我们提供什么？ 1.软件对应的安装包； 2.项目导入视频+功能介绍视频； 3.课设-论设的基础参考文章； 4.源代码（数据库+项目）。 企业车辆管理系统通过计算机，能够直接“透视”车辆使用情况，数据计算自动完成，尽量减少人工干预，可以使用车信息更加规范化、透明化。此系统的功能模块设计涵盖了从车辆、驾驶员到出车信息的全面管理，确保企业车辆管理的高效、透明和无差错。通过这些模块，系统能够提供实时、准确的车辆使用情况分析，极大减少人工干预，提升企业车辆管理的规范化水平。 本系统功能结构如下： 1.系统管理模块： （1）管理员信息添加 （2）管理员信息查询 （3）管理员信息删除 2.车辆信息管理模块： （1）车辆信息添加 （2）车辆信息查询 （3）车辆信息修改 （4）车辆信息删除 3.驾驶员信息管理模块： （1）驾驶员信息添加 （2）驾驶员信息查询 （3）驾驶员信息修改 （4）驾驶员信息删除 4.出车信息管理模块： （1）出车信息添加 （2）出车信息查询 （3）出车信息修改 （4）出车信息删除 5.个人密码修改模块 6.安全退出模块

Boost电路是一种常见的直流-直流变换器，广泛应用于电源管理、电池充电器、LED驱动器等领域。其核心作用是提升输入电压，输出一个高于输入的稳定直流电压。Boost电路主要包含一个开关、一个电感、一个二极管和一个电容。在工作过程中，开关交替导通和截止，通过电感和电容的储能和释能作用，实现电压的提升和输出电压的稳定。 滑模控制（Sliding Mode Control，SMC）是一种特殊的非线性控制方法，其基本思想是通过控制作用强迫系统状态轨迹达到并沿着预定的滑模面运动。滑模控制具有快速响应、良好的鲁棒性及对参数变化和外部扰动不敏感等特点，使其在电机驱动、机器人控制和电力电子等领域具有广泛的应用。滑模控制在Boost电路中的应用，主要是为了改善电路的动态性能和提高对外界干扰的抵抗力。 文章复现指的是对已发表的学术文章中的实验和结果进行重现和验证的过程。在电力电子领域，对Boost电路和SMC滑模控制的研究文章进行复现，不仅可以检验原有研究的准确性和可靠性，也能够帮助研究者进一步理解控制算法的实现过程，探索其在不同条件下的表现。此外，复现过程中可能发现新的问题或者优化方向，推动相关领域知识的发展和技术的进步。 在本压缩包中包含的文件有：电路滑模控制文章复现.html，这个文件可能是一个网页文档，用于展示复现过程中的电路设计、控制策略、实验结果等详细信息；2.jpg、1.jpg和3.jpg，这些图片文件可能是电路图、实验波形图或是其他相关的图表；电路滑模控制文章复.txt、电路滑模控制.txt和电路滑模控制文章复现.txt，这些文本文件可能是复现过程中使用的代码、设计说明、实验步骤或者数据分析等内容。通过这些文件的综合分析，可以完整地复现并验证Boost电路在SMC滑模控制下的性能。 根据以上信息，我们可以总结出Boost电路、SMC滑模控制以及文章复现的基本知识点：1) Boost电路的结构和工作原理；2) SMC滑模控制的设计方法和特点；3) 文章复现的重要性以及在电力电子领域的作用。这些知识点对于电子工程师和研究人员在设计高效、稳定的电源系统方面具有重要的参考价值。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 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； 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

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； 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

基于SLMP算法的MATLAB水下传感器网络定位仿真研究——参考IEEE Transactions文章的可扩展移动预测定位技术,【6】MATLAB仿真 水下传感器网络定位，SLMP算法，有参考文档。 主要参考文档： 1. Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks，IEEE Transactions on Mobile Computing 主要供文档方法的学习 非全文复现。 ,MATLAB仿真;水下传感器网络定位;SLMP算法;参考文档;可扩展性定位;移动预测。,MATLAB仿真：水下传感器网络定位的SLMP算法研究

