压缩包中包含4个文件，所以文件都需要放在同一目录下，且最好不要有中文路径，文件采用的是matlab 2018b版本，低于此版本可能打不开，解压后直接用simulink打开.slx文件就能运行，plot_1主要是车位尺寸和道路边界信息，可以在运行simulink文件前先在matlab运行plot_1，不要关闭绘图窗口，然后运行simulink文件，可以更直观的观察到车辆的运动，plot_2主要是绘图代码，具体内容可参考我写的文章《平行泊车系统路径跟踪控制（2）》

Tcases：基于模型的测试用例生成器 什么是新的？ 最新版本（ ）现在可在Maven中央存储库中获得。 有关下载说明，请参见 。 Tcases 3.5.1对Tcases for OpenAPI进行了改进。 有关详细信息，请参见。 Tcase遇到问题了吗？ 查看。 订阅“ 组以获取通知并与其他Tcases用户共享经验。 它有什么作用？ Tcases是用于设计测试的工具。 无论测试哪种系统都没有关系-UI，命令行， 或后端。 您测试的系统级别是什么都无关紧要-单元，子系统或整个系统。 您可以在任何这些情况下使用Tcases设计测试。 使用Tcase，您可以定义被测系统的输入空间以及所

《基于模型的设计：MCU篇》以基于模型的设计在MCU中的应用为主线，分三部分介绍全书。 　　第一部分，深入剖析了Stateflow的建模与应用，以及Simulink建模与调试；介绍了新版MATLAB的特色功能与R2010b版中Embedded MA丁I．AB的编程规范和新的编程与调试模式；最后着重讨论了用户驱动模块的创建过程与应用实例等． 　　第二部分，演示了简化的基于模型设计，即基于模型的8051、英飞凌C166、Microehip dsPIC、ARM等MCU中的快速开发，并在Proteus中进行虚拟硬件测试，使读者直观地感受到在可视化的开发环境中，从算法验证到嵌入式C代码自动生成一步到位的方便与高效。 　　第三部分，以直流电动机的PID控制模型为例，介绍了满足DO一178b航空电子规范的完整基于模型设计在ARM上的实现。其流程包括可执行、可跟踪的需求分析／技术规范、Model Ad—vior测试、系统测试、设计测试、浮点模型到定点模型的自动转换与定标、为特定芯片生成嵌入式C代码、软件／硬件在环测试、嵌入式实时C代码的自动生成，最后是手工底层驱动代码与自动代码的整合等，这部分是《基于模型的设计：MCU篇》的总结与核心。 　　《基于模型的设计：MCU篇》可作为航天军工、汽车电子、通信与信息处理，电力等行业的工程师从事MCU开发时的技术手册，也可作为高校电类专业的MCU开发或基于模型设计的教材，同时也是Simulink／Sateflow高级建模与验证的参考书，另外也为广大高校学生（本、硕、博）做毕业设计提供了一种高效、快捷的软件实现方法。 刘杰，毕业于浙江大学信电系通信工程专业，获工学博士学位，现为硕士生导师，兼职教授。长期从事嵌入式器件的研究与开发，特别是近3～4年，夜以继日地潜心钻研基于模型的设计，这项最近几年才在全球掀起的新技术。致力于宣传、推广基于模型的设计在我国的应用和普及，已经出版了国内第一部基于模型设计的专著《基于模型的设计及其嵌入式实现》。

人们对可再生能源的使用越来越感兴趣，尤其是对风能和水力发电，应通过适当的技术工具将其有效地转化为电能。 为此目的，由于这些非线性动态过程的特征是在随机输入，激励和干扰的驱动下，在广泛的工作条件下工作，因此，自整定控制技术代表了可以用于此目的的可行策略。 某些已考虑的方法已经在风力涡轮机系统上得到了验证，因此，对水力发电厂使用相同控制方案的适当实施可能会带来重要的优势。 这代表了工作的重点，为这些控制策略在这些能量转换系统的设计和应用方面提供了一些指导。 实际上，似乎与风能和水能相关的研究都减少了共同的方面，因此导致很少交换和分享可能的共同点。 与水力发电系统相比，考虑到更确定的风力区域，这种考虑特别有效。 这样，这项工作就回顾了风力涡轮机和水力发电系统的模型，并研究了不同控制解决方案的应用。 该调查的另一个重要方面涉及对已开发基准模型的分析，其控制目标以及控制解决方案的开发。 这些能量转换系统的工作条件也将被考虑在内，以突出已开发控制策略的可靠性和鲁棒性特征，这对于许多装置的偏远且相对难以到达的位置尤其令人感兴趣。

