基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。 首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。 ,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现

"基于Matlab的心电信号ECG去噪系统：低通滤波与小波分解结合的时频域波形显示与基线漂移、肌电干扰、工频干扰的消除操作界面与视频指南","基于Matlab的心电信号ECG去噪系统：低通滤波与小波分解的联合应用，实时显示时域频域波形，有效去除基线漂移、肌电干扰及工频干扰，并附带操作界面与使用教程视频",心电信号ECG去噪，Matlab使用低通滤波和小波分解结合。 显示时域和频域波形 能去基线漂移、去肌电干扰、去工频干扰 带操作界面 有使用操作视频 ,心电信号去噪;Matlab低通滤波;小波分解;时域频域波形;基线漂移去除;肌电干扰去除;工频干扰去除;操作界面;使用操作视频,"ECG信号去噪：Matlab低通滤波与小波分解结合，展示时频域波形"

内容概要：本文档详细介绍了基于极限学习机（ELM）结合AdaBoost集成学习的时间序列预测项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在通过结合ELM处理非线性问题的优势和AdaBoost的加权机制，提高时序预测的精度、泛化能力和计算效率。文档解决了时序数据复杂性、过拟合、计算复杂度、缺失数据处理和实时性要求等挑战，提出了高效的集成学习方法、自动加权机制、简便的训练过程、强大的泛化能力、适应性强的模型、可解释性增强和快速响应的实时预测能力等创新点。; 适合人群：从事机器学习、数据挖掘和时序数据分析的研究人员及工程师，特别是对集成学习方法和极限学习机有一定了解的从业者。; 使用场景及目标：①金融市场预测，如股票市场、外汇市场的趋势预测；②气象预测，如气温、降水量、风速等参数预测；③能源消耗预测，优化智能电网和能源管理系统的资源分配；④交通流量预测，确保道路畅通；⑤制造业生产调度，优化生产计划，提高生产效率。; 其他说明：文档提供了详细的Matlab代码示例，包括数据预处理、ELM模型训练、AdaBoost集成训练及预测结果可视化等步骤。通过这些代码，读者可以快速上手并应用于实际项目中。项目不仅提高了时序预测的精度和泛化能力，还在计算效率和实时性方面做出了优化，为相关领域的从业者提供了有力的支持。

基于元胞自动机法的枝晶生长模拟：任意角度偏心正方算法结合流体动力学LBM研究,基于元胞自动机法的枝晶生长模拟：任意角度偏心正方算法结合流体动力学LBM分析,C++程序，基于元胞自动机法模拟枝晶生长，能实现任意角度（偏心正方算法），同时采用LBM考虑了对流作用对枝晶生长的影响。 ,C++程序; 元胞自动机法; 枝晶生长模拟; 偏心正方算法; 任意角度; LBM; 对流作用; 枝晶生长影响。,C++元胞自动机法模拟任意角度枝晶生长程序：LBM对流影响考虑 元胞自动机法是一种数学模型，用于模拟具有离散时空规则的系统。在材料科学领域，它被广泛应用于枝晶生长模拟，即模拟金属材料在凝固过程中晶体枝晶的形态演变。元胞自动机法能够以简化的规则描述复杂的物理过程，适用于模拟微观结构的形成，尤其是在没有解析解的情况下。本研究采用的任意角度偏心正方算法，允许模拟枝晶在空间中任意角度的生长过程，提高了模型的灵活性和精确度。 流体动力学LBM（格子玻尔兹曼方法）是一种模拟流体运动的数值计算方法，能够模拟流体的宏观行为。在枝晶生长模拟中，LBM可以用来考虑对流作用对晶体生长的影响。对流作用是指在凝固过程中，温度和浓度梯度引起的液体流动，这会直接影响枝晶生长速率和形态。将LBM与元胞自动机法相结合，可以在模拟中加入流体动力学效应，从而更全面地分析影响枝晶生长的因素。 在枝晶生长模拟的C++程序中，元胞自动机法主要负责生成和更新晶格上的元胞状态，模拟晶体结构的演化。通过设定适当的初始条件和边界条件，程序能够模拟出枝晶在不同条件下的生长过程。偏心正方算法的引入使得模型能够处理枝晶生长时的各向异性，即晶体在不同方向上的生长速度不同，这对于预测枝晶生长形态至关重要。 研究者们通过C++编写程序，实现了基于元胞自动机法的枝晶生长模拟，并结合了LBM来考虑对流作用。在模拟中，他们能够观察到枝晶生长的动态过程，并分析不同条件对枝晶形态的影响。这种模拟方法对于研究材料的微观结构和性能具有重要意义，能够为材料的设计和改进提供理论指导。 除了技术分析和模拟枝晶生长的程序，文档中还包含了技术分析枝晶生长模拟与元胞自动机法在工程中的应用探索。这表明研究不仅仅局限于理论模拟，还包括将模拟结果应用于实际工程问题的探讨。例如，在金属材料加工过程中，通过模拟预测枝晶的形态可以帮助工程师优化加工条件，提高材料的质量和性能。 图像文件（1.jpg、2.jpg）可能是模拟结果的可视化展示，为研究者和工程师提供了直观的参考。此外，还包含了一些文本文件（程序实现枝晶生长模拟与算法优化探索.txt、程序在枝晶生长模拟中的技术分析.txt），这些文件中可能详细记录了模拟程序的设计思路、算法的优化过程，以及在枝晶生长模拟中应用技术分析的具体内容。 基于元胞自动机法的枝晶生长模拟与流体动力学LBM的研究和分析，为理解和预测材料微观结构的演化提供了强有力的工具。通过C++程序的实现，研究者可以更深入地探索枝晶生长的机理，并将其应用于实际的材料科学和工程领域。

