在当前社会，随着经济的发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为了我们生活中的重要组成部分。随着汽车数量的不断增加，汽车出入库计时计费系统已经成为了一个十分普遍的需求。本文将介绍一种基于MATLAB的汽车出入库计时计费系统的设计与实现。 MATLAB是一种功能强大的数学软件，它广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。MATLAB具有强大的数学计算能力，以及丰富的函数库和工具箱，使得它在各种系统的设计和实现中具有广泛的应用。 汽车出入库计时计费系统的主要功能是实现对车辆进出车库的时间和费用的准确计算。这个系统通常由几个主要部分组成，包括车辆检测、计时计费、数据存储和用户界面等。 在基于MATLAB的汽车出入库计时计费系统中，车辆检测通常可以通过传感器来实现。传感器能够检测到车辆的进出，并将这一信息传递给MATLAB系统。MATLAB系统接收到这一信息后，会开始计时。 计时计费模块是系统的核心部分。MATLAB可以通过编写相应的算法，根据车辆的停留时间来计算费用。此外，MATLAB还可以根据实际需要，对计算方式进行调整，比如可以设置不同的时间段，不同的时间段有不同的收费标准。 数据存储模块负责存储车辆的进出信息和计费信息。这可以通过MATLAB的数据库功能来实现。通过将数据存储在数据库中，可以方便地进行查询、统计和分析。 用户界面是系统与用户交互的界面。MATLAB可以设计出简洁、直观的用户界面，使用户能够方便地查看车辆的进出信息和费用信息。 基于MATLAB的汽车出入库计时计费系统通过利用MATLAB的强大计算能力和丰富的函数库，能够有效地实现对车辆进出车库的时间和费用的准确计算。此外，通过MATLAB的数据库功能和用户界面设计功能，还可以方便地存储和查看信息，提高了系统的可用性和效率。

智能体协同：无人车、无人机与无人船编队控制的路径跟随与MPC分布式控制技术MPC MATLAB控制仿真及Simulink实现与路径规划。,多智能体协同控制：无人车、无人机、无人船编队路径跟随与MPC控制仿真研究,多智能体协同无人车无人机无人船编队控制路径跟随 基于模型预测控制的无人艇分布式编队协同控制 MPC matlab控制仿真 代码 simulink控制器 路径规划 ,多智能体协同; 无人车无人船编队控制; 路径跟随; MPC控制; MATLAB仿真; 路径规划。,基于MPC的无人车、无人机、无人船协同编队控制与路径规划研究

在MATLAB中进行GMSK（Gaussian Minimum Shift Keying）调制的开发是一项重要的技能，特别是在无线通信和信号处理领域。GMSK是一种广泛应用于GSM（Global System for Mobile Communications）系统的连续相位调制方式，它通过平滑的频率变化来传输二进制数据。以下是关于GMSK调制的详细知识点： 1. **GMSK调制原理**： GMSK是FSK（Frequency Shift Keying）的一种变体，它在频域上表现为窄带信号，而在相域上则是连续相位的。在GMSK中，二进制数据通过高斯滤波器转换为连续相位的频移，使得信号的相位变化更加平滑。 2. **MATLAB中的GMSK调制实现**： 在MATLAB中，可以使用`comm.GMSKModulator`系统对象来实现GMSK调制。需要设置的主要参数包括：符号时间（`SymbolTime`），高斯滤波器的滚降系数（`RollOffFactor`）以及数据源（输入的二进制序列）。 3. **高斯滤波器**： 在GMSK调制中，高斯滤波器用于将数字序列转换成适合射频传输的形式。滤波器的滚降系数决定了频谱的展宽和相位连续性的程度。较大的滚降系数会导致更好的抗干扰性能，但会占用更多的频带。 4. **数据生成**： 描述中提到数据是随机生成的，这在MATLAB中可以通过`randi`或`randn`函数实现。对于二进制数据，通常使用`randi([0 1],N,1)`生成长度为N的随机二进制序列。 5. **模型文件**： `gsmk.mdl`很可能是MATLAB的Simulink模型文件，其中包含了GMSK调制和解调的系统架构。通过打开这个文件，我们可以看到信号流程，包括数据源、高斯滤波器、调制器等模块。 6. **解调过程**： 虽然在描述中提到解调尚未完成，但在MATLAB中，解调可以使用`comm.GMSKDemodulator`对象实现。解调过程通常包括匹配滤波、符号定时恢复和判决等步骤。 7. **环境和设置**： 标签中的“环境和设置”可能是指配置MATLAB工作环境，确保所有必要的工具箱（如Communications Toolbox）已安装，并设置正确的参数以满足特定的通信标准或实验需求。 8. **仿真与分析**： 在MATLAB中，我们可以对GMSK调制解调系统进行仿真，模拟信道条件，比如加入AWGN（Additive White Gaussian Noise）以研究系统性能，或者使用眼图和星座图进行可视化分析。 9. **优化与改进**： 对于未完成的解调部分，可能需要考虑优化滤波器设计、改善定时同步算法或调整解调门限以提高误码率性能。 MATLAB提供的工具和功能使得GMSK调制解调的开发变得相对直观和方便。通过理解上述知识点并结合`gsmk.mdl`模型文件，我们可以深入学习和实践GMSK调制技术。