本文设计并实现了一种基于 STC89C52 的温度检测系统，利用 DS18B20 温度传感器进行温度采集，通过 LCD1602 液晶显示屏进行温度显示，并借助 Proteus 仿真软件对系统进行了验证。该系统具有结构简单、成本低、精度较高等优点，可应用于多种需要温度监测的场合。通过本次设计，深入了解了单片机、温度传感器和液晶显示屏的工作原理及应用，为进一步开发更复杂的电子系统奠定了基础。 在现代电子技术领域，温度检测是众多应用系统中不可或缺的一环，尤其在环境监测、工业控制、医疗设备等领域具有广泛的应用。本文介绍的基于STC89C52单片机的温度检测系统，以其结构简单、成本低廉以及较高的精度等特点，在温度监测应用中占有一席之地。 STC89C52单片机是一款性能稳定、应用广泛的8位微控制器，它具备丰富的I/O端口、定时器、串行通信等资源，为实现各种嵌入式应用提供了可能。DS18B20是一款由美国Maxim公司生产的数字式温度传感器，其内置了高精度的温度测量功能，与单片机配合使用时，仅需要一条数据线就能完成温度信息的采集与通信，大大简化了硬件连接的复杂度。 LCD1602液晶显示屏则负责将温度信息直观地显示出来，便于用户实时监控当前的温度状况。它是一种常见的字符型液晶显示屏，具有16个字符宽，2行显示的能力，可以通过简单的接口电路与单片机相连，实现数字、字母等信息的显示。 在开发过程中，Proteus仿真软件起到了至关重要的作用。通过在虚拟环境中搭建电路并进行模拟测试，不仅可以提前发现设计中可能存在的问题，还能有效降低开发成本，缩短研发周期。Proteus软件支持STC89C52单片机等众多电子元件的仿真，是学习和开发电子系统时的重要工具。 在本项目中，通过将STC89C52单片机与DS18B20温度传感器及LCD1602显示屏相结合，实现了温度信息的实时采集与显示。这一系统能够精确测量环境温度，并且具有一定的扩展性，能够适应多种温度检测的需求。例如，在农业温室中，该系统可以用于监测和控制室内温度，确保作物在一个适宜的环境中生长；在工业生产中，它可以作为设备过热保护的温度检测手段，保障生产安全。 此外，本设计还涉及到了单片机程序的编写，需要掌握C语言和单片机编程的知识。源程序的编写直接决定了系统功能的实现，需要对STC89C52单片机的指令集、DS18B20的通信协议以及LCD1602的控制指令有所了解。文章部分则对整个设计过程进行了详细的说明和分析，有助于读者理解系统的工作原理及实现方式。 在不断的技术迭代中，基于STC89C52的温度检测系统作为一个经典的入门级项目，为电子爱好者和初学者提供了一个实践单片机应用、传感器技术及显示技术的平台。通过学习和实践，可以加深对单片机系统设计的理解，并为进一步开发更复杂、更高级的电子系统打下坚实的基础。 基于STC89C52单片机的温度检测系统是一个集成了多种电子技术的实用项目，它不仅具有重要的实际应用价值，还是学习电子系统设计的一个优秀教材。通过对该系统的开发和应用，能够加深对微控制器、温度传感器和显示设备工作原理的理解，并在实践中培养解决实际问题的能力。

蒙特卡洛 本项目包含两个主要的函数 MCS 和 MCI，用于模拟紫外非视距光通信的蒙特卡洛仿真模型。使用这些函数可以计算光子在不同散射阶次下的接收功率和信道脉冲响应。 在 MATLAB 中运行 打开 MATLAB 并运行 startup.m 脚本以设置路径： % 获取项目根目录的路径 projectRoot = fileparts(mfilename('fullpath')); % 构建 src 文件夹的路径 srcFolderPath = fullfile(projectRoot, 'src'); % 添加 src 文件夹到 MATLAB 路径中 addpath(srcFolderPath); % 输出确认路径已添加 disp(['Added to path: ', srcFolderPath]); 调用 MCS 或 MCI 函数进行仿真计算。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 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； 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

