Matlab研究室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

表格识别ocr模型，基于paddleocr训练，可以识别中英文表格数据

在当今的机器人技术和自动化领域中，机器人的碰撞检测和拖动示教是实现智能人机协作的关键技术。随着机器人更加深入地参与到人类工作和生活环境中，如何让机器人安全、有效地与人进行协作，成为了工程师和科学家们关注的热点。 力觉传感器在机器人碰撞检测和拖动示教中起到了至关重要的作用。力觉传感器能够感知机器人与外部环境之间的相互作用力，这对于机器人在进行精细操作或是在不确定环境中运行时是非常必要的。力觉传感器可以通过多种方式实现，例如利用驱动器电流、六轴力矩传感器、单轴关节力矩传感器以及压力传感器等。这些传感器的使用，使得机器人能够在接触到外部物体时，准确地测量出碰撞力和碰撞力矩。 在碰撞检测方面，通常会涉及到视觉、力觉、红外线等多种传感器的综合运用。视觉传感器能够提供丰富的环境信息，但是容易受到光照等外部条件的影响。相比之下，力觉传感器能够提供直接的物理量测量，更加直接和可靠。例如，利用六轴力矩传感器，可以准确地检测到碰撞发生的瞬间所产生的力和力矩变化，从而实现精确的碰撞检测。 在碰撞力检测中，末端六轴力（F/T）传感器和底座六轴力传感器是两种常用的力觉传感器。末端传感器通常安装在机器人的末端执行器上，能够检测到末端执行器与物体接触时产生的力和力矩。而底座传感器则安装在机器人的底座或基座上，可以监测整个机器人的受力情况。这两种传感器各有优缺点，如末端传感器结构简单，但是检测范围相对较小，成本较高；而底座传感器检测范围广，结构也相对简单，但同样成本较高。 为了实现机器人与人之间的安全协作，制定安全规范是必不可少的。例如，ISO/TS15066《协作机器人设计标准》为机器人在协作环境下的设计和应用提供了指导原则，而GB11291.1和GB11291.2则分别规定了工业环境中机器人和机器人系统的安全要求。这些标准和规范的制定，旨在确保机器人在与人协作时不会造成伤害。 在拖动示教方面，拖动示教是让机器人通过外力引导学习新的动作模式的过程。在这个过程中，操作者握住机器人的手臂或末端执行器，直接拖动它沿着期望的轨迹和路径运动。机器人在这一过程中记录下操作者施加的力和力矩信息，通过这些信息来学习动作。拖动示教分为开环拖动示教和闭环拖动示教两种方法。开环拖动示教通常只需要操作者施加运动轨迹，机器人通过记录轨迹数据来学习。闭环拖动示教则更为复杂，需要机器人在被拖动的同时反馈给操作者力量或位置信息，形成闭环控制，从而使得示教过程更为准确和灵活。 在人机交互的背景下，力觉反馈在行走与力觉反馈、人机交互视觉、物理人机交互等领域中都扮演着核心角色。力觉反馈使得机器人能够感知与环境或人类交互时的物理接触，从而提供更加自然和直观的人机交互体验。通过力觉传感器的反馈，机器人能够更好地理解人类的意图和动作，进而作出适当的反应。 基于力觉的机器人碰撞检测与拖动示教，是一个跨学科的复杂领域，不仅涉及到机器人动力学、传感器技术、控制系统设计，还包括人机交互和人工智能等方面。这一领域的发展，不仅推动了机器人技术的进步，也为自动化和智能制造领域带来了革命性的变化。随着技术的不断演进，未来的机器人将更加智能、更加安全，能够与人类更加和谐地共处和协作。

1.Python起源与定义 Python 是由荷兰人吉多·罗萨姆于 1989 年发布的。Python 的第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 的官方定义：Python 是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。通俗来讲，Python 是一种少有的、既简单又功能强大的编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。 2.Python的应用范围 Python 在通用应用程序、自动化插件、网站、网络爬虫、数值分析、科学计算、云计算、大数据和网络编程等领域有着极为广泛的应用，像 OpenStack 这样的云平台就是由 Python 实现的，许多平台即服务（PaaS）产品都支持 Python 作为开发语言。近年来，随着 AlphaGo 几番战胜人类顶级棋手，深度学习为人工智能指明了方向。Python 语言简单针对深度学习的算法，以及独特的深度学习框架，将在人工智能领域编程语言中占重要地位。 Python 是一种代表简单主义思想的语言。吉多·罗萨姆对 Python 的定位是“优雅，明确，简单”。Python 拒绝了“花俏”的语法，而选择明确。 可下载源

