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- 图像去噪大小:148KB含有中值滤波,均值滤波,高斯滤波,双边滤波,NLM算法,改进NLM算法,代码优化后的改进NLM,代码如有问题请及时联系。含有中值滤波,均值滤波,高斯滤波,双边滤波,NLM算法,改进NLM算法,代码优化后的改进NLM,代码如有问题请及时联系。0 1494浏览免费
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- matlab大小:39KB利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后,设置动态障碍物进行DWA局部规划,仅是将两种方法进行融合,没什么难度一看就会,详细讲解请移步至https://blog.csdn.net/weixin_53293018/article/details/129802545?spm=1001.2014.3001.5501利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后,设置动态障碍物进行DWA局部规划,仅是将两种方法进行融合,没什么难度一看就会,详细讲解请移步至https://blog.csdn.net/weixin_53293018/article/details/129802545?spm=1001.2014.3001.55012 719浏览免费
- 随机森林大小:446KB随手转发matlab随机森林的工具箱,觉得有用的可以为学生党捐献微乎其微的1积分,谢谢随手转发matlab随机森林的工具箱,觉得有用的可以为学生党捐献微乎其微的1积分,谢谢4 857浏览免费
- matlab大小:629KB基于模型预测控制(MPC)无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法,基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真,包含cpar,par,slx文件,支持MATLAB2018和carsim2019版本,先导入capr文件,然后发送到simulink,可支持修改代码,运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制(MPC)无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法,基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真,包含cpar,par,slx文件,支持MATLAB2018和carsim2019版本,先导入capr文件,然后发送到simulink,可支持修改代码,运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。基于模型预测控制(MPC)无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法,基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真,包含cpar,par,slx文件,支持MATLAB2018和carsim2019版本,先导入capr文件,然后发送到simulink,可支持修改代码,运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制(MPC)无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法,基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真,包含cpar,par,slx文件,支持MATLAB2018和carsim2019版本,先导入capr文件,然后发送到simulink,可支持修改代码,运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。2 838浏览免费
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- matlab大小:2MB本资源为Matlab读取.dat二进制文件的工程,包括了读取、二进制解析、数据拼接、数据组合、数据绘图、将数据分析结果、绘图生成WORD报告。一键数据分析,使用方便。 本资源适用于Matlab处理批量数据而苦恼的工程师/学者。本资源的特点是包含了数据转换的全套实例,自动生成WORD报告的实用实例。生成的WORD报告中的分析结果以标题形式显示。这便于在查看WORD报告是方便的找到对应的数据结果。 本资源适用于工程领域包括铁路行业/风电/控制系统中控制单元中的记录数据。适用场景是对于相同数据进行大批量特征分析。本资源为Matlab读取.dat二进制文件的工程,包括了读取、二进制解析、数据拼接、数据组合、数据绘图、将数据分析结果、绘图生成WORD报告。一键数据分析,使用方便。 本资源适用于Matlab处理批量数据而苦恼的工程师/学者。本资源的特点是包含了数据转换的全套实例,自动生成WORD报告的实用实例。生成的WORD报告中的分析结果以标题形式显示。这便于在查看WORD报告是方便的找到对应的数据结果。 本资源适用于工程领域包括铁路行业/风电/控制系统中控制单元中的记录数据。适用场景是对于相同数据进行大批量特征分析。0 1994浏览免费
- MATLAB松组合大小:54MBMATLAB组合导航,松组合程序,卫星导航与惯性导航组合程序 GNSS接收机和INS分别独立工作。松组合利用GNSS接收机输出的位置和速度信息和INS经过力学编排后输出的位置和速度信息进行组合,两者共用一个GNSS/INS组合滤波器,双方进行数据融合后得到输出的位置、速度和姿态信息,为后面的实验做好准备。 NSS/INS松组合导航系统中,在INS误差方程的基础上构建系统状态方程和量测方程需要用到卡尔曼滤波器;修正INS观测量从而进一步修改INS随时间累积的误差时也需要用卡尔曼滤波对INS的误差参数进行最小方差估计。这些操作得到的修正后的INS观测量能够提供更加精确的导航信息,从而更好地辅助GNSS系统,提高GNSS系统的稳定性和可行性 首先读取文件存放的GNSS位置、GNSS速度、INS加速度和陀螺仪等信息,初始化相关变量,通过相关的惯性导航传感器信息计算出位置和速度信息,然后将GNSS和INS的位置和速度利用卡尔曼滤波进行处理,最后得到运行结果 以基于MATLAB松组合导航综合设计性实验为例,在此实验内容基础上,可深入结合更多的导航专业课程理论知识,拓展更多实验内容,丰富各种实验手MATLAB组合导航,松组合程序,卫星导航与惯性导航组合程序 GNSS接收机和INS分别独立工作。松组合利用GNSS接收机输出的位置和速度信息和INS经过力学编排后输出的位置和速度信息进行组合,两者共用一个GNSS/INS组合滤波器,双方进行数据融合后得到输出的位置、速度和姿态信息,为后面的实验做好准备。 NSS/INS松组合导航系统中,在INS误差方程的基础上构建系统状态方程和量测方程需要用到卡尔曼滤波器;修正INS观测量从而进一步修改INS随时间累积的误差时也需要用卡尔曼滤波对INS的误差参数进行最小方差估计。这些操作得到的修正后的INS观测量能够提供更加精确的导航信息,从而更好地辅助GNSS系统,提高GNSS系统的稳定性和可行性 首先读取文件存放的GNSS位置、GNSS速度、INS加速度和陀螺仪等信息,初始化相关变量,通过相关的惯性导航传感器信息计算出位置和速度信息,然后将GNSS和INS的位置和速度利用卡尔曼滤波进行处理,最后得到运行结果 以基于MATLAB松组合导航综合设计性实验为例,在此实验内容基础上,可深入结合更多的导航专业课程理论知识,拓展更多实验内容,丰富各种实验手0 408浏览免费