数字图像处理及应用：使用MATLAB分析与实现

合并中文版SJChapmanMATLAB编程合并中文版-S.J.Chapman《MATLAB编程》合并中文版.pdf

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S.J.Chapman《MATLAB编程》中文版修正版

S.J.Chapman《MATLAB编程》中文版修正版，很适合入门的一本书。

s.j.chapman《matlab编程》中文版修正版_部分3.doc

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s.j.chapman《matlab编程》中文版修正版_部分6.doc

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Matlab编程第二版【S.J.Chapman】

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SJChapmanMATLAB编程中文版修正版-说明.txt

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MATLAB编程中文版

Stephen.J.Chapman编着.刑树军.郑碧波译.MATLAB编程中文版

S.J.Chapman matlab编程宝典

matlab学习必备本文为Stephen J.Chapman《MATLAB编程（第二版）》英文影印版的中文译本，这本 对初学者很好的入门教材。之前从网上下载到邢树军兄弟译的 pdf 版本，邢的这个版本用 来有以下几方面不便： 1. 文件较...

S.J.Chapman《MATLAB编程》中文版

关于matlab入门学习的一本很好的基础教程，里面有很多习题可供大家练习应用。希望大家支持！

Stephen.J.Chapman编.刑树军.郑碧波译MATLAB编程中文版

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Matlab编程第四版(StephenJ.Chapman)Quiz部分答案.pdf

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S.J.Chapman《MATLAB编程》.

这是一版外文翻译过来的matlab书，内容充实，且易理解。 仅供学习之用，请勿用于商务！

LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码

MATLAB代码，直接运行，可以换数据。

Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类

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

Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归

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

ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本

ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本

matlab2020b ubuntu.txt

matlab2020b ubuntu 安装文件，有教程，看我博客。

2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip

2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip

五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真

五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真，包括正运动学，逆运动学和基础模型。并且具有测试代码，运动轨迹仿真。代码包含了机器人的运动学和轨迹规划问题。为了实现对五自由度机械臂的运动学控制，采用了 Denavit-Hartenberg (D-H)建模方法来建立机械臂的运动学模型。其运动学正解和逆解是利用机械臂的奇偶变换矩阵获得的矩阵得到运动学正解和反解

matlab绘制三维球面及球面曲线

基于matlab绘制三维球面，并通过参数方程绘制各种球面曲线，可用于科研绘图，例如光学中偏振态在庞加莱球面的演化路径描述

基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)

  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，遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。         蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势，在路径规划上具有很大潜力，在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划，代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。

基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)

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matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题，即使是一个非常简单的目标函数，求出的结果也无法保证是全局最优，那么当目标函数变复杂时，情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多，各种动植物园算法、各种改进都层出不穷，但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。         所以，只有在数学模型比较复杂，非线性条件很多，而且对结果的误差是可以接受的情况下，才建议使用智能优化算法进行求解。

调频连续波（FMCW）雷达二维FFT代码matlab

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)

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

针对A—F赛题分别有对应的算法代码，都是matlab程序

MATLAB深度学习入门实例（果树病虫害识别VGG19版）

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！）

锂电池BMS的Matlab仿真模型

该资源是基于MATLAB软件环境开发的锂电池Battery Management System (BMS)仿真模型。该模型的目的是对锂电池的管理系统进行详尽和深入的研究和模拟，这对于理解其工作原理和提升它的性能是至关重要的。 该模型可用于模拟和预测锂电池在各种工况下的性能和状态。通过使用此模型，你可以模拟电池的充电和放电过程，我并分析这些过程中电池的电压、电流、状态量等参数的变化。 此外，也可以利用MATLAB的强大的数据分析和处理功能，通过模型实现对BMS控制策略的优化设计，为BMS的研究、设计和改进提供有力的工具。 该模型可以直接生成C代码，可以直接把.c、.h文件放到工程中即可使用。 需要注意的是，使用此资源需要具备基础的MATLAB软件操作知识，同时对电池技术、电池管理系统以及相关仿真技术有一定的了解。只有这样，才能充分的利用此资源进行产品研发和技术创新。

PID仿真实验报告（含simulink仿真文件）

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

【全覆盖路径规划CCPP】基于matlab A_star算法移动机器人全覆盖路径规划【含Matlab源码 3392期】.mp4

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作