标题中的“基于matlab控制HEC-RAS界面”是指利用MATLAB编程来操作和控制HEC-RAS（Hydrologic Engineering Center's River Analysis System）软件的用户界面。HEC-RAS是一款由美国陆军工程兵团开发的河流水力学模拟软件，广泛应用于洪水分析、水文模型建立、河床演变研究等领域。 MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，它提供了丰富的函数库和交互式环境，使得用户可以方便地进行算法开发、数据分析、模型创建和图形生成。在本项目中，MATLAB被用来作为自动化控制HEC-RAS的接口，这可以极大地提高工作效率，减少手动操作的繁琐步骤，并允许进行复杂的模拟和参数优化。 HEC-RAS的核心功能包括： 1. **一维流体动力学模型**：模拟河流段的水流流动，考虑了水深、流速、水面坡度等关键参数。 2. **二维平面平均模型**：处理河流宽浅段和湖泊、湿地等区域的洪水扩展问题。 3. **水动力边界条件**：如结构物（桥梁、堤坝）、堰、闸门等对水流的影响。 4. **地貌数据处理**：支持导入高程数据，用于构建河床和河岸的三维地形模型。 5. **材料属性**：如糙率系数，用于影响流速和水深的计算。 6. **输入数据管理**：包括降雨、径流、流量观测等水文数据的处理。 7. **输出结果分析**：生成各种图表和报告，帮助用户理解模型结果。 MATLAB与HEC-RAS的集成，主要涉及以下几个方面： 1. **API调用**：通过MATLAB的系统命令或Java接口调用HEC-RAS的API，实现对HEC-RAS模型的读写操作。 2. **数据交换**：MATLAB可以处理大量数据，可以用于预处理或后处理HEC-RAS所需的输入数据和输出结果。 3. **自动模拟**：编写MATLAB脚本，实现HEC-RAS模型的自动化运行，例如多场景模拟、参数敏感性分析等。 4. **结果可视化**：MATLAB的强大绘图功能可以用于展示HEC-RAS的计算结果，如流线图、水位分布图等。 5. **模型优化**：利用MATLAB的优化工具箱，可以对HEC-RAS模型参数进行优化，找到最佳模型配置。 在"matlab-hecras-interface-0.1-beta.0"这个压缩包中，可能包含的是一个初步开发的MATLAB接口程序，用于连接和控制HEC-RAS。这个版本可能是开发的早期版本，所以标记为beta测试版，意味着可能存在一些未解决的问题或功能不完善的地方。用户在使用时需要根据开发文档（如果提供）进行安装和配置，并且可能需要具备一定的MATLAB和HEC-RAS使用基础。 通过MATLAB控制HEC-RAS界面，能够实现水文学和水利工程领域的高级建模、分析和自动化，为科研和工程实践带来便利。同时，这个项目也展示了跨软件集成和编程技术在水文模型应用中的重要性。

它是基于PM3(Proxmark3)硬件开发的 该软件可以读取普通的NFC卡,如门禁卡,不知道是否有用

基于电压PI外环+电流PR内环控制的PFC仿真（PSIM）

《基于MATLAB的水果分级系统详解》 在现代农业中，高效的水果分级是提升产品质量、增加经济效益的关键步骤。本文将深入探讨一个利用MATLAB开发的水果分级系统，它结合了图像处理、机器学习等技术，为自动化水果分级提供了强大工具。 MATLAB（Matrix Laboratory）是一种广泛应用于工程计算、数据分析和算法开发的高级编程环境。在这个水果分级系统中，MATLAB的强大功能被充分挖掘，以实现对水果大小、形状、颜色等特征的精确识别和分析。 1. **图像采集与预处理**：系统首先通过摄像头或图像采集设备获取水果的原始图像。然后进行预处理，包括灰度化、去噪（如使用中值滤波）、直方图均衡化等步骤，以增强图像的对比度，便于后续特征提取。 2. **特征提取**：在预处理后的图像上，应用边缘检测算法（如Canny算子）来识别水果轮廓，再通过霍夫变换识别水果的圆心和直径。此外，还可以利用色彩空间转换（如从RGB到HSV）分析水果的颜色分布，以及使用纹理分析方法（如局部二值模式LBP）提取纹理特征。 3. **水果分类模型**：根据提取的特征，构建分类模型。常见的机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度学习模型（如卷积神经网络CNN）都可以用于此目的。模型训练过程中，需要大量的标注数据，即不同等级的水果样本。 4. **模型训练与优化**：使用交叉验证方法评估模型性能，通过调整参数（如SVM的核函数、神经网络的层数和节点数）优化模型，以达到最佳分类效果。同时，为了防止过拟合，可以采用正则化等手段。 5. **分级决策**：在测试阶段，新拍摄的水果图像经过同样的预处理和特征提取流程，输入训练好的模型，模型会根据预测结果将其分到相应的等级。 6. **系统集成与应用**：将上述算法集成到一个用户友好的界面中，操作员可以通过该系统实时监测和控制分级过程，实现自动化分级，提高生产效率。 基于MATLAB的水果分级系统通过图像处理和机器学习技术，实现了水果的自动识别和分级，降低了人工成本，提高了农产品的市场竞争力。在未来，随着技术的进一步发展，这种智能化的分级系统有望在更大范围内推广，为现代农业带来革命性的改变。