内容概要：本文探讨了在双碳目标背景下，利用分时优化机制和碳交易进行综合能源系统的双层需求响应优化调度。通过构建和分析基于Matlab、Yalmip和Cplex的优化模型，研究了不同场景下系统运维成本、购能成本和碳交易成本之间的关系。文中详细介绍了燃气轮机、余热锅炉、ORC余热回收装置、热泵、储电系统等设备的具体建模方法，以及双层需求响应机制的设计。通过对四个典型场景的比较分析，展示了混合策略在降低总成本方面的优势。 适合人群：从事能源管理、电力系统优化、碳交易等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解综合能源系统优化调度的研究人员和工程师，旨在提高能源利用效率并减少碳排放。 其他说明：提供了完整的代码实现和数据来源，便于读者复现实验结果。附带的参考文献有助于进一步深入研究相关理论和技术。

基于Matlab设计：基于DWT+SVD结合傅里叶变换的数字图像水印水印系统

Matlab Simulink下的七自由度整车动力学模型搭建与验证：结合魔术轮胎模型与轮毂电机模型的综合应用,Matlab Simulink模型代搭 七自由度整车动力学模型 魔术轮胎模型 轮毂电机模型 软件使用：Matlab Simulink 适用场景：整车动力学建模，Carsim与Simulink联合仿真验证。 包含：simulink模型，输入参数m文件，代码 ,核心关键词：Matlab Simulink模型代搭; 七自由度整车动力学模型; 魔术轮胎模型; 轮毂电机模型; 软件使用; 整车动力学建模; Carsim联合仿真验证; simulink模型; 输入参数m文件; 代码。,"Matlab Simulink七自由度整车动力学模型：魔术轮胎与轮毂电机仿真"

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现RRT（快速扩展随机树）算法对六自由度机械臂进行路径规划的方法。首先，通过定义机械臂各部分的D-H参数并使用Peter Corke的机器人工具箱构建完整的机械臂模型。然后，重点讲解了RRT算法的具体实现步骤，包括随机采样、寻找最近节点、生成新节点以及碰撞检测等关键环节。此外，还提供了自定义障碍物、调整起始点和目标点坐标的灵活性，并展示了如何优化算法参数以提高路径规划的成功率和效率。最后，鼓励读者尝试进一步改进算法，如引入目标偏置采样或将RRT升级为RRT*。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是有一定MATLAB基础的用户。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握RRT算法及其在六自由度机械臂路径规划中应用的学习者；目标是在MATLAB环境中成功实现机械臂避障路径规划，并能够根据实际需求调整和优化算法。 其他说明：文中提供的代码片段可以直接用于实验和学习，同时给出了许多实用的技巧和建议，帮助读者更好地理解和应用RRT算法。

基于MATLAB的6自由度机械臂RRT路径规划仿真系统：可自定义障碍物与起始点坐标的灵活应用,rrt路径规划结合机械臂仿真 基于matlab，6自由度，机械臂+rrt算法路径规划，输出如下效果运行即可得到下图。 障碍物，起始点坐标均可修改，亦可自行二次改进程序。 ,核心关键词：RRT路径规划; 机械臂仿真; MATLAB; 6自由度; 障碍物; 起始点坐标; 程序改进。,MATLAB中RRT路径规划与6自由度机械臂仿真 在现代机器人领域，路径规划与机械臂仿真作为两个重要的研究方向，它们的结合对于提升机器人的灵活性与应用范围具有重要意义。MATLAB作为一款强大的工程计算软件，提供了丰富的工具箱，非常适合进行复杂算法的研究与仿真。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree，简称RRT）算法是一种用于解决机器人路径规划问题的启发式搜索算法，尤其适用于具有复杂环境和多自由度的空间路径规划。 本文所介绍的仿真系统，基于MATLAB环境，专注于6自由度机械臂的路径规划问题。6自由度指的是机械臂能够沿六个独立的轴进行移动和旋转，这样的机械臂具有很高的灵活性，能够执行复杂的任务。然而，高自由度同时带来了更高的路径规划难度，因为在规划路径时不仅要考虑机械臂本身的运动学约束，还需要考虑环境中的障碍物对路径选择的限制。 RRT算法因其随机性和快速性，在处理高维空间路径规划问题时表现出色。它通过随机采样扩展树形结构，并利用树状结构快速探索空间，以找到从起点到终点的可行路径。在本系统中，RRT算法被用于6自由度机械臂的路径规划，能够有效地处理机械臂与环境障碍物的碰撞检测问题，并给出一条既满足运动学约束又避开障碍物的路径。 系统的特色在于其灵活的应用性，用户可以自定义障碍物与起始点坐标，这样的设计给予了用户更高的自主性和适用性。这意味着该系统不仅能够适用于标准环境，还能根据实际应用场景的需求进行调整，从而解决特定的问题。同时，系统还开放了程序的二次改进接口，鼓励用户根据个人需要对程序进行修改和优化，这样的开放性设计使得该系统具有长远的研究和应用价值。 文章提供的文件列表显示了系统的研发过程和相关研究资料。其中包括了研究引言、核心算法理论、仿真实现以及相关的图像和文本资料。这表明了该系统研究的全面性和系统性，同时也为用户提供了深入学习和研究的材料。 基于MATLAB的6自由度机械臂RRT路径规划仿真系统是机器人技术与计算机仿真相结合的产物。该系统不仅展示了RRT算法在机械臂路径规划领域的应用潜力，还体现了MATLAB在工程计算与仿真领域的优势。通过本系统，研究人员和工程师能够更加直观和高效地进行路径规划实验，从而推动机器人技术的进一步发展。

卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74 km 2,水体面积增加了22.12 km 2,建筑用地面积增加了19.45 km 2,裸地面积增加了5.17 km 2。