内容概要：本文详细介绍了基于非线性模型预测控制（NMPC）的无人船轨迹跟踪与障碍物避碰算法的Matlab实现。主要内容包括：NMPC的基本概念及其在无人船控制系统中的应用；无人船的动力学模型建立；预测模型的设计；轨迹跟踪和避障的具体实现方法，如目标函数和约束条件的定义；以及代码调试过程中的一些实用技巧和注意事项。文中还提供了具体的代码示例，帮助读者更好地理解和实现该算法。 适合人群：对无人船控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是那些有一定Matlab编程基础并希望深入了解NMPC应用于无人船控制领域的读者。 使用场景及目标：适用于研究和开发无人船导航系统的实验室环境，旨在提高无人船在复杂水域环境中自主航行的能力，确保其能够准确跟踪预定轨迹并有效避免障碍物。此外，还可以作为教学材料用于相关课程的教学和实验。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释，还包括了许多实践经验的分享，如参数调整、常见问题解决等，有助于读者更快地上手实践。同时，附带的测试案例可以帮助读者验证算法的有效性和鲁棒性。

内容概要：本文介绍了基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法的永磁同步电机脉冲电池加热方法，并详细阐述了其在Simulink环境中的模型仿真过程。首先简述了SVPWM算法的基本原理，即通过控制逆变器中的开关元件将直流电源转化为交流电源，以驱动电机高效运转并减少谐波失真。接着重点讲解了脉冲电池加热算法的工作机制——利用SVPWM控制电机产生脉冲电流对低温状态下工作的电池进行安全有效的加热，确保电池性能不受外界环境影响。最后展示了具体的Simulink仿真流程，包括建立永磁同步电机、SVPWM算法模块及脉冲电池加热系统，并通过实验数据证明了所提方案的有效性。 适合人群：从事新能源汽车技术研发的专业人士，尤其是关注电池管理系统的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解电动汽车电池热管理系统的设计原理及其实现手段的研究人员；旨在探索提升电池工作效率和寿命的方法。 其他说明：文中还提供了部分关键代码片段供读者参考学习，鼓励更多人参与到相关领域的创新实践中去。

内容概要：本文介绍了如何利用YOLOv8机器视觉算法实现实时车辆检测和跟踪，并将其结果实时联动到SUMO仿真器中生成仿真车辆的方法。首先，通过摄像头获取道路交通图像并用YOLOv8算法进行特征提取和目标检测，然后采用卡尔曼滤波等算法对车辆进行实时跟踪，最后将检测结果传输到SUMO仿真器中生成仿真车辆。实验结果显示，这种方法能有效提升智能交通系统的性能。 适合人群：从事智能交通系统研究的技术人员、研究人员和高校相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于需要对车辆进行实时监控和模拟的城市交通管理项目，旨在提高交通流量管理和事故预防的能力。 其他说明：文中还讨论了未来可能的研究方向，如提高算法准确性、扩展应用场景等。