哈明窗matlab代码DASC（密集自适应自相关）描述符 2.0版（2016年4月14日） 由Seungryong Kim（）贡献。 这段代码是用MATLAB编写的，并实现了DASC描述符[]。 用法 mexDASC.cpp 设置SIFTflow代码[2] 启动main.m 参数 M_half ：大窗口M的一半大小 N_half ：大窗口N的一半大小 epsil ：用于FastGuidedFilter的epsilon [3] downSize ： downSize缩小因子s [3] sigma_s ：用于递归过滤器（RF）[4] sigma_r ：用于递归过滤器（RF）[4] iter ：用于递归滤波器（RF）[4] 输入和输出 输入：输入图像1（例如img1.png ），输入图像2（例如img2.png ） 输出：来自图像2的扭曲图像（例如warp2.png ），流结果（例如flow.png ） 笔记 该代码仅供学术使用。 禁止在任何与商业或工业相关的活动中使用该代码。 如果您使用我们的代码，请引用本文。 @InProceedings{Kim2015, author = {Seung

车辆三自由度动力学MPC跟踪双移线仿真研究：Matlab与Simulink联合应用,自动驾驶控制-车辆三自由度动力学MPC跟踪双移线 matlab和simulink联合仿真，基于车辆三自由度动力学模型的mpc跟踪双移线。 ,核心关键词：自动驾驶控制; 车辆三自由度动力学; MPC跟踪双移线; Matlab和Simulink联合仿真; 车辆三自由度动力学模型的MPC跟踪双移线。,基于MPC的自动驾驶车辆三自由度动力学模型双移线跟踪仿真研究 随着科技的进步和人们对出行安全、效率要求的提升，自动驾驶技术已经成为全球研究的热点。车辆三自由度动力学模型作为理解车辆运动的基础，为自动驾驶技术的发展提供了重要的理论支撑。本研究着重于将Matlab和Simulink这两种强大的工程计算和仿真工具结合起来，用于模拟和优化车辆在特定环境下的动态响应。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内的系统动态行为，制定当前时刻的最优控制策略，以实现对系统行为的精准控制。在自动驾驶领域，MPC能够有效解决车辆跟踪问题，尤其是在复杂的双移线行驶环境中。本研究利用MPC技术，结合车辆三自由度动力学模型，进行车辆的路径跟踪仿真。 Matlab是一种高级数值计算环境，它提供了一套完整的编程语言和工具箱，广泛应用于工程计算、数据分析和可视化等领域。Simulink作为Matlab的补充，是一个基于图形的多域仿真和模型设计软件，它以直观的拖放式界面，允许设计者构建复杂的动态系统模型。在自动驾驶技术的研究与开发中，Matlab和Simulink的联合使用可以极大地简化仿真过程，提高仿真结果的准确性和可靠性。 本研究的仿真结果不仅展示了车辆在给定双移线轨迹上的跟踪性能，而且验证了基于车辆三自由度动力学模型的MPC控制策略的有效性。通过对不同控制参数的调整和优化，可以实现对车辆横向位置、纵向速度等关键指标的精确控制。此外，本研究还探讨了车辆在实际行驶过程中可能遇到的各种不确定因素，如路面状况变化、车辆动力学特性偏差等，为自动驾驶控制策略的设计和优化提供了重要的参考。 通过本研究，可以看出，Matlab和Simulink在自动驾驶控制系统仿真中的应用具有显著的优势。它不仅能够帮助工程师快速实现复杂控制算法的设计和验证，还能通过仿真结果对自动驾驶系统的性能进行全面评估。这些仿真工具的使用，有助于降低研发成本，缩短研发周期，为自动驾驶技术的商业化和规模化应用奠定了坚实的基础。 本研究通过Matlab和Simulink联合仿真，验证了基于车辆三自由度动力学模型的MPC控制策略在自动驾驶车辆跟踪双移线行驶中的有效性。该研究不仅为自动驾驶控制技术的发展提供了理论和技术支持，还展示了仿真技术在解决复杂控制问题中的实际应用价值。随着自动驾驶技术的不断发展和完善，基于Matlab和Simulink的仿真方法将发挥更加重要的作用。

