利用matlab对IIR滤波器参数进行仿真，采用级联架构实现FPGA的通用化设计；同时对IIR系统输入输出位宽变化进行说明，以利于FPGA定点化设计。

matlab源代码如何运行RANS_Channel 此处可用的源代码基于 该代码解决了雷诺平均Navier-Stokes等式的问题，以充分发展具有各种特性（例如密度和粘度）的湍流通道。 该代码演示了如何修改现有的湍流模型，以正确解决这些热物理性质的变化。 有五个模型用于演示： 代数涡流粘度模型（Cess，1958年）， Spalart和Allmaras模型（1994）， 基于Myong和Kasagi（1993）的k-ε模型 Menter的SSTk-ω模型（Menter，1995年） V2F模型（medic和Durbin，2012年）。 它们可以作为 Matlab（matlab / main.m）和 以jupyter笔记本形式的python源：（可能需要一些时间来加载）或使用 要求 Matlab的 Jupyter笔记本，python3.5 执行 运行matlab文件main.m，或执行jupyter笔记本。 这些代码会运行可与之比较的DNS数据的情况。 DNS数据在基于此的目录中给出。

SCE-UA优化算法，python和MATLAB代码，已通过常见的测试函数。 更多算法实现可参考以下博客，感谢原博主的精彩讲解。 【算法】02 SCE-UA简介及源代码 https://blog.csdn.net/weixin_43012724/article/details/121401083 【算法】03 SCE-UA算法C++实现 https://blog.csdn.net/weixin_43012724/article/details/121862991 更多语言格式可支持以下作者： 优化算法 SCEUA算法C++实现 附Python、MATLAB、Fortran代码 https://download.csdn.net/download/weixin_43012724/72372688

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。[1]

分布最优平衡分层交叉验证 (DOB-SCV) 将数据集划分为 n 折，这样，除了基于标签的分层之外，还可以为每个类维护特征空间中的平衡分布。 使用 DOB-SCV 而不是分层交叉验证的实际效果是稍微提高了测试准确性。 最大的改进可以预期在小的、类别不平衡的数据集上。 该实现可用作CVPARTITION的直接替代。 参考：关于分区诱导的数据集偏移对 k 折交叉验证的影响的研究，可从https://ieeexplore.ieee.org/document/6226477 获得

PMSM永磁同步电机的MATLAB双闭环Simulink模型，突加载仿真，包含SVPWM、电流环和速度环。

图像的拉普拉斯金字塔融合，图像融合完整代码

遗传算法 (GA) 和布谷鸟搜索优化 (CSO) 的组合，用于分类精度最大化中的特征选择。 我没有使用 Levy 飞行，而是使用 GA 品种和变异进行布谷鸟更新。 我在代码中使用了朴素贝叶斯分类，但您可以将其替换为任何其他分类器。

用MATLAB进行数字信号处理（ Proakis） 的全部Matlab源程序非常经典

资源名称：基于MATLAB实现霍夫曼Huffman编码译码GUI界面设计 源码.rar 面向人群：计算机、人工智能方向毕业生、小白等 资源类型：毕业设计、源码