图像分割是计算机视觉领域中的一个核心任务，它涉及到将一幅图像分成多个有意义的区域或对象。GAC（Geodesic Active Contours）是一种基于水平集的图像分割算法，该算法结合了几何偏微分方程和图像特征，旨在自动找到图像中的边缘或目标边界。在本资料中，我们将深入探讨GAC方法及其在图像处理中的应用，同时提供Matlab源代码以供学习和实践。 1. **GAC算法简介**： GAC算法由Kass、Witkin和Burd于1988年提出，它利用欧氏距离变换和曲率驱动的演化来寻找图像的边缘。这种算法的核心思想是将图像边界表示为水平集函数，通过演化这些水平集函数来逼近图像的边缘。与传统的主动轮廓模型相比，GAC算法具有计算效率高、避免局部极小值的优点。 2. **水平集方法**： 水平集是一种数学工具，用于表示曲线和表面的演化。在图像分割中，水平集函数可以用来表示曲线的位置和形状，而无需直接存储曲线的参数化。通过更新水平集函数，我们可以追踪曲线的变化，使得曲线能够自动地向图像的边缘靠拢。 3. **几何偏微分方程**： GAC算法的关键在于使用几何偏微分方程来驱动水平集函数的演化。这些方程考虑了曲线的曲率、速度以及与图像梯度的交互，确保曲线能够正确地捕获图像的边界特性。 4. **Matlab实现**： 提供的Matlab源代码是理解GAC算法工作原理的实用工具。通过阅读和运行这些代码，你可以直观地了解算法的每一步操作，包括图像预处理、水平集初始化、演化过程以及最终的分割结果生成。 5. **应用场景**： GAC算法广泛应用于医学图像分析、遥感图像处理、生物医学成像、物体识别等领域。在医学图像中，它可以准确地分割出肿瘤、血管等结构；在遥感图像中，有助于识别地面物体和地形特征。 6. **挑战与改进**： 虽然GAC算法有其优势，但它也面临一些挑战，如对初始曲线的选择敏感、可能陷入非全局最优解等。近年来，有许多工作致力于改进GAC，如引入能量最小化策略、结合机器学习方法等，以提高分割精度和鲁棒性。 7. **学习路径**： 对于初学者，首先需要掌握基础的图像处理和水平集理论，然后通过阅读提供的Matlab源代码理解GAC算法的实现细节。接着，可以尝试对不同的图像数据进行实验，调整参数以优化分割效果。可以进一步研究相关文献，探索更先进的图像分割技术。 GAC水平集方法在图像分割领域具有重要的地位，通过理解和实践这个算法，不仅可以提升图像处理技能，也为其他高级计算机视觉应用打下坚实基础。提供的Matlab源代码是深入学习和研究的理想起点。

人工神经网络课程结课word论文+matlab源码+ppt讲解,论文独创，网上重复率不超过10%，是个人硕士期间的研究项目，适合用来做人工神经元网络课程，机器学习课程，人工智能课程，机器人课程的结课论文或课程设计，内容包含matlab源代码，ppt讲解，word论文。也可以加以改进用来做本科或者硕士毕设。 人工神经网络作为人工智能领域的重要分支，近年来得到了广泛的关注和应用。随着技术的发展，神经网络的理论和实践应用逐渐成为高等教育中的一个重要课题。本篇人工神经网络课程结课论文，详细地介绍了人工神经网络的基本原理、架构设计、算法应用以及相关的实验操作，旨在为机器学习、人工智能、机器人等课程提供一个全面的学术研究成果。 论文的研究主要集中在以下几个方面： 论文阐述了人工神经网络的历史发展和基本概念，包括神经元、网络拓扑结构、学习规则等基础知识。通过对早期模型和现代神经网络模型的比较分析，为读者提供了一个清晰的发展脉络，帮助理解神经网络的演变历程。 论文详细介绍了不同类型的神经网络模型，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，以及它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的应用实例。这些内容有助于读者深入理解神经网络的多样性和适应性。 接着，论文着重探讨了神经网络中的学习算法，特别是反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降法（Gradient Descent），并分析了它们在训练过程中的优化技巧和改进策略。这部分内容对于理解神经网络的训练机制至关重要。 此外，论文还提供了一个实际的研究案例，包括了完整的Matlab源代码。该案例展示了如何使用Matlab这一强大的计算工具来实现一个特定的神经网络模型，并通过实验验证模型的性能。这对于学习者来说是一个难得的实践机会，可以帮助他们更好地掌握理论知识，并学会将理论应用于实践中。 论文还包含了PPT讲解，这是一种有效的教学辅助材料，可以用来进行课程讲解或自学。PPT讲解通常会包含关键概念的图解、算法步骤的流程图以及实验结果的可视化展示，这对于教师和学生理解复杂的神经网络概念非常有帮助。 本篇人工神经网络课程结课论文是一份具有较高学术价值和实用性的研究成果。它不仅适合用作硕士阶段的研究项目，也适合本科和硕士阶段的学生进行课程设计或毕业设计。通过对本篇论文的学习和研究，学生可以深入理解神经网络的各个方面，为未来在人工智能领域的研究和工作打下坚实的基础。