本文详细介绍了AES128-CMAC（基于密码的消息认证码）的工作原理及其实现方法。CMAC是一种基于对称密钥加密算法（如AES）的认证算法，用于验证消息的完整性和真实性。文章首先简要介绍了CMAC的基本概念，随后详细阐述了其工作原理，包括初始化、分块处理、子密钥生成、MAC生成及认证过程。此外，文章还提供了基于Python和C/C++的验证代码示例，帮助读者理解并实现CMAC算法。最后，文章列出了一些示例数据，供读者验证算法的准确性。 在当今信息安全领域，数据的完整性和真实性验证成为了至关重要的环节。加密算法，作为一种核心技术，承载着保护信息安全的重要使命。在众多加密算法中，AES128-CMAC凭借其强大的安全性和实用性，成为了业界广泛使用的一种消息认证码（MAC）算法。它基于广泛使用的AES对称加密技术，通过增加额外的安全保障层，确保了数据在传输或存储过程中的完整性和真实性。 AES128-CMAC是一种基于AES加密算法的认证方式，主要用于消息的认证，防止数据在传输过程中遭到篡改。它通过将密钥与消息相结合生成一个唯一的“标签”，用于验证消息在未被改动的情况下保持不变。CMAC算法对密钥长度的要求较低，只需要128位，因此在实际应用中能够高效执行。它的工作流程主要包含几个步骤：初始化阶段、分块处理、子密钥生成、MAC生成以及最终的认证过程。 在初始化阶段，CMAC根据输入的128位密钥生成两个子密钥。这两个子密钥在后续的算法执行中起到了关键作用。由于AES算法的工作是基于固定的块大小（通常为128位），对于长度不是128位整数倍的消息，CMAC采取了特殊的处理策略，即分块处理。在分块处理过程中，消息被分成若干个128位的块，对这些块依次进行加密，并根据前面块加密的结果调整当前块的加密过程，以此来保证算法的安全性。 子密钥的生成是CMAC算法中的关键步骤之一。通过特定的算法，可以从原始密钥中导出两个子密钥，这两个子密钥用于加密消息块。对于AES128-CMAC，这两个子密钥的长度也都是128位。在MAC生成过程中，消息块将依次与子密钥进行加密，每个加密块的输出将与下一块进行某种组合，最终形成一个固定长度的输出值，即MAC值。 在认证阶段，接收方将利用相同的方法对收到的消息重新计算MAC值，并与发送方发送过来的MAC值进行比较。如果两个MAC值相同，则可以确认消息在传输过程中未被篡改，从而保证了消息的完整性和真实性。这一过程为通信双方提供了一种安全的数据交换机制，有效防止了消息伪造和篡改等安全威胁。 文章中还提供了Python和C/C++语言的实现代码，这些代码示例将帮助开发者更好地理解AES128-CMAC算法的实现细节，方便他们在自己的项目中集成和使用这一算法。此外，文章还提供了示例数据，供读者进行实践操作，通过这些示例数据，读者可以检验自己编写的程序是否正确实现了算法，并确保其能够准确地进行消息认证。 信息安全领域中，各种加密和认证技术的应用是保障数据不被未授权访问、泄露或篡改的关键。AES128-CMAC作为一种有效的消息认证技术，以其较高的安全性、较高的执行效率以及易于实现等优点，在商业和工业领域得到了广泛的应用。它不仅能够提供强大的安全性能，而且由于其算法复杂度适中，资源消耗相对较小，使得它可以适用于资源受限的嵌入式系统和移动设备。因此，对于安全性的需求日益增强的今天，掌握并应用AES128-CMAC技术对于保护数据安全具有重大意义。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 这段代码实现了核岭回归（Kernel Ridge Regression）。运行主程序文件 main.m 即可启动。代码中包含一个函数，用于生成多项式玩具数据，并将这些数据随机划分为训练集和验证集。通过创建一个 KernelRidgeRegression 对象，可以对数据进行拟合并生成预测结果。在实现过程中，支持多种核函数，包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核以及 SAM 核。

内容概要：本文介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化的二维最大熵（2DKapur）图像阈值分割技术。该方法通过模拟灰狼的狩猎行为，在搜索空间中快速找到使二维熵最大的阈值对，从而提高图像分割的准确性和效率。文中以经典的lena图像为例，展示了如何在MATLAB中实现这一过程，包括图像读取、均值滤波、定义二维阈值空间、计算熵以及最终的阈值分割步骤。 适合人群：从事图像处理研究的技术人员、研究生及以上学历的学生，尤其是对优化算法和图像分割感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度图像分割的应用场景，如医学影像分析、遥感图像处理等领域。目标是通过结合GWO算法和二维最大熵方法，提升图像分割的效果和效率。 其他说明：未来可以进一步探索将其他优化算法应用于阈值分割中，以实现更加高效的图像处理。此外，文中提供的MATLAB代码示例为读者提供了实际操作的基础。

本文详细介绍了改进型麻雀搜索算法(ISSA)的核心原理、改进点及完整优化流程。ISSA基于麻雀的社会行为分工，包括发现者、加入者和警戒者三种角色，相比传统SSA算法，ISSA通过自适应发现者比例、动态权重因子和优化的归一化方法等关键改进，显著提升了算法的性能。文章分步骤详解了ISSA的实现过程，包括初始化算法参数与种群、确定初始全局最优解、迭代优化等核心步骤，并提供了完整的MATLAB代码实现。通过优化10维目标函数的实例，展示了ISSA算法的实际应用效果，最终获得了较优的解。

