pid控制器代码matlab 自适应巡航控制 概述 使用Faster R-CNN通过KITTI数据集的视频检测高速公路车道，汽车和交通信号灯 使用各种图像处理和相机校准技术来确定检测到的物体在3D空间中相对于本车的位置 包含在MATLAB SIMULINK中基于PID的控制系统的实现，以运行具有车道保持功能的现代巡航控制系统 使用信号时态逻辑规范进行模型检查和鲁棒性测试 跑步 要运行此代码，请打开一个新的Matlab 2020项目并导入项目文件。 要运行的主要文件是MP1_b_source文件夹中的ACCBreach_MP1_b.m。 文件名中带有MP1_a的任何文件都严格用于本车的PID控制器实现。 MP1_b_source文件夹中的所有文件与视觉系统一起使用PID控制系统，该视觉系统是通过更快的R-CNN实现的。 使用用于公路驾驶的KITTI数据集对模型进行了训练和校准。

去噪声代码matlab POLSAR图像降噪 此回购包含C / Matlab代码，用于极化合成Kong径雷达（POLSAR）图像的超快速噪声滤波算法，如以下论文所述： 崔翠，山口芳男，小林博和和简扬。 “偏振合成Kong径雷达图像的滤波：一种循序渐进的方法。” 在地球科学与遥感研讨会（IGARSS）中，2012 IEEE国际，第3138-3141页。 IEEE，2012年。 可以在中找到使用该代码过滤合成POLSAR图像的演示。 核心函数和用C编写，以利用速度优势。 但是，对于POLSAR社区的大多数用户而言，Matlab函数应该是最简单的API，可以将过滤器应用于清理自己的数据。 下图显示了将滤镜应用于真实POLSAR图像时的示例结果。 左侧是嘈杂的图像，而右侧是经过滤波的图像。 图像大小为2500×2500 。 在中等水平的PC上，过滤如此大的图像仅需0.87秒。 超级快！

功率谱密度代码matlab 信号特征提取（DE 和 PSD） 用于提取信号的 DE（差分熵）和 PSD（功率谱密度）特征的代码。 提供了 Matlab 和 python 版本。 input: data [n*m] n electrodes, m time points stft_para.stftn frequency domain sampling rate stft_para.fStart start frequency of each frequency band stft_para.fEnd end frequency of each frequency band stft_para.window window length of each sample point(seconds) stft_para.fs original frequency output: psd,DE [n*l*k] n electrodes, l windows, k frequency bands

数值实验代码matlab代码平滑粒子流体动力学 MATH0471 – 2017年Springv.2（19/05/2017） 任务 该项目包括研究，实施和验证使用“光滑粒子流体动力学”（SPH）计算方法求解Navier-Stokes方程的数值方案。 SPH起源于1970年代后期的天体物理学问题，自那时以来已在许多应用领域中使用。 该方法是无网格的基于粒子的拉格朗日方法，其中坐标随流体（粒子）移动。 我们要求您研究，实施和测试以下参考文献中介绍的SPH方法：Louis Goffin，“教学式SPH模型的开发”，Ingénieur民事硕士总成绩评估列日大学建筑学院，法国科学院，2012-2013年。 该项目有4个中间期限，并且学生分为2组（A组和B组）。 对于每个截止日期，应提交一份8页的进度报告（强制性但未分级，A组的第一部分，B组的第二部分）：第1节应详细说明计算机的实现； 第2节应详细说明数学，数值和物理实验： 阅读L. Goffin的硕士论文（A组和B组）； SPH和粒子搜索方法的文献综述（A组）； 使用L. Goffin论文（B组）的3.2.4节中描述的链接列表方法实现内核和粒子搜

