基于 模拟 粒子 退火
说明：自己写的，平面内导引都是些很简单的例子，目标弹作匀速直线运动，拦截弹做匀速率运动。根据《有翼导弹飞行动力学》（西北工业大学出版社）中的有关内容编写。这几种方法大同小异，看完其中一个，剩下几个也就差不多了。里面微分方程是用欧拉法求解的，为了提高精确度，改成四阶龙格库塔法更好些。matlab7.0,图形...
matlab 简单 例子 matlabGUI
说明：其中点云数据是斯坦福兔子，做三维点云重构后的人可以好好看看，只是简单读入程序，作为初学者比较好些，进一步的研究还在后边，有机会的话会继续上传，比如说delauny三角网格划分，还想进一步研究snake曲线
matlab 三维 数据 读入 斯坦福 兔子
说明：与量子博弈相关演化博弈相关，其中也有复制动态方程的内容
matlab演化博弈 pieak9 博弈演化 phase-correlation 量子演化博弈
说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。
粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO
说明：Prony算法用来提取信号的幅值、频率、衰减因子和初相角。它在电力系统低频检测，谐波检测等方面运用非常广泛，但是缺点是抗噪性差，它的信号提取能力强，模拟曲线的能力强，但为了提高它的抗噪性，最好与其它方法相结合。
rony算法 提取信号 幅值 频率 衰减因子 初相角
