传统A*算法与创新版对比：融合DWA规避障碍物的仿真研究及全局与局部路径规划,1.传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 算法经过创新改进，两套代码就是一篇lunwen完整的实验逻辑，可以拿来直接使用 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 可根据自己的想法任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 绝对的高质量。 ,关键词：A*算法; 改进A*算法; 算法性能对比; 融合DWA; 局部路径规划; 全局路径规划; 障碍物规避; 地图设置; 仿真结果; 姿态位角变化曲线。,"改进A*算法与DWA融合：全局路径规划与动态障碍物规避仿真研究"

本文档详细介绍了一款基于YOLOv11模型开发的脸部识别及统计系统的搭建全过程。从软件所需的软硬件设置到用Python和相关框架完成训练模型，再到ONNX格式化以便多平台布署，直至创建PyQt GUI接口实现便捷操控均有详述。 适用人群为从事AI、机器视觉开发的专业人士或者研究人员。 使用场景主要是智能监控，公共安全，顾客数据分析等方面的应用目标，目的是实时识别视频流中人的面孔数目，从而达到高效的人流量统计。文中提供了具体的方法步骤及实例指导开发者实际落地这一解决方案。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是在深度学习领域的创新应用，其核心在于利用YOLOv11模型进行人脸检测并统计视频流中的人脸数量。YOLOv11模型作为实时对象检测系统中的一员，能够快速且准确地识别和定位图像中的多个对象，非常适合于处理视频流中的实时人脸检测任务。 在构建系统之前，首先需要准备适当的软硬件环境，包括安装必要的软件库和依赖项，以及配置硬件资源以满足模型训练和运行的性能需求。在硬件选择上，考虑到YOLOv11的计算强度，通常推荐使用具备较强图形处理能力的GPU。软件方面，则需要安装Python、深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）、ONNX等工具。 数据集的准备是模型训练之前的重要步骤，需要收集和整理人脸图片数据，并对其进行标注，以便用于模型的学习。在这一过程中，数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力及检测性能。数据集配置文件则详细记录了数据集的结构信息，为模型训练提供必要的指引。 接下来是对YOLOv11模型的训练过程，其中涉及到模型参数的设定、训练策略的选择以及训练过程中的监控。模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检测其在未见数据上的表现，并通过可视化手段展示性能评估结果，从而为后续的模型优化提供依据。 为了实现多平台部署，系统将训练好的模型导出为ONNX格式，这样能够保证在不同的平台和框架上具备良好的兼容性和执行效率。在多平台布署时，ONNX模型的稳定性、兼容性和执行速度是非常关键的考量因素。 为了使系统更加友好和易于操作，文中还提供了创建PyQt GUI界面的指导，从而允许用户通过图形界面与系统交互，完成人脸检测和计数的操作。PyQt是一个创建GUI应用程序的跨平台工具集，它支持丰富的控件和布局，可以创建功能全面的应用程序。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是一套全面的解决方案，包含了从环境准备、数据集制作、模型训练、性能评估到最终用户界面的设计和实现。它不仅为AI和机器视觉领域的专业人士提供了一套可操作的工具集，也为智能监控、公共安全和顾客数据分析等场景提供了实用的技术支持，能够有效地实现高效的人流量统计。

内容概要：本文详细分析了TDCA算法在自采数据中表现不佳的可能原因，并提出了相应的改进建议。首先，从算法敏感性方面指出时空滤波器对噪声敏感，建议增加预处理步骤如带阻滤波和ICA去除伪迹；信号对齐问题则需要使用同步触发设备并在预处理阶段重新对齐触发信号与EEG数据。其次，在数据采集与范式设计方面，强调了刺激参数与清华数据集差异、通道配置与空间模式不匹配以及校准数据量不足等问题，并给出了具体的调整建议，包括检查刺激频率、优化电极配置、增加试次数等。最后，考虑到个体差异与视觉疲劳、数据分段与时间窗选择等因素，提出了引入个性化校准、尝试不同时间窗长度等措施。改进策略总结为优化预处理流程、验证刺激参数、调整通道配置、增加校准数据量和引入迁移学习五个方面。 适合人群：从事脑机接口研究或TDCA算法应用的研究人员、工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员分析TDCA算法在自采数据中表现不佳的原因；②指导研究人员通过优化预处理流程、验证刺激参数等方式改进TDCA算法的应用效果。 其他说明：若上述调整仍无效，可进一步提供数据样例或实验参数细节，以便针对性分析。文章提供的建议基于对TDCA算法特性的深入理解，旨在提高算法在实际应用中的性能和稳定性。