基于神经网络的一阶倒立摆控制 Inverted-pendulum 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍 两个模型均采用传统LQR控制器控制一阶倒立摆，为了体会学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果 模型来自万能的Github，个人部分：将神经网络代替LQR控制器，实现控制效果 Modle1 Modle1基于Matlab的SimMechanics工具箱，建立一阶倒立摆的物理仿真模型，模拟真实倒立摆的受力情况 Initial 运行“dlb_DataFile.m”文件，为仿真模型提供初始化参数设置 运行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” 4输入：位置、速度、角度、角速度 1输出：加速度 Process 将保存在工作区的数据以“.mat”的文件格式保存到“File”文件夹 运行“BP.m”代码，拟合训练BP神经网络，并生成可供Simulink调用的网络模块 替换原有的LQR控制器，再次运行文件，观看倒立摆的摆动幅度、稳定时间 Modle2 Modle2基于纯数学模型，

在本压缩包“基于matalb GPS相关读取跟踪和捕获.rar”中，我们可以深入探讨如何使用MATLAB这一强大的编程环境来实现GPS信号的读取、跟踪与捕获。MATLAB，全称Matrix Laboratory，是数学计算、数据分析以及算法开发的首选工具，尤其在信号处理领域有着广泛的应用。 GPS（全球定位系统）是一种利用卫星导航的全球定位技术，通过接收卫星发射的信号，可以计算出接收器的位置、速度和时间信息。在MATLAB中，处理GPS信号通常涉及以下关键知识点： 1. **数据获取**：GPS信号通常是通过天线接收，并由GPS接收机转化为数字信号。这些数据可能以二进制或NMEA（Navigation Message Exchange Format）文本格式存储。在MATLAB中，我们可以使用`textscan`或`fread`函数读取NMEA数据，解析出GPS的纬度、经度、高度、速度等信息。 2. **信号预处理**：原始GPS信号往往包含噪声，需要进行滤波处理。MATLAB提供了多种滤波器设计工具，如巴特沃兹滤波器、FIR滤波器和IIR滤波器，通过`fir1`、`iir1`等函数实现。 3. **载波相位捕获**：GPS信号包含载波和数据码两部分。载波相位捕获是恢复信号的关键步骤，通常采用快速傅里叶变换(FFT)和相关性分析。MATLAB的`fft`函数可以帮助我们完成这一过程。 4. **伪码同步**：GPS信号中的数据码，如Pseudo-Random Noise (PRN)序列，需要通过匹配滤波器与本地生成的码进行同步。MATLAB的`corrcoef`函数可用于计算相关性，实现伪码同步。 5. **多普勒频移校正**：由于接收机和卫星之间的相对运动，GPS信号会产生多普勒频移。利用MATLAB的频谱分析工具，如`spectrogram`，可检测并校正这一频率偏移。 6. **位置解算**：根据至少四颗卫星的信号，通过三边测量法（三角定位）计算接收机的精确位置。这涉及到线性代数运算，MATLAB的线性代数库如`linsolve`或`pinv`可以解决这个问题。 7. **动态跟踪**：为了保持对GPS信号的连续跟踪，需要实时更新载波相位和伪码同步。MATLAB的闭环控制系统设计，如PID控制器，可用于优化跟踪性能。 8. **可视化**：MATLAB的图形用户界面（GUI）和2D/3D绘图功能（如`plot`, `scatter`, `geoplot`等）可以用来展示GPS轨迹、卫星分布及信号质量等信息。 在提供的文件“30.GPS相关读取跟踪和捕获”中，很可能是包含了具体的MATLAB代码示例，涵盖了上述各个步骤。通过学习和理解这些代码，读者可以掌握如何在MATLAB环境中实现完整的GPS信号处理流程。在实际应用中，这有助于提升GPS信号处理的效率和精度，为定位、导航和时间同步等应用提供支持。