内容概要：本文研究了民用空域中多无人机系统的最优碰撞避免决策机制，提出了一种基于Matlab代码实现的优化控制方法，旨在解决多无人机在复杂空域环境中飞行时可能发生的碰撞风险。通过构建合理的动力学模型与约束条件，结合优化算法实现无人机之间的安全避障，确保飞行任务的高效与安全。文中详细阐述了系统架构、数学建模过程、优化求解策略及仿真验证结果，展示了该方法在实际应用场景中的有效性与可行性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的科研人员、自动化或航空航天相关专业的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协【UAV-碰撞避免】民用空域多无人机最优碰撞避免决策系统研究（Matlab代码实现）同飞行控制系统设计；②为民用空域管理提供安全可靠的避障解决方案；③作为无人机自主决策算法的研究与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，深入理解模型构建与优化求解的关键步骤，同时可扩展至动态障碍物环境或其他智能体协同控制场景中进行进一步研究。

"matlab开发-水下浮动风力涡轮机的尾流诱导动态模拟风场"涉及到的是风能利用中的关键技术，即对风力涡轮机在水下的动态性能进行模拟研究。这一领域主要关注如何通过计算流体力学（CFD）的方法来理解和预测风力涡轮机在水下环境中工作时的复杂流动特性，特别是尾流诱导效应。 在描述中提到的“升力线自由涡尾流方法”是一种常用的技术，它结合了升力线理论和自由涡方法来分析风力机的气动性能。升力线理论是基于翼型升力特性的简化模型，用来描述叶片与空气间的相对运动；而自由涡方法则用于模拟由于叶片旋转产生的尾流，这包括涡旋的生成、传播和衰减，对风力机周围流场的影响。这种模型对于理解风力涡轮机的功率输出、湍流影响以及对环境的干扰至关重要。 "未分类"表明这个项目可能是一个独立的研究或者教学案例，尚未被归入特定的学科分类，这可能是因为它涉及的是跨学科或新兴领域的研究。 在提供的压缩包文件中： 1. `WInDS.m`：这是一个MATLAB脚本文件，很可能包含了实现上述升力线自由涡尾流方法的核心算法。用户可以通过运行这个脚本来进行风场的动态模拟。 2. `WInDS_manual.pdf`：这是用户手册或指南，详细介绍了软件的使用方法、参数设置以及可能遇到的问题和解决策略，对于初学者来说是重要的参考资料。 3. `README.txt`：这是一个简短的说明文件，通常包含项目的基本信息、安装说明或运行程序的注意事项。 4. `license.txt`：软件许可协议，规定了用户对软件的使用权限和限制。 5. `core`：这个目录可能包含了核心库或数据结构，是算法运行的基础。 6. `savedsims`：保存的模拟结果，可能包含以前的计算案例，用户可以直接加载和分析。 7. `numerical`：可能包含数值计算相关的函数或数据，如网格生成、求解器等。 8. `modeldata`：模型数据文件夹，可能存储了风力涡轮机的几何模型、初始条件和其他输入参数。 9. `postproc`：后处理工具或脚本，用于可视化和分析模拟结果。 通过这些文件，用户可以全面了解并应用这个水下浮动风力涡轮机的动态模拟系统，进行定制化研究，优化风力涡轮机的设计，提高其效率和稳定性。在实际应用中，这样的模拟工具能够帮助工程师在物理实验之前进行多次迭代和优化，降低研发成本，提升风能利用的经济效益。