这是用于从论文中获取结果的代码：A. Gning、B. Ristic、L. Mihaylova、伯努利/用于检测和跟踪的箱形粒子滤波器在三重测量不确定性的情况下，IEEE 信号处理交易，卷。 60，第 5 期，第 2138 - 2151 页，2012 年。 这项工作提出了非线性动态随机的顺序贝叶斯检测和估计方法使用受三种不确定性来源影响的测量的系统：随机、集合论和数据关联不确定。 运行代码还需要 INTLAB 工具箱 ( http://www.ti3.tu-harburg.de/rump/intlab/ )。

图像剪切的代码matlab 肺血管分割使用图切 使用以下链接准备图切优化器： 解压缩“ GCmex1.9.tar.gz”，并按照相应的说明编译图形切割的mex文件。 在Matlab中运行Demo.m文件 如果您使用该软件，则应参考以下文章： @inproceedings{zhai2016lung, title={Lung vessel segmentation in CT images using graph-cuts}, author={Zhai, Zhiwei and Staring, Marius and Stoel, Berend C}, booktitle={Medical Imaging 2016: Image Processing}, volume={9784}, pages={97842K--97849k}, year={2016}, organization={International Society for Optics and Photonics} } @article{zhai2019automatic, title={Automatic quantitati

肺结节检测代码 matlab 此处授予仅出于教育和研究目的且免费使用、复制或修改本软件及其文档的许可，前提是所有副本和支持文档中均包含此版权声明和原作者姓名。 未经作者许可，不得使用、改写或改编本程序作为商业软件或硬件产品的基础。 作者对本软件对任何目的的适用性不作任何陈述。 它“按原样”提供，没有明示或暗示的保证。 1.0 版，2018 年 5 月 28 日。 对于任何错误/建议，请发送电子邮件至或有关更多详细信息，请访问 该软件是以下论文的实现： N. Khehrah、MS Farid、S. Bilal，“CT 扫描中的自动肺结节检测”，提交给国际医学信息学杂志。 如果您在研究中使用此代码，请参考上述论文。 此文件夹“演示”包含以下文件 1)main.m 2)segmentation.m 3)temporal_feature.m 4)statistical_feature 5)svmStruct 6)regiongeneration.m 7)regiongeneration1.m 除了这些文件，该文件夹还包含一些作为演示处理的肺 Ct 扫描示例图像。 Segmentation.m

故障诊断代码matlab 工业过程的容错线性参数可变模型预测控制方案（FT-LPVMPC） 抽象的 该代码为非线性化学过程中的容错提供了基于模型的策略。 拟议的主动容错控制系统（AFTCS）的结构为： 在那里，“故障检测与诊断” （FDD）阶段使用广义观察者库来检测，隔离和估计多个故障。 具体来说，使用一组LPV降序未知输入观察者（LPV-RUIO）和具有未知输入的LPV输出观察者（LPV-UIOO）。 随后，此信息将传递到补偿控制器输入数据的重新配置机制，以实现可接受的故障后系统性能。 选定的控制器使用移动视野估计（MHE）技术在每次迭代时更新基于模型的预测控制（MPC）内部模型，从而增强了控制器的容错能力。 现在，就线性矩阵不等式（LMI）问题而言，可以保证FDD模块和容错控制（FTC）单元的稳定性。 给出了基于典型化学工业过程的仿真结果，以说明这种方法的实现和性能。 要求 至少一个具有6 GB RAM的i5-3337U CPU@2.7 GHz（2核）。 R2016b或更高 包装方式： LMI实验室 论文信息 很快... 将评论和问题发送给：

故障诊断代码matlab code_for_mypaper作者：朱光辉 （1）有论文标题为“使用带有整体故障状态的带标签Petri网的离散事件系统在线故障诊断”的论文代码，该论文将提交给期刊。 （2）要运行本文中的示例，首先应安装GUROBI求解器，并确保GUROBI求解器与MATLAB的连接正确。 （3）您可以使用以下命令来测试本文中的示例。 前= [ 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0

关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法 这个是本人自己学习灰色预测理论的时候用MATLAB编写的一个源代码