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在雷达信号处理领域，MATLAB是一种广泛使用的工具，它提供了强大的数学运算能力和丰富的信号处理库，使得研究人员和工程师能够方便地对各种雷达信号进行建模和仿真。本话题主要涉及两个重要的雷达信号类型：线性调频信号（Linear Frequency Modulated, LFM）和频率捷变信号（Frequency Hopping Signal, FHS），我们将详细探讨这两类信号的特性以及如何在MATLAB环境中进行仿真。 一、线性调频信号（LFM） 线性调频信号是雷达系统中最常见的脉冲压缩信号之一。它的频率随时间线性变化，即在信号的持续时间内，频率从一个初始值增加到一个终止值。这种特性使得LFM信号具有较宽的频带宽度和较高的时间分辨率，对于目标检测和距离分辨率有显著优势。在MATLAB中，可以使用`chirp`函数来生成LFM信号： ```matlab t = linspace(0, T, N); % T为脉冲长度，N为采样点数 f0 = initial_frequency; % 起始频率 f1 = final_frequency; % 终止频率 signal = chirp(t, f0

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基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略：一种整合电压矢量选择与占空比计算的高效方法,"基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略及其在Simulink环境下的应用",基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制占空比模型预测转矩控制方法是在每一个采样周期里先根据价值函数最小化选取一个有效电压矢量，然后再对已选的电压矢量计算占空比。然而这种方法中天量选择和占空比计算是分两步进行的，不能保证两者组合起来是最优的。针对转矩无差占空比模型预测转矩控制方法中，占空比计算和电压矢量选择分开的问题，提出了一种最优占空比模型预测转矩控制策略。通过转矩无差策略计算每个电压矢量对应的占空比，然后将占空比和电压矢量的组合代入到异步电机的预测模型中，最后选取价值函数最小的电压矢量和占空比组合。附带模型相关说明文档，模型可直接运行，默认发送2023b版本的simulink模型，需要其它版本的备注一下；自己搭建的,最优占空比模型; 预测转矩控制; 异步电机模型; 价值函数最小化; 占空比和电压矢量组合; Simulink模型 2023b版本,基于最优占空比优化的异步电机模型预测控制策