Matlab实现BP神经网络K折交叉验证与Kfold参数寻优案例：优化模型性能的实用方法,Matlab实现BP神经网络K折交叉验证与Kfold参数寻优案例：优化模型性能的实用方法,Matlab实现BP神经网络K折交叉验证，Kfold寻参案例 ,Matlab; BP神经网络; K折交叉验证; Kfold寻参案例; 参数优化。,Matlab实现K折交叉验证BP神经网络寻参案例 BP神经网络，即反向传播神经网络，是人工神经网络的一种，主要用于分类和回归等机器学习任务。在实际应用中，为了提高模型的泛化能力和预测精度，K折交叉验证和参数寻优是不可或缺的步骤。K折交叉验证是指将原始数据集随机分为K个大小相似的互斥子集，每次用K-1个子集的合集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集，这样可以循环K次，最终得到K个测试结果的平均值作为模型的性能指标。这种方法能有效评估模型在未知数据上的表现，避免过拟合现象的发生。 参数寻优，尤其是针对BP神经网络，主要是通过搜索算法找到最优的网络结构和权重参数。其中Kfold参数寻优是指在K折交叉验证的基础上，对每个训练集再进行K折交叉验证，从而对模型参数进行精细调优。Kfold寻参可以使用网格搜索、随机搜索或者贝叶斯优化等方法来实现。 在Matlab环境中实现这些功能，需要对Matlab编程语言和神经网络工具箱有较深的了解。Matlab提供了强大的函数库和工具箱，其中神经网络工具箱可以帮助用户快速搭建和训练神经网络模型。通过编写相应的Matlab脚本，可以方便地实现BP神经网络的构建、训练、测试以及K折交叉验证和参数寻优。 案例分析是理解理论和实践相结合的重要途径。本案例通过实际数据集的应用，展示了如何使用Matlab实现BP神经网络模型的构建，并通过K折交叉验证和参数寻优方法来提升模型性能。通过对比不同参数设置下的模型表现，分析和探讨了参数对模型性能的影响，从而找到最优化的模型配置。 文章中提到的“柔性数组”这一标签可能指的是一种数据结构或者编程中的数组应用技巧，但在神经网络和交叉验证的上下文中没有提供足够的信息来解释其具体含义。这可能是一个笔误或者是与案例分析不相关的独立研究主题。 本案例详细介绍了在Matlab环境下实现BP神经网络、进行K折交叉验证以及参数寻优的步骤和方法，通过实际操作提高模型性能，具有较高的实用价值和指导意义。文章强调了理论与实践相结合的重要性，并通过具体的案例分析加深了读者对这些概念的理解。

内容概要：本文详细介绍了在Optisystem平台上搭建并仿真自由空间光通信（FSO）系统的三种常见调制格式——OOK（开关键控）、PPM（脉冲位置调制）和BPSK（二进制相移键控）。通过对每种调制格式的具体配置参数、实现方法以及遇到的问题进行深入探讨，作者不仅提供了详细的代码示例和技术细节，还分享了许多宝贵的实践经验。最终，通过对不同条件下三种调制格式的性能进行了全面对比，给出了各自的应用场景建议。 适合人群：从事光学通信研究的技术人员、研究生及以上学历的学生，尤其是那些希望深入了解FSO系统及其调制技术的人群。 使用场景及目标：帮助读者掌握如何在Optisystem中构建和优化FSO系统，理解各种调制格式的特点及其适用范围，从而能够根据具体应用场景选择最优解决方案。 其他说明：文中提到的所有配置参数和实验结果均基于作者的实际操作经验，对于初学者来说是非常有价值的参考资料。同时，作者强调了在实际应用中需要注意的一些关键因素，如大气条件的影响、硬件设备的选择等。

原创直流有刷电机转速电流双闭环PID控制Simulink仿真模型及性能分析,直流有刷电机转速电流双闭环PID控制Simulink仿真模型与性能分析,直流有刷电机转速电流双闭环控制。 双环PID直流有刷电机转速控制Simulink仿真模型，模型全是原创搭建，电机模型使用simulink模块simscope自带的DC model，控制器采用了转速，电流双闭环pwm波控制。 图片中分别是: 1. 电机仿真模型 2 3.电机在阶跃情况下和正弦情况下的转速跟踪情况。 4. 电机负载变化图 5 6. 电机在阶跃情况和正弦情况下电机的电流以及扭矩的响应曲线。 7 8. 分别是电机在正弦情况下的PWM波输出。 模型+说明文档 ,核心关键词： 1. 直流有刷电机 2. 转速电流双闭环控制 3. 双环PID控制 4. Simulink仿真模型 5. 阶跃情况 6. 正弦情况 7. 电机转速跟踪 8. 电机电流及扭矩响应 9. PWM波输出 10. 模型与说明文档,基于Simulink仿真的直流有刷电机双闭环PID控制模型研究

