使用MATLABSIMULINK对无刷直流电机进行控制仿真仿真要求搭建一个闭环控制系统，使用控制算法为模糊PID（如有其它算法现成的模板能有效提高设计速度请告知，可以更换控制算法）得到仿真结果为加上控制算法和没有控制算法（或一般PID）的电机参数对比图，包括电流、转矩、负载发生变化时速度的变化，另外需要有整个系统的仿真机构图。
系统结构必须有的模块包括电机本体模块，驱动器提供的电流闭环调理模块，还有模糊PID控制模块，其它相应辅助模块按需添加，如附带论文所示模块

自动驾驶AEB算法引见，另外还包含了自动驾驶学习资料，涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器；
1.apollo相关的技术教程和文档；
2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等）3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利引见4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。
6.规划控制相关的算法论文引见7.等等总共3G多的资料

用MatlabSimulink建模的逆变器反复控制算法仿真模型，仿真效果非常好,在带RCD负载时THD能达到5%以下。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

提出了一种电加热温度控制方法，它采用Fuzzy-PID复合控制算法，通过对加热功率的调理进行闭环控制，实现了控制点温度的稳态控制。
在MATLAB环境中以中央空调末端电加热为例，进行模糊PID控制方法仿真。
结果表明该控制方法提高了温度稳定性、降低了能耗、抗扰动性好，控制精度达到±0.1℃。

基于STM32的电机控制算法材料，包含位置环控制，速度环控制，及位置环和速度环双闭环控制，内有源码，方便大家学习。

VS2010环境下采用C++面向对象的PID控制算法；
正文详尽

文章在概述线性预测控制算法的基础上，从非线性系统的结构和特点出发，研讨了几种适合于非线性预测控制的滚动优化方法，并对此进行了仿真研讨。

用MATLAB实现：设计一个模糊控制器，使用于一个具体的控制室例子。
计算模糊控制表，并给出被控制对象输出的响应曲线，（设给定的输入为阶跃信号）。
本题描述：E：温度误差，E=T0-T，T0是温度给定值，在本题中设为100℃，T为干燥室实测值，干燥室的给定温度在0℃到100℃之间，控制任务是将干燥室的温度控制在给定值的附近，误差范围为不大于+-3℃。

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。