新版“生物信息学工具箱”发布

美国MathWorks公司近日发布了新版的Bioinformatics Toolbox for MATLAB（MATLAB生物信息学工具箱），新版“工具箱”将更好地帮助科学家从事药物、遗传工程、基因组学、蛋白质组学等研究。     

基于MATLAB的煤田核测井信号小波滤波方法研究

核测井技术在煤田测井中发挥了其它测井技术不可替代的作用,在确定煤层的埋深、厚度及结构上显示出越来越大的优势.但放射性测井信号中的随机信号会导致测井曲线出现与地层性质无关的统计起伏变化;有时也会由于某种原因使测井曲线出现毛刺干扰,因此需要把这些统计起伏和毛刺干扰滤除,只保留反映地层特性的有用信息.文中根据小波滤波原理对核测井信号进行滤波处理,为煤层的准确评价提供较为准确的数据.     

MATLAB在机械优化设计中的应用

MATLAB是功能强大的工程计算及数值分析软件.在机械优化设计中,利用MATLAB的"优化”函数,可简化编程;利用MATLAB的绘图函数可用图形法求优化结果.     

一种基于MATLAB的信号采集和分解方法

提出了一种MATLAB环境下利用数据采集工具箱、信号处理工具箱和小波工具箱采集和分析信号的方法,给出了数据采集、信号分解过程和MATLAB程序,并对实验结果进行了分析.     

激光制导炸弹数字仿真研究

以激光制导航空炸弹为例，建立了该型炸弹的导引头模型、控制系统模型和六自由度空间运动模型。在MATLAB环境中，通过使用SIMULINK工具箱，对该型炸弹进行了数字仿真研究。仿真结果为后续的半实物仿真提供了基础。     

基于MATLAB的改进BP神经网络在城市日用水量预测中的应用

利用MATLAB神经网络工具箱对城市短期用水量进行模拟,比较各种改进BP神经网络对城市短期用水预测方面的效果,得出用BP神经网络预测城市日需用水量是可行的,其中尤以traincgp方法预测效果最好的结论.     

BOOST变换器中混沌现象及其控制的仿真研究

分析了工作在电流断续状态下BOOST变换器的离散迭代模型,对该迭代模型的分岔现象进行了仿真研究。基于MATLAB的POWER SYSTEM工具箱,采用基于器件模型的仿真研究证实了该变换器中的混沌现象。针对该混沌现象采用了跟踪控制方法进行控制,该方法消除了变换器中的混沌现象,使变换器工作在周期1状态,基于迭代模型和器件模型的仿真结果表明了混沌现象的存在和所提控制方法的有效性。     

预测误差法参数辨识及其MATLAB仿真

预测误差法是一种精确度较高的辨识方法,其辨识误差要远远小于最小二乘法.但由于其计算较复杂,以前使用传统编程语言(FORTRAN,PASCAL, C/C++)很难实现,但使用MATLAB系统辨识工具箱函数实现预测误差法辨识就很方便了,且使用MATLAB实现预测误差法精确度较高,具有很好的实用价值.文中介绍了参数辨识的预测误差法原理,阐述了Newton-Raphson最优化算法在预报误差法参数辨识中的应用.用MATLAB的系统辨识工具箱和GUI图形工具编制了基于Box-Jenkins模型的参数辨识仿真程序pebjident,最后以实例介绍了用此程序进行预测误差法参数辨识的过程,以及辨识结果分析.     

短期电力负荷的小波——混沌时序预测

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型.该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果.该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复.通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法.针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小波神经网络的推广应用和混沌时序预测具有重要意义.