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。

STK与MATLAB互联有两种方法，一种是COM口连接，另一种是使用MATLAB Connector连接，本资源提供后一种连接方式中的必备的插件Matlab Connectors。下载此资源后，打开v1.0.15文件夹，右键点击Setup.exe直接进行安装即可，使用此版本连接器进行Matlab与STK互联时，需要满足两个软件版本以及连接器之间的对应关系，如果对应不上，则互联不成功，如果三者版本对应且安装成功，互联还是失败的话，则参考博主另一篇博客 http://t.csdn.cn/SjyOG （三者之间的版本对应关系也在此博客中提到），此博客通过修改电脑注册表帮助您解决您的疑惑。

预算matlab代码卡 推介会 该项目专注于基于NET的软件的开发。 该软件的主要兴趣在于，通过其特定的结构，可以轻松地连接不同的第三方软件（在该项目外部开发和维护），并适合于出现在耦合中的每个模型。 当前，该项目包括CArl软件的两种实现： 一个实现。 基于和的并行C ++ / MPI实现。 该软件主要在MSSMat实验室（巴黎中央高中-CNRS）开发。 接触 ： 贡献者（按第一次提交的顺序）：R. Cottereau，C。Zaccardi，Y。Le Guennec，D。Neron，TM Schlittler 有关安装过程和示例的更多详细信息，请参见 MATLAB实现 可以在目录MATLAB找到CArl软件的MATLAB实现。 当前，它所连接的软件包括： 1D / 2D FEM声学代码， 蒂莫申科光束代码， 弹性代码，以及 Comsol（）。 安装 在使用该软件之前，您应确保使用适当的目录更新了matlab路径。 在Matlab中，运行>> addpath( genpath('install_dir_CArl/')); 您用目录CArl/的完整路径替换install_dir_CArl

PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现，基于matlab/Simulink仿真实现，同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 完整参考论文

Matlab领域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

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1、具体要求：完成实验并提交实验报告。 2、实验内容：在Matble中使用分水岭算法对图像进行分割处理。 3、实验原理：分水岭变换的思想源于地形学，它将图像看作是地形上被水覆盖的自然地貌，图像中每一灰度值表示该店海拔高度，其每一局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆边界为分水岭。 在图像分割中，分水岭变换是指将原图变换成一个标记图像，其所有属于同一盆中的点被赋予同一标记，并用特殊标记来标识分水岭上的点。 分水岭算法是基于形态学分割的算法，利用形态学处理函数，不仅能达到有效分割图像的目的，而且能消除过分个现象。 分为若干类别的处理过程。传统的遥感影像分类方法忽略了影像的空间结构信息，精度不是很高。特别是上个世纪90年代以来,高分辨率遥感影像(如IKONOS,SPOT5,COSMOS,OrbView,QuickBird等)被广泛应用，景观的结构、纹理等就表现得更加清楚。遥感影像的纹理特征提取已经成为一种重要的提高遥感影像分类精度的手段。目前，遥感影像纹理分析方法主要有自相关函数分析法、行程长度分析法、灰度共生矩阵分析法、傅立叶频谱分析法、小波分析法及分形分析法等 《基于Matlab的遥感图像分水岭算法详解》 图像分割是数字图像处理中的核心环节，对于理解和解析遥感图像至关重要。本篇文章主要探讨如何使用Matlab中的分水岭算法对遥感图像进行有效的分割处理，以提高遥感影像分类的精度。 分水岭算法是一种基于形态学的图像分割方法，它的灵感来源于地形学。在这一理论框架下，图像被视为地形，其中的每个灰度值代表不同的海拔高度。图像中的局部最小值及其邻域被称为集水盆地，而这些盆地之间的边界即为分水岭。在实际应用中，分水岭变换将原始图像转化为标记图像，同一盆地内的像素点赋予相同的标记，分水岭点则用特殊的标记区分。这种算法不仅能有效地分割图像，还能避免过度分割的问题。 遥感图像分割在高分辨率遥感影像广泛应用的背景下显得尤为重要。传统的分类方法往往忽视了影像的空间结构信息，导致分类精度不高。随着IKONOS、SPOT5、COSMOS等高分辨率卫星影像的普及，对影像的纹理特征提取成为提高分类精度的关键。常见的纹理分析方法包括自相关函数分析、行程长度分析、灰度共生矩阵分析、傅立叶频谱分析、小波分析以及分形分析等。 在Matlab环境中，实施分水岭算法通常涉及以下步骤： 1. 图像预处理：将彩色图像转化为灰度图像，以减少计算复杂度。这可以通过`rgb2gray`函数实现。 2. 直接应用分水岭变换：通过`watershed`函数对灰度图像进行分水岭变换。然而，直接应用可能会导致过度分割，例如花坛、广场、水塘等地物被过分划分。 3. 改进的分水岭算法：为解决过度分割问题，需要增强图像对比度。这可以通过构造结构元素（如圆盘形状的结构元素`strel('disk',15)`），然后应用顶帽变换（`imtophat`）和底帽变换（`imbothat`）来实现。接着，使用`imsubtract`和`imadd`函数结合这两种变换的结果，以增强物体和背景的对比度。再通过`imcomplement`函数增强谷点，最后使用`imextendedmin`和`imimposemin`检测并标记谷点，从而进行更精确的分水岭变换。 通过以上步骤，可以实现对遥感图像的精细化分割，提高对地物识别的准确性和清晰度。在实验中，应确保使用合适的Matlab版本（如本例中的Matlab7.0），并在适宜的操作系统环境下（如Windows 7）进行。同时，实验报告的撰写也是重要的一环，它能展示实验过程、结果和理解。 分水岭算法是遥感图像处理中的有力工具，通过Matlab的实现，我们可以有效地提取和分析图像信息，为遥感影像的分类和分析提供强大的支持。理解并掌握这一算法，对于提升遥感数据的应用价值具有深远的意义。