"简易差分放大器性能测试装置（B题）" 本资源摘要信息对于简易差分放大器性能测试装置（B题）的设计和制作进行了详细的介绍。该装置主要用于测试差分放大器的性能，包括差模电压放大倍数和共模电压放大倍数的测量、幅频特性测量和差模传输特性测量等。 一、任务 设计并制作一台自动测量场效应晶体管差分放大器性能的简易测试装置。被测差分放大器电路如图 1 所示，自行搭建。 图 1 差分放大器电路 二、要求 1. 基本要求 （1）按图 1 中参数搭建差分放大器电路，并调试使之正常工作。其中晶体管采用 N 沟道小功率场效应晶体管，型号任选不限。（10 分） （2）该装置自行产生测试信号 ui 加在放大器输入端，能够采集放大器输出端的信号 uo，并能够显示信号波形。测试时应用示波器同时监测 4 个输入输出端点 ui+、ui-、uo+、uo-的信号。要求： * 输入差模 uid 类型：DC：0~500mV，10mV 步进；AC：幅度（有效值）：0~200mV，10mV 步进，频率：100Hz~300kHz，100Hz 步进。uid 类型、幅度大小和频率可用键盘设置。 * 输入共模 uic 类型：AC：幅度（有效值）：2V，频率：1kHz。（20 分） （3）差模放大倍数测量。在 1kHz 频率下测量放大器的差模电压放大倍数 Aud 并记录显示。Aud=Uod/Uid（10 分） （4）共模放大倍数测量。在 1kHz 频率下测量放大器的共模电压放大倍数 Auc 并记录显示。Auc=Uoc/Uic Uic= Ui+ = Ui- =2V 测试共模放大倍数时允许手动改变连接切换输入信号。（10 分） 二、发挥部分 （1）幅频特性测量。连续改变输入信号频率，实时测量并显示放大器电压放大倍数的幅频特性曲线 Aud（f）。给出上限截止频率值并显示记录。（24 分） （2）差模传输特性测量。uid =0~500mV 以 DC 逐点扫描方式测量并显示放大器的差模传输特性（uod 随 uid 变化的关系）曲线。（21 分） （3）其他。（5 分） 三、说明 1. 作品可采用现场提供的直流稳压电源供电。 2. 基本要求（1）调测时可用信号发生器和示波器测量。 3. 测量精度要求：相对误差的绝对值不超过 10% 。 本资源摘要信息对简易差分放大器性能测试装置（B题）的设计和制作进行了详细的介绍，涵盖了差分放大器的基本原理、设计要求和测试方法等方面的知识点。

基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率探讨的十图仿真程序学习指南。,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,基于4QAM; 16QAM; 64QAM调制方式; AWGN信道; 性能分析; 星座图对比; 误码率; 误符号率; 仿真图学习,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

MATLAB仿真平台下的AODV与LEACH自组网网络性能对比：吞吐量、时延、丢包率及节点能量消耗的综合分析,matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量 ,AODV; LEACH; 自组网网络平台仿真; 吞吐量; 端到端时延; 丢包率; 剩余节点个数; 节点消耗能量,MATLAB仿真：AODV与LEACH自组网性能对比 在当今的无线通讯领域，自组网技术作为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的重要组成部分，日益受到关注。自组网能够有效地在没有固定基础设施的环境下，实现节点间的快速有效通信。而在众多自组网协议中，AODV（Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing Protocol）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是两种具有代表性且广泛研究的路由协议。 MATLAB作为一个强大的仿真工具，在工程和学术研究中被广泛应用，其在研究和评估自组网网络性能方面表现尤为突出。通过MATLAB仿真平台，研究人员能够对AODV和LEACH协议在不同条件下的网络性能进行模拟和比较。 在网络性能评估指标方面，吞吐量、端到端时延、丢包率以及节点能量消耗是四个核心的评价参数。吞吐量指的是在一定时间内，网络中成功传输的数据量，它直接反映了网络的传输效率。端到端时延是指数据从源节点传输到目的节点所需的总时间，它反映了网络的响应速度。丢包率是指在网络传输过程中丢失的数据包数量与总发送数据包数量的比率，它能够体现网络的稳定性和可靠性。节点能量消耗是自组网网络设计中的一个重要考量因素，它关系到网络的整体寿命和运行成本。 AODV是一种按需的路由协议，它在节点需要发送数据时才开始寻找路由，这样的设计在一定程度上减少了路由维护的开销，但是在发现和建立路由过程中可能会引入较大的时延和丢包问题。而LEACH协议是一种分簇的路由协议，它通过周期性地建立簇来降低节点间的通信距离和能量消耗，从而延长网络的整体生命周期。然而，LEACH协议在建立和维护簇的过程中也可能消耗一定的能量和时间。 MATLAB仿真平台的引入使得研究人员能够在控制变量的情况下，对比分析AODV和LEACH协议在网络吞吐量、时延、丢包率以及节点能量消耗等方面的性能差异。通过仿真实验，研究人员能够获取大量数据，对这两种协议的适用场景和优劣势进行深入的研究和探讨。 通过MATLAB仿真平台进行AODV与LEACH自组网网络性能对比分析，不仅可以从理论上分析这两种协议的工作机制和特点，还能从实际仿真的角度验证理论分析的正确性，为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的设计和优化提供了科学的参考依据。

