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机器人matlab仿真代码适用于Python的机器人技术工具箱 的Python实现 概要 该工具箱为Python提供了特定于机器人的功能，并利用了Python的可移植性，普遍性和支持优势以及线性代数（numpy，scipy），图形（matplotlib，Three.js，WebGL）的开源生态系统的功能，交互式开发（jupyter，jupyterlab，mybinder.org）和文档（狮身人面像）。 工具箱提供了用于表示串行链接机械手的运动学和动力学的工具-您可以轻松地以Denavit-Hartenberg表格的形式创建自己的模型，导入URDF文件，或者使用超过30种随附的模型为来自Franka-Emika的当代著名机器人提供帮助， Kinova，Universal Robotics，Rethink以及诸如Puma 560和Stanford手臂之类的经典机器人。 该工具箱还将支持具有以下功能的移动机器人：机器人运动模型（单轮脚踏车，自行车），路径规划算法（错误，距离变换，D *，PRM），运动学规划（晶格，RRT），本地化（EKF，粒子过滤器），地图构建（EKF）以及同时进行的本地化

matlab公式仿真代码CoMP网络仿真 CoMP网络代码的深度仿真。 用于仿真代码的Java（以及初步的图形生成） 用于（最终）图生成的MATLAB 模拟的指标包括： 针对流量的平均指标 考虑所有UE的平均吞吐量（使用Shann公式SINR） 仅考虑活动UE的平均吞吐量（使用Shann公式SINR） 单元边缘吞吐量 活跃用户的比例 UE掉线的比例 有效流量 熵 歧视指数 in那教的公平指数 光谱效率 平均吞吐量 其他指标 平均吞吐量与协调基站数（常规，DPS，JT = 2、3、4、5） 通过包括/不包括虚拟环的概念而产生的变化。

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常见无线通信配套代码（包括扩频、衰落等）

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matlab 编程选择运行仿真代码Knies、Lorca 和 Melo 的 MATLAB 代码（2021 年） 该存储库包含用于模拟的 MATLAB 代码以及为 Knies、Lorca 和 Melo（2021 年）“具有选择厌恶的递归 Logit 模型及其在交通网络中的应用”生成的图形和表格。 （关联： ） 该存储库中的代码模拟了正文和附录中讨论的相关交通网络示例中的路线选择概率和福利计算，并生成了我们论文中包含的后续图表。 该代码包含针对选择厌恶模型以及我们讨论的其他路径大小 Logit (PSL) 模型和扩展的各种参数化下的模拟。 虽然选择厌恶模型和许多其他 PSL 模型都有一个封闭形式的表达式，但 Duncan 等人引入的自适应 PSL 模型。 (2020) 需要定点迭代算法。 我们的 APSL 模型代码中使用的算法是简单的定点迭代法 (FPIM)。 此存储库中 MATLAB 代码的许可证：