rbf预测数学代码平滑支持向量机工具箱 介绍 SSVM工具箱是Matlab中的平滑支持向量机的实现。 SSVM是传统SVM的重新构造，可以通过快速的Newton-Armijo算​​法解决。 此外，选择一个好的参数设置以在学习任务中获得更好的性能是一个重要的问题。 我们还提供自动模型选择工具，以帮助用户获得良好的参数设置。 现在，SSVM工具箱包括用于分类和自动的工具。 主要特征 解决分类（）和回归（）问题 支持线性，多项式和径向基核 提供带有RBF内核的SSVM和SSVR的自动模型选择 通过使用精简内核（RSVM）可以处理大规模问题 提供交叉验证评估 使用正则化最小二乘法提供零以外的替代初始点 下载SSVM工具箱 资料格式 SSVM工具箱是在Matlab中实现的。 使用可以加载到Matlab中的数据格式。 实例由矩阵（实例的行和变量的列）表示，标签（1或-1）或响应由列向量表示。 用于分类 回归 以下是一些样本数据集。 代码用法 SSVM工具箱包含三个主要功能：用于支持向量机训练的ssvm_train，用于支持向量机预测的ssvm_predict和用于自动模型选择的芙蓉。 ssvm_t

读文章是复现文章的第一步，读有代码文章可以事半功倍！而复现一篇文章是写文章的前提！！ 这里献上电力系统优化调度与预测方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！！！ 包含需求响应/两阶段鲁棒优化/多目标优化/机会约束/二阶锥松弛/时间序列预测/经验模态分解/微电网经济调度/综合能源系统优化调度/低碳调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现matlab代码 代码除特殊说明，均为matlab-yalmip-cplex/gurobi编写与运行！代码有偿，清单及详细介绍请见PDF文档

# Tightly Coupled INS GNSS 本程序基于教材： Paul D. Groves, 练军想, 唐康华, 潘献飞. GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理 : Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems. 北京:国防工业出版社, 2015. 附赠的INS/GNSS紧组合仿真代码进行修改得到，能够实现基于伪距、伪距率、INS数据的紧组合解算。 文件夹CalculateTCRes为紧组合解算程序，INS_GNSS_Demo_7为主脚本 文件夹SharedMat为运行所需常量数组 文件夹TCdata为一组手推车实验数据，包含InertialExplorer软件INS/RTK模式输出的参考导航解（DGNSSRES文件夹），预处理后的GNSS观测（GNSSObsForCouple文件夹），预处理后的INS观测（IMU文件夹），双GNSS天线测向数据（SPANE1文件夹）

毫米波雷达，77GHz，角度估计，DOA算法，Matlab

离散控制Matlab代码使用MATLAB的ROS和Navigation Toolbox控制和导航TurtleBot3地面机器人 该存储库包含MATLAB和C ++代码，以及在具有静态和动态障碍物的环境中模拟机器人运动所需的Gazebo文件。 TurtleBot3 该项目中使用的地面机器人是。 机器人的一些模型如下所示： 凉亭 是一种开放源代码的3D机器人模拟器，通过它可以模拟尽可能接近真实世界的环境。 该项目中使用的一些环境如下所示： ROS工具箱 提供一个将MATLAB和Simulink与ROS和ROS2连接的接口，从而使我们能够创建ROS节点网络。 创建，发送和接收消息，主题和网络信息。 创建自定义ROS消息。 导航工具箱 提供用于设计运动计划和导航系统的算法和分析工具。 可用于校准和模拟IMU，GPS和距离传感器。 用激光雷达扫描实现SLAM算法。 用于创建环境的占用图。 简单导航 订阅里程计数据。 发布速度。 设定目标点。 找到当前方向（偏航）并计算当前位置和目标位置之间的角度差。 机器人将首先以给定的角速度旋转，然后以给定的线速度运动。 从（0,0）到（0,5）的机器人的仿真

<雷达微多普勒特征处理与应用> 随书补充代码 作者 Victor C. Chen David Tahmoush

最牛matlab代码太阳角计算器 计算方位角和天顶角以进行完整的日常分析。 达伦牛 11/24/2014 这将计算一天内的太阳方位角和天顶角。 输出将进入表格格式。 更新 1.28.15（可能在此之前）：该程序已放在一个网页上供免费使用，如回购中的链接。 这些表格可复制到 excel 中，使其成为太阳能分析的有用程序。 只有必需的定义是年中的日期和纬度。 代码是用 MatLab 编写的，但可以转换为任何编码语言。 我打算最终制作一个 javascript 页面以供使用，大多数用于此目的的脚本都不干净或没有为您提供准确的数据。 关于不同公式或实际结果的任何建议都可以讨论。 公式来源于一本书：太阳能热过程工程 归功于 Cooper (1970) 和 Spencer (1971) 的公式。

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