资源列表
ClosebuttonEA
- 趋势策略智能交易面板，是一款用于MT4平台上的集一键开仓/一键平仓/一键加仓等功能的可视化人机交互智能交易面板。在当前人工智能无法全自动的应对市场变化的背景下，面板式的交易系统将成为主流，将能更好的配合人工进行交易和风险控制，从而让交易变得更简单！(Trend Strategy Intelligent Trading Panel is a visual human-computer interaction intelligent trading panel for MT4 platform, w
弾流润滑
- 求解线接触弾流润滑中的压力与膜厚分布，包括雷诺方程、膜厚方程。变性方程、粘压方程以及密压方程的求解。(Solution of pressure and film thickness distribution in line contact lubrication)
DC_distribution
- 自己搭建的直流微电网的模型，PV模型包含MPPT算法，结果都很好！(Built a DC microgrid model, PV model contains MPPT algorithm, the results are very good!)
代码
- 实现了一个基于 matlab 的信号发生器，并同时画出了信号的时域表示，自相关函数及功率谱，实现的信号发生器能够产生的信号为： （1） 白噪声 （2） 单位冲激信号 （3） 正弦信号 （4） 方波信号 （5） 三角波信号(A signal generator based on MATLAB is realized, and the time domain representation, autocorrelation function and power spectrum of the sign
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据1-10
- 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据1-10(43 cases analysis of MATLAB neural network)
path_following
- 结合carsim-simulink，设计路径跟踪算法。(Combined with carsim-simulink, the path tracking algorithm is designed.)
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
VCU
- 某一商用车的简单vcu simulink模型(a VCU simulink example model for a TRACK)
Python神经网络编程.pdf+代码
- 本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。(This book begins with a brief introduction to the basi
OFDM
- OFDM code with 16-QAM modulation. Can be easily Understood and modified.(This code basically computes the BER of an OFDM system. The ifft size is 64 .16-QAM is the modulation Technique and convolution encoding rate 1/2 is used as the coding scheme.)
滞环电流控制
- 三相永磁同步电机的滞环电流控制仿真模型，控制瞬态电流输出。(Simulation Model of hysteresis current Control for Three-phase permanent Magnet synchronous Motor)
转移概率矩阵计算的一种统计方法
- 利用马尔可夫链进行预测 , 其关键是转移概率矩阵的计算 。 本文给出了计算转移概率矩阵的一种统计方法 ,并且给出了实例计算 ,目的是为企业进行科学管理和决策提供科学依据 。(The key to prediction using the Markov chain is the calculation of the transition probability matrix. This paper presents a statistical method for calculating the