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RJFireWall-mast型matlab
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线性规划模型matlab代码
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LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件，有教程，看我博客。
2024认证杯D题模型建立与求解MATLAB代码
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D题建模思路及代码
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
调频连续波（FMCW）雷达二维FFT代码matlab
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给出了二维FFT的详细仿真，雷达测速测距的注解
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
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针对A—F赛题分别有对应的算法代码，都是matlab程序
MATLAB 模型预测控制（MPC）工具箱的使用
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要用模型预测控制（MPC）做算法的对比实验，发现写纯.m文件有点麻烦，毕竟我不深入原理，于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPC controller模块，真是太节省时间了。MPC需4个模块：被控对象的数学模型、预测模型、优化算法以及矫正反馈。使用自带的MPC control模块的话，只需要知道被控对象的数学模型就行了。下面用一个实例进行演示。 matlab程序（含simulink
MATLAB深度学习入门实例（果树病虫害识别VGG19版）
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本系列课程利用MATLAB进行深度学习，课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面，深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。（这是最新版，2022年5月更新！）
PID仿真实验报告（含simulink仿真文件）
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压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284
FIR数字滤波器设计与软件实现.pdf
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FIR 滤波器即有限长单位脉冲响应滤波器，是数字信号处理中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位冲击响应是有限的，没有输入到输出的反馈，是稳定的系统。因此，FIR滤波器在图像、语音、雷达等许多领域都有着广泛的应用。在要求严格线性相位的系统，需要采用FIR数字滤波器。 FIR 数字滤波器的设计方法有窗函数法，频率采样法以及等波纹逼近法等，其中等波纹逼近法为最
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