使用Matlab编写的水果识别程序。首先简述了人工智能和机器学习在水果识别领域的应用背景，强调了Matlab作为强大编程环境的优势。接着，文章逐步讲解了水果识别程序的具体实现流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练以及最终的识别算法实现。每个环节都采用了先进的技术和方法，如图像去噪、卷积神经网络(CNN)等，以确保识别的准确性和效率。此外，还讨论了相关技术手段和技术挑战，展示了Matlab在图像处理和计算机视觉方面的强大能力。 适合人群：对图像处理、机器学习感兴趣的科研人员、学生及工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Matlab在水果识别领域的具体应用，掌握从数据预处理到模型训练再到实际识别的完整流程的学习者。目标是帮助读者理解并能独立开发类似的水果识别系统。 其他说明：文中提到的技术不仅限于水果识别，还可以推广到其他物体识别任务中。同时，随着AI技术的进步，未来可能会有更多改进和发展。

《卡尔曼滤波——理论与MATLAB实践第四版》是一本深入探讨卡尔曼滤波技术的经典文献，尤其针对使用MATLAB进行滤波器设计和实现提供了详尽的指导。卡尔曼滤波是一种优化的估计理论，它在信号处理、控制理论、航空航天、通信和图像处理等领域有着广泛的应用。该书通过结合理论与实践，帮助读者理解和掌握这一关键的算法。 卡尔曼滤波基于概率统计框架，其核心思想是通过融合不同来源的数据，提供对系统状态的最优估计。它假设系统遵循线性动态模型，并且存在高斯噪声。滤波过程包括预测（prediction）和更新（update）两个步骤，不断修正对系统状态的估计。 在MATLAB环境下，实现卡尔曼滤波器涉及到以下几个关键知识点： 1. **系统模型**：卡尔曼滤波要求建立系统的状态方程和观测方程。状态方程描述了系统如何随时间演变，而观测方程则将系统状态映射到可测量的输出。 2. **初始化**：滤波器的性能很大程度上取决于初值的选择。通常需要合理估计初始状态向量和协方差矩阵。 3. **预测阶段**：使用上一时刻的状态估计和系统模型预测当前时刻的状态和状态协方差。 4. **更新阶段**：利用观测数据校正预测结果，更新状态估计和协方差。卡尔曼增益在此过程中起着关键作用，它调整了预测值和观测值的权重。 5. **卡尔曼增益**：卡尔曼增益是根据系统模型和观测噪声的特性计算出来的，用于平衡预测和观测信息的权重，确保估计的最优性。 6. **矩阵运算**：MATLAB强大的矩阵运算能力使得卡尔曼滤波的实现变得直观和高效。书中可能涵盖如何利用MATLAB的矩阵函数来处理滤波器中的矩阵运算。 7. **实例分析**：书中很可能包含了多个实际应用案例，如导航系统、自动驾驶、雷达跟踪等，以帮助读者更好地理解卡尔曼滤波的实际应用和效果。 8. **扩展和变种**：除了基本的卡尔曼滤波，还有像扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等适用于非线性系统的变种。这些方法在处理复杂系统的估计问题时显得尤为重要。 《卡尔曼滤波——理论与MATLAB实践第四版》这本书全面介绍了卡尔曼滤波的原理和MATLAB实现，无论对于初学者还是有经验的工程师，都是一个宝贵的资源。通过学习这本书，读者不仅可以理解卡尔曼滤波的基本概念，还能掌握实际应用中的技巧和策略，从而在相关领域提升自己的技能。

内容概要：本文详细介绍了基于扰动观测器的伺服系统摩擦补偿Matlab仿真研究。首先，模型基于永磁同步电机的速度、电流双闭环控制结构，采用PI控制并调优参数。仿真中包含了抗饱和PI控制器、摩擦力模型（特别是LuGre模型）、扰动观测器、坐标变换、SVPWM和逆变器等模块，所有关键模块均通过Matlab function编程实现，便于实物移植。仿真采用离散化方法，更贴近实际数字控制系统。其次，文章解释了摩擦力对系统响应的影响，并通过扰动观测器进行实时观测和补偿，显著提高了系统的响应速度和稳定性。最后，通过对比实验数据，验证了摩擦补偿的有效性，展示了系统在有无补偿情况下的不同表现。 适合人群：从事伺服系统设计、控制工程、自动化领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解摩擦补偿技术和Matlab仿真的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提高伺服系统响应速度和稳定性的应用场景，特别是在存在摩擦力干扰的情况下。目标是通过仿真研究，掌握摩擦补偿的具体实现方法，优化实际系统的性能。 其他说明：文中还提供了相关算法的参考文献，帮助读者快速获取背景知识，减少文献查阅的时间成本。此外，模型已搭建完毕，原则上不再进行修改，确保了仿真结果的一致性和可靠性。