matlab脑部代码脑部MR和CT合成 这是用于脑部CT和MRI的基于模型的图像合成（翻译）的代码。 给定有效输入模态（MR-T1w，MR-T2w，MR-PDw，CT）的任何组合，将综合缺少的模态。 例如，如果对象仅进行了T1w扫描，则将合成CT，PDw和T2w扫描： 该实现是在MATLAB中完成的，并且取决于SPM12软件包（及其MB工具箱）。 该代码应该适用于原始图像; 也就是说，预先进行最少的预处理。 此外，由于它是完全不受监督的，因此不需要任何培训。 如果您认为该代码有用，请考虑在“参考”部分中引用该出版物。 依存关系 该算法是使用MATLAB开发的，并依赖于SPM12软件的外部功能。 因此，以下是必需下载的文件，需要将其放置在MATLAB搜索路径中（使用addpath ）： SPM12：从下载。 拍摄工具箱： SPM12工具箱目录中的“拍摄”文件夹。 纵向工具箱： SPM12工具箱目录中的“纵向”文件夹。 Multi-Brain工具箱：下载/克隆并按照安装说明进行操作。 用例范例 此示例代码从输入的T1w MRI合成CT，PDw和T2w扫描。 输出将写在odir文件夹中，前缀

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非线性回归问题（单变量或多变量）可以使用图形用户界面 (GUI) 轻松提出，该界面使用以下求解器之一解决问题： - nlinfit：仅单变量问题。 - lsqnonlin：可以处理多变量问题（多个因拟合变量，ydata为矩阵）。 - 模式搜索：在使用 nlinfit 或 lsqonolin 之前，此求解器有助于获得良好的起点； 这样，更容易确定全局最小值。 数据作为矢量或矩阵从工作区引入 GUI。 要拟合的模型必须以矢量化形式写入 M 文件： ypred = 模型（x，xdata） ypred 是具有模型响应（行中的观察值）的列向量（单变量问题）或矩阵（多变量问题）。 x 是带有要拟合的模型参数的向量。 xdata 是一个矩阵，其中列是自变量，行是观察值。 附上使用间歇化学React器数据的动力学方程拟合示例。 要求：优化工具箱/统计工具箱/遗传算法和直接搜索工具箱取决于所选的求解

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术，提出将K-means聚类法应用在 数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型（HVS）和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半 色调图像之间的视觉误差；利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区，在每个聚类分区应用最小平方法 （least-squares）最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差，所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法（LSMB）算法相比，随着聚类分区的增加，图像平滑且边缘清晰度增加，尤其是在图像细节部位。与 LSMB算法比较，该算法的均方误差值有所降低，而权重信噪比和峰值信噪比提高了0.2～2dB，模拟实验结果 验证了算法的有效性。

基于模型预测控制的自动驾驶汽车纵向跟踪控制

基于模型的测试是一个轻量级的，形式化的验证软件系统的方法。为什么这么说呢，因为首先，基于模型的测试对待测软件系统（通常被称为SystemUnderTest，简称SUT）进行形式化的建模， 很多朋友可能已经听说了SpecExplorer是一款强大的测试工具，但却不是很了解所谓的基于模型的测试到底是什么，这篇文章可以让你对模型测试有一个大致的认识。 如果你在互联网上搜索“Model-BasedTesting”（即基于模型的测试，简称MBT），你将发现大量的信息。基于模型的测试并不是一个新生事物，也不局限于SpecExplorer这一工具，而是一个在学术界和工业界都已存在多年的概念。只是诸如Spec