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算法仿真

  • 模擬退火算法應用

    模擬退火算的應用,包含模擬退火算法的程序與仿真結(jié)果

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2019-04-15

    上傳用戶:chenyabo0001

  • 飛行器編隊算法MATLAB

    MATLAB仿真飛行器編隊算法

    標簽: MATLAB 飛行器 算法

    上傳時間: 2019-05-14

    上傳用戶:是麗麗啊

  • 對流層散射通信系統(tǒng)仿真

    基于維納濾波的對流層散射通信系統(tǒng)仿真和基于LMS自適應算法的對流層散射通信系統(tǒng)仿真

    標簽: 散射 仿真 通信系統(tǒng)

    上傳時間: 2019-05-20

    上傳用戶:dxldxl

  • GS算法程序

    用matlab仿真GS算法程序,可以直接使用

    標簽: 算法

    上傳時間: 2019-07-12

    上傳用戶:zhangsc

  • 這是一個vfh算法

    vfh,vfh+等算法MATLAB仿真程序,運行vfh.m文件即可

    標簽: vfh 算法

    上傳時間: 2020-11-18

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  • 自適應噪聲抵消算法

    自適應噪聲抵消 LMS  算法 Matlab 仿真,用一個二階FIR的LMS自適應濾波 器消除正弦干擾的一個方案。

    標簽: 算法

    上傳時間: 2020-11-20

    上傳用戶:

  • minizlo算法

    minizlo壓縮算法,并用vs2013軟件仿真驗證

    標簽: minizlo 算法

    上傳時間: 2021-02-25

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  • 滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真(先進控制系統(tǒng)設計方法第3版)仿真程序

    人工智能時代到來,先進控制技術(shù)是基礎。本書是滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真(第3版)的上冊,即“基本理論與設計方法”部分。本書系統(tǒng)論述了滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本理論、基本方法和應用技術(shù),并全部給出了MATLAB仿真分析。本書特色如下:  (1) 滑模變結(jié)構(gòu)控制算法重點置于學科交叉部分的前沿研究。介紹一些有潛力的新思想、新方法的同時,也兼顧基本概念、基本理論和基本方法的深入剖析。  (2)針對每種滑模控制算法,均給出了完整的MATLAB仿真程序,同時也給出了程序的說明和仿真結(jié)果,具有很強的可讀性。  (3) 從應用領(lǐng)域角度出發(fā),突出理論聯(lián)系實際,面向廣大工程技術(shù)人員,具有很強的工程性和實用性。書中有大量應用實例及其結(jié)果分析,為讀者提供了有益的借鑒。  (4) 書中介紹的各種滑模變結(jié)構(gòu)控制算法非常完整,程序設計結(jié)構(gòu)設計簡單明了,便于自學和二次開發(fā)。

    標簽: 滑模變結(jié)構(gòu)控制 matlab

    上傳時間: 2022-02-02

    上傳用戶:ttalli

  • 5G系統(tǒng)中F-OFDM算法設計

    5G系統(tǒng)中F-OFDM算法設計5G 系統(tǒng)中 F-OFDM 算法設計 摘 要: 將 F ( filter ) - OFDM 的框架應用在傳統(tǒng)的 LTE 系統(tǒng)上 。 利用該新的波形技術(shù) , LTE 系統(tǒng)可以支持更加靈活的 參數(shù)配置, 滿足未來 5G 豐富的業(yè)務需求。 通過發(fā)射機子帶濾波器的設計, 相鄰子帶間的帶外泄漏 (OOB ) 可以被大幅度抑 制。 接收機采用匹配濾波機制實現(xiàn)各個子帶的解耦。 最后通過實驗仿真, 比較 OFDM 系統(tǒng)和 F- OFDM 系統(tǒng)的誤塊率 (BLER ) 性能, 可以看到當存在鄰帶干擾時, 后者通過子帶濾波器對干擾的抑制, 系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于前者。 關(guān)鍵詞: F- OFDM ; 帶外泄漏 (OOB ) ;

    標簽: 5G

    上傳時間: 2022-02-25

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  • 基于圖的機器人路徑規(guī)劃螞蟻算法

    移動機器人路徑規(guī)劃尤其是未知環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃是機器人技術(shù)中的一個重要研究領(lǐng)域,得到了很多研究者的關(guān)注,并取得了一系列重要成果。目前已存在許多用來解決該問題的優(yōu)化算法,但是此類問題屬于N-Hard問題,尋求更佳的算法就成為該領(lǐng)域的一個研究熱點。為此,根據(jù)機器人路徑規(guī)劃算法的研究現(xiàn)狀和向智能化,仿生化發(fā)展的趨勢,研究了一種基于圖的機器人路徑規(guī)劃螞蟻優(yōu)化算法。算法首先用柵格法對機器人的工作空間進行建模,并用一個狀態(tài)矩陣表示其狀態(tài),由此構(gòu)造出一個連通圖,由一組螞蟻在圖上模擬螞蟻的覓食行為,從而得到避碰的優(yōu)化路徑。最后,借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識,用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析,在此基礎上,結(jié)合計算機仿真結(jié)果,證實了本文提出的算法的有效性和收斂性。迄今為止,對于未知環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃,人們已經(jīng)探索出了許多有效的求解方法諸如虛擬力場法、基于學習或Q學習的規(guī)劃方法、滾動窗口規(guī)劃方法、非啟發(fā)式方法及各類定位、導航方法等等。近年來,不少學者用改進的遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機樹、蟻群算法等方法對未知環(huán)境下機器人路徑進行了規(guī)劃機器人路徑規(guī)劃算法向智能化、仿生化發(fā)展是一個明顯的趨勢.由于已有算法不同程度的存在一定局限性,諸如搜索空間大、算法復雜、效率不高等,尤其對于未知環(huán)境,不少路徑規(guī)劃算法的復雜度較高,甚至無法求解,根據(jù)日前的研究現(xiàn)狀和不足,本文提出了一種用于解決未知環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃的基于圖的螞蟻算法,理論分析和實驗結(jié)果都證明了本文算法的有效性和收斂性本課題研究的主要內(nèi)容本文在用概格法對機器人的工作空間進行建模的基礎上,用一個狀態(tài)矩陣表示其狀態(tài),由此構(gòu)造一個連通圖,由一組螞蚊在圖上模擬螞蟻的覓食行為,從而得到避碰的優(yōu)化路徑并借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析,結(jié)合計算機仿真,證明了本文算法的有效性和收斂性

    標簽: 機器人 路徑規(guī)劃 螞蟻算法

    上傳時間: 2022-03-10

    上傳用戶:kingwide

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