寻找最小数的matlab代码自述文件，2018年7月30日。 版权所有Crypto4A Technologies Inc.2018 介绍 该目录包含一组Matlab函数，以帮助表征NIST SP800-90B（2018年1月）中介绍的噪声源的熵。 SP800-90B文档中描述的每个IID测试，包括附加的卡方函数和每个最小熵估计，都已在Matlab中实现，并使用二进制数据进行了测试。 此外，还提供了一种快速（尽管不够精确）的测试来确定数据集是否为IID。 读者可以参考NIST的SP800-90B文档（），以获得有关此存储库中实施的统计测试的更多详细信息。 请注意，本文档中“ xyz部分”的每次使用均指代SP800-90B中相同名称的部分。 有关如何使用这些工具的指针： 获得Matlab和工具集的“测试过”版本（其他版本尚未经过测试）： Matlab 2018a，distrib_computing_toolbox和statistics_toolbox。 如果要使用功能read_bin_files和independance_test_binary ，则还需要通讯系统工具箱具有bi2de和de

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信博主 2.领域：图像处理 3.内容：显微镜图像浏览器 (MIB)：MIB 是用于分割多维 (2D-4D) 显微镜数据集的软件包-matlab开发 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

基于粒子群算法的储能优化配置：成本模型分析与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置：成本模型与最优运行计划求解,MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图 代码属于精品代码 ,关键词：MATLAB代码；储能优化配置；粒子群算法；PSO算法；充放电优化；成本模型；运行计划；容量配置成本；优化求解。,基于MATLAB的PSO算法储能优化配置与充放电策略研究

动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）是一种在路径规划领域广泛应用的方法，特别是在移动机器人和自动驾驶系统中。MATLAB作为一种强大的数学计算和编程环境，是实现动态窗口法的理想平台。以下将详细介绍动态窗口法的基本原理、MATLAB实现以及可能的改进方法。 动态窗口法的核心思想是限制机器人或车辆在接下来的一段时间内的运动能力，这个时间范围被称为“动态窗口”。在这个窗口内，规划器会寻找一条既能避免碰撞又能达到目标的最优路径。这种方法的优势在于它能够实时地考虑到当前速度和加速度的约束，确保了规划的可行性。 在MATLAB中，实现动态窗口法通常涉及以下几个步骤： 1. **定义动态窗口**：需要根据机器人的物理特性和环境限制来设定最大速度、最大加速度等参数，以此确定动态窗口的边界。 2. **障碍物处理**：收集环境中的障碍物信息，通常以障碍物边界点的集合表示，然后构建安全距离模型，确保规划的路径不会与之相撞。 3. **速度规划**：在动态窗口内搜索一条满足速度和加速度约束且避开障碍物的轨迹。这可以通过优化问题来求解，例如使用梯度下降或遗传算法。 4. **路径更新**：随着机器人位置的改变，动态窗口和规划路径也需要实时更新，确保始终有安全的行驶路径。 在描述中提到的“改进的动态窗口法”可能包括如下方面： 1. **智能障碍物预测**：除了考虑静态障碍物，还可以结合机器学习技术预测动态障碍物的行为，进一步优化路径规划。 2. **分层规划**：将全局路径规划和局部路径规划结合起来，全局规划提供大方向，局部规划确保实时避障。 3. **适应性动态窗口**：根据环境复杂度和实时性能调整动态窗口的大小，提高灵活性和效率。 4. **多目标优化**：除了规避障碍，还可以同时考虑路径的长度、能耗等因素，实现更全面的优化。 MATLAB软件/插件标签表明，可能有相关的工具箱或者第三方库可以帮助实现这些功能，比如Robotics System Toolbox，它可以提供用于路径规划和避障的函数，简化开发过程。 在提供的压缩包文件中，“传统动态窗口法”可能包含MATLAB代码示例，展示基础的动态窗口法实现。通过学习和理解这段代码，可以更好地掌握动态窗口法的实现细节，并在此基础上进行改进和扩展，以适应不同场景的需求。

傅里叶反变换matlab代码离散汉克尔变换 Matlab代码离散汉克尔变换代码 离散汉克尔变换（DHT）的先前定义集中在近似于连续汉克尔积分变换的方法上，而不考虑DHT本身的属性。 最近，提出了离散汉克尔变换的理论，该理论遵循与离散傅里叶/连续傅里叶变换相同的路径。 该DHT具有导致可逆性的正交性，并且还具有离散移位，调制，乘法和卷积规则的标准集合。 提出的DHT可以用于近似连续的正向和反向汉克尔变换。 完整的理论可以在《离散汉克变换：连续汉克变换的性质和应用》中找到，《美国光学学会杂志》 A卷，第1期。 32，No. 4，pp.611-622，2015。 可以在Chouinard U，Baddour N.（2017）中找到此代码及其用法的说明。 离散汉克尔变换的Matlab代码。 开放研究软件杂志。 5（1），第4页。 DOI： 2020年9月更新 阿迪·纳坦（Adi Natan）友好地改进了一些代码。 修改内容： 现在对Y矩阵代码进行矢量化处理，使其速度提高约20倍。 该代码具有类似于Matlab的fft功能的可选零填充输入。 该代码不仅支持类似于Matlab的fft功能的向量数组

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MATLAB环境下基于电气热耦合的综合能源系统优化调度模型详解：考虑电网、热网与气网协同优化与算法研究,MATLAB代码：电-气-热综合能源系统耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 参考文档：自编文档，非常细致详细 仿真平台：MATLAB YALMIP+cplex gurobi 主要内容：代码主要做的是一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统优化调度模型，考虑了电网与气网，电网与热网的耦合，算例系统中，电网部分为10机39节点的综合能源系统，气网部分为比利时20节点的配气网络，潮流部分电网是用了直流潮流，气网部分也进行了线性化的操作处理，代码质量非常高，保姆级的注释以及人性化的模块子程序，所有数据均有可靠来源 ,综合能源系统; 优化调度; 电气热耦合; 耦合调度模型; 潮流计算; 直流潮流; 线性化处理; 代码质量; 注释; 模块子程序。,MATLAB仿真：电-气-热综合能源系统耦合优化调度模型

该文件内涵matlab的.m文件，运行main函数即可输出复现图像，代码每行均有注释