内容概要：本文介绍了一种名为PRESENT的超轻量级块密码算法，旨在为受资源限制的环境（如RFID标签和传感器网络）提供高效的安全解决方案。PRESENT的设计既考虑了硬件效率又确保了安全性，采用了SP网络架构，支持64位数据块和80/128位密钥。该算法由31轮迭代组成，每轮包括轮密钥异或、非线性置换层（基于4位S盒）和线性位移置换。PRESENT的硬件需求仅为1570个门电路，远低于现有的紧凑型流密码和其他块密码。文章还对PRESENT进行了详细的性能和安全分析，包括差分和线性攻击的抵抗能力。 适合人群：密码学研究人员、嵌入式系统开发者以及安全领域的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高度集成的嵌入式设备，特别是在低功耗和小面积要求下需要进行数据保护的应用场景，如物联网、智能标签等。 其他说明：尽管PRESENT是一种新的块密码算法，但其设计充分考虑了现有硬件条件，使其成为一种理论和实践中都极具吸引力的选择。文章鼓励对其进一步的安全分析而不是立即部署。

数据结构与算法是计算机科学中的核心课程之一，尤其在安徽理工大学850课程中，它占据了重要的地位。这个课程主要关注如何有效地组织和管理数据，以及设计和分析用于处理这些数据的算法。以下是对该主题的一些关键知识点的详细阐述： 1. **数据结构**：数据结构是指在计算机中存储、组织数据的方式。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树（如二叉树、平衡树、B树等）、图、哈希表等。每种数据结构都有其特定的存取特性和适用场景，理解和掌握它们是解决问题的基础。 2. **线性数据结构**：包括数组和链表。数组是一种连续存储元素的数据结构，查找速度快，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动。链表则允许动态调整大小，插入和删除操作更灵活，但查找效率较低。 3. **非线性数据结构**：如栈和队列，是线性结构的特殊形式。栈遵循“后进先出”（LIFO）原则，常用于函数调用、表达式求值等；队列遵循“先进先出”（FIFO）原则，常见于任务调度、缓冲区管理等。 4. **树形数据结构**：包括二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）等，广泛应用于搜索、排序和文件系统。二叉树每个节点最多有两个子节点，平衡树通过保持左右子树高度平衡，确保搜索效率。 5. **图**：由顶点和边组成，可以表示各种复杂关系，如网络拓扑、社交关系等。图的遍历方法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 6. **哈希表**：通过哈希函数将键映射到数组的特定位置，提供快速的查找、插入和删除操作，常用于数据库索引和缓存。 7. **算法分析**：理解算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键。大O符号表示法用来描述算法运行时间随输入规模增长的趋势，例如，O(1)为常数时间，O(log n)为对数时间，O(n)为线性时间，O(n^2)为平方时间等。 8. **排序算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。快速排序和归并排序在平均情况下为O(n log n)，而冒泡排序和选择排序则为O(n^2)。 9. **查找算法**：二分查找适用于有序数组，时间复杂度为O(log n)；哈希查找可达到近乎O(1)的平均时间复杂度。 10. **图算法**：Dijkstra算法用于寻找图中两点间的最短路径，Floyd-Warshall算法可找到所有点对间的最短路径；Kruskal和Prim算法用于最小生成树问题。 在安徽理工大学850课程中，学生会深入学习这些概念，并通过实践项目和考试来提升对数据结构和算法的理解和应用能力。掌握这些知识对于未来从事软件开发、系统分析或数据科学等相关工作至关重要。

混合A*（Hybrid A*）路径规划算法详解：从基础到实践，逐行源码分析Matlab版实现,混合A星路径规划详解：从原理到实践，逐行源码分析Matlab版Hybrid AStar算法,逐行讲解hybrid astar路径规划 混合a星泊车路径规划 带你从头开始写hybridastar算法，逐行源码分析matlab版hybridastar算法 ,核心关键词： 1. Hybrid Astar路径规划 2. 混合A星泊车路径规划 3. Hybrid Astar算法 4. 逐行源码分析 5. Matlab版Hybrid Astar算法 以上信息用分号分隔的关键词为： Hybrid Astar路径规划; 混合A星泊车路径规划; Hybrid Astar算法; 逐行源码分析; Matlab版Hybrid Astar算法;,Hybrid A* 路径规划算法的 MATLAB 源码解析