内容概要：本资源中包含“simu.mlx”文件和"bertool_simu.ber"文件。"simu.mlx"文件中，使用了poly2trellis函数、convenc函数、vitdec函数等，能够对数据进行正确编码、译码。"bertool_simu.ber"文件中，通过Matlab仿真工具bertool，在Eb/N0:0~10dB条件下，绘制了BPSK调制卷积码的误码率曲线、未编码曲线，并对比了硬判决、软判决对性能的影响。 在信息论与编码领域，卷积码作为一种重要的信道编码技术，被广泛应用于数字通信系统中，用以提高数据传输的可靠性和纠错能力。卷积码的性能仿真对于理解和改进通信系统具有重要意义，MATLAB作为一种强大的数学计算与仿真软件，为卷积码的性能仿真提供了便利。 本资源的核心内容是一份名为“simu.mlx”的脚本文件，它利用MATLAB环境对卷积码进行编码和译码操作。在该文件中，poly2trellis函数用于创建卷积码的网格图（Trellis图），这是理解卷积码结构的重要一步。convenc函数则用于对数据进行卷积编码，它将输入的比特序列转换为编码后的序列，以增加冗余度来提高通信的鲁棒性。在接收端，vitdec函数实现了卷积码的维特比译码，这是一种常用的硬判决译码方法，能够从接收的码序列中恢复出原始的信息比特。 此外，另一个文件“bertool_simu.ber”提供了在特定信噪比（Eb/N0）条件下，利用MATLAB的bertool仿真工具绘制的误码率曲线。信噪比（Eb/N0）是衡量通信系统性能的一个关键参数，它表示了信号能量与噪声功率谱密度的比值。在这个文件中，仿真了从0到10dB的信噪比范围，并绘制了使用二进制相移键控（BPSK）调制的卷积码误码率曲线。该曲线展示了不同信噪比下，卷积码的性能，即误码率与信噪比之间的关系。 在这个仿真实验中，不仅有对卷积码性能的分析，还有对不同判决方式（硬判决与软判决）对性能影响的对比。硬判决通常意味着在译码过程中，接收到的信号要么是逻辑“0”，要么是逻辑“1”，这种方式简单但不够精确；而软判决则考虑到信号的相对幅度，提供了更精确的译码信息，因此通常能获得更好的误码率性能。在通信系统设计中，选择合适的判决方式能够有效地提升系统性能。 值得注意的是，尽管硬判决和软判决都是卷积码译码中重要的决策方法，但它们在实际应用中的表现会受到诸多因素的影响，包括信道特性、信号调制方式、编码和译码算法等。因此，理解这些因素如何影响性能，对于优化通信系统的设计至关重要。 通过对卷积码在不同条件下的性能仿真，可以为通信系统的设计者提供宝贵的数据支持，帮助他们选择合适的编码参数和译码策略，以达到最佳的通信效果。同时，MATLAB的仿真结果也可以用于验证理论分析和算法的有效性，是理论与实践相结合的典范。 信息论与编码是通信工程的基础学科，其中卷积码的研究和应用是这一学科中非常活跃的领域。随着无线通信技术的快速发展，对高速率和高质量通信的需求日益增长，卷积码的性能仿真也因此成为了通信系统设计中的重要环节。MATLAB作为实现这一环节的有效工具，其强大的仿真能力为研究者提供了极大的便利，使得复杂通信系统的性能评估变得直观且易于操作。 通过本资源的使用，我们可以深入理解卷积码的编码和译码过程，掌握其性能分析方法，并通过仿真结果来评估不同设计方案的优劣。这对于从事通信系统设计的工程师和技术人员来说，是一份宝贵的参考资料。同时，对于通信技术的学习者来说，这也是一份难得的实践材料，能够帮助他们更好地将理论知识与实际应用相结合，深入掌握信息论与编码的精髓。