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MATLAB自动驾驶开发:将OpenStreetMap数据导入驾驶场景(第十九讲)
OpenStreetMap是一个免费的、开源的网络地图服务,能够访问众包的地图数据。使用驾驶场景设计器应用,可以从OpenStreetMap导入地图数据,并使用它为你的驾驶场景生成道路。 本讲主要介绍在应用中导入地图数据的情况。另外,要将OpenStreetMap道路导入到驾驶场景对象中,请使用roadNetwork功能。 19.1 选择
MATLAB概率计算:方舟常驻池六星抽取的数学期望分析
冬日饮茶,方舟大更,闲来无事。与朋友黄某聊到方舟内常驻寻访池平均需要抽几次才能出六星(即数学期望)。 众所周知明日方舟的常驻寻访有保底机制:前50次抽卡,每次六星出率均为2%不变;但从第51次开始,如果之前一直没出六星,每次六星概率便会叠加2%,直至最后必出六星。换句话说,咱们举个例子,假设前50抽都没出六星,那第51抽六星概率为4%,第
基于用户的协同过滤推荐算法:MATLAB实现与评分预测
众所周知的是,我们生活在一个充满“大数据”的社会生活当中,比如豆瓣图书,电影推荐等等。 在豆瓣,我们可以看到我们想要观看的影视作品的豆瓣评分 图上方是与新三国相类似的影视作品,下方是观看者对新三国的评价等等 针对于传统推荐,即基于内容,基于用户,以及基于商品的推荐,一种现有推荐算法,既融合协同过滤推荐,又包含用户,或者商品的推荐算法。 现
少样本量相关分析:灰色关联度分析原理及MATLAB实现
灰色关联度分析(grey relation analysis) 作用: 两个变量之间的关联关系;截面数据的相关性,或者两个变量在时间序列上的变化一致性。 适用条件: 相关分析最小样本量需求为30,当样本量过小时,可以使用灰色关联度分析。 步骤: 示例数据: clc;clear; Data=[376 62 89 74 65 86;373 6
LTE-A系统载波聚合下资源分配算法的Matlab仿真研究
1.算法描述 载波聚合即CA,是LTE-A中的关键技术。是为满足用户峰值速率和系统容量提升的要求,增加系统传输带宽的技术,通过CA技术,用户最高上网速率可提升到300Mbps,带来极速上网体验。载波聚合是LTE-A中的关键技术。为了满足单用户峰值速率和系统容量提升的要求,一种最直接的办法就是增加系统传输带宽。因此LTE-Advanced系统引入一项增加传输带宽的技术,也就是CA...
基于MCKP-MMF算法的无线传感器网络流量估计Matlab仿真
一、理论基础 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络,它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信,因此网络设置灵活,设备位置可以随时更改,还可以跟互联网进行有线或无线方式的连接。通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络...
直接序列扩频系统仿真:Matlab平台下的扩频通信研究
简介 部分源代码 clc;clear;close all; encod1=round(rand(1,5000)); %产生5000个随机码元encod1=2*encod1-1; %码序列变为双极性 L=length(encod1); for m=128 %扩频因子128倍 a=repmat(encod1,1,m); b=(reshape(a,L,m)).'; x=reshape(b,1,L*m);
多信道协作中继频谱预留切换机制的Matlab仿真分析
1.问题描述: 2.部分程序: clc; clear; close all; warning off; RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',1)); addpath 'My_Function\' %自定义函数路径 addpath 'My_Figure\' %仿真结果图保存路径 addpath 'My_Result\'
梯度下降算法的Matlab动画演示与数学建模仿真实践
部分源代码 % Getting Started examples for animateGraDes% % Example 1: Simplest%--------------------agd = animateGraDes(); % instantiateagd.funcStr='x^2+2*x*y+3*y^2+4*x+5*y+6'; % cost function is requiredag
BP/RBF/GRNN神经网络在航迹异常识别中的Matlab仿真对比
一、理论基础 1.1基于BP神经网络的识别 BP神经网络,即Back Propagation神经网络,其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲,BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示: 从图1的结构可知,BP神经网络主要由输入层,隐含层以及输出层构成。来自外界的信息通过输入层传输进入到隐含层进行处理...
形态学处理在交通标志检测分割中的Matlab仿真实现
一、理论基础 算法的基本流程如下所示: 步骤一:消除明显细小的连通域。 这个我认为你没理解我的意思,200是一个非常小的值,而不是经验值,目的是为了删除各种噪点组成的连通域。起到滤波的作用。如果非要这里使用bwlabel来标记,没实际意义如果标记了,计算面积,然后将面积小的去掉,那么这个面积多少才算小?还是得设置门限。所以这里必须使用bwaeraopen这个函数。这里用lwlabel没实际意义...
基于Ad-hoc的车联网MAC协议MATLAB仿真分析(WSN通信视角)
1 简介 移动Ad hoc网络是近年来网络研究的热点,WSN(Wireless Sensor Networks,无线传感器网络)是传感器研究领域一个新的研究方向.由于它们之间诸多的相似性使得每当提到WSN的时候往往与Ad hoc网络做比较.本文试图通过对Ad hoc网络和WSN网络特点和路由协议的介绍和分析,使这两个领域区别并联系起来. 2 部分代码 % main.m% 主程序:对于不同的K,N值
MATLAB构建公路全车/铁路半车-桥耦合模型的精细解析
模型包含:车体、2个轮对、桥梁...
麻雀算法优化PNN神经网络在MATLAB中的数据分类实践
1 简介 概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称PNN)是利用贝叶斯定理和基于风险最小的贝叶斯决策规则对新样本进行分类的神经网络,具有训练时间短且不易收敛到局部极值的优点,但是传统PNN采用相同平滑系数容易导致识别率低和误分类的问题,其次平滑系数对分类结果影响巨大并且难以确定,模式层神经元数目由训练样本数目确定,当训练样本集规模巨大时,导致网络结构复杂...
【语音识别】基于mfcc特征的语音识别Matlab源码解析(含GUI)
在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步就是提取特征。换句话说,我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来,然后把其他的乱七八糟的信息扔掉,例如背景噪声啊,情绪啊等等。 搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音,声道的shape(形状?)决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头,牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状...
Matlab处理气象数据:中国地面气象数据集批处理与共享
气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中。地理遥感生态网平台提供的气象数据包括有气温、气压、相对湿度、降水、蒸发、风向风速、日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享。 1级目录 文件名 PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.
Matlab钢筋混凝土塑性损伤生成器及粘结滑移参数生成
一、《混凝土结构设计规范GB50010-2010》相关理论 1.单轴受拉: 2. 单轴受压 3. 损伤因子的确定 本软件采用“张劲公式法”,基于规范的混凝土应力—应变提出公式: dk =(1-β)εinE0/(αk +(1-β)εinE0) (k= t,c) 式中,t,c分别代表拉伸和压缩;β=εpl/εin为塑性应变与非弹性应变的比例系
MATLAB R2023b自动驾驶工具箱安装教程:ROS2接口环境部署方案
1、右键解压文件 2、进入解压后文件 3、右键管理运行 4、点击我有文件安装密钥 5、勾选是点击下一步 6、输入密钥下一步19888-45209-61323-29230-25497-43412-35108-15123-25580-54377-05875-31006-25681-45018-46907-09460-23253-25339-5
miu小波变换在人体步态数据检测与识别中的Matlab仿真
一、理论基础 在进行数据采集的过程中,需要根据实际情况选择合适的采集设备,现有的采集设备一般都是由多个传感器模块、显示模块、电源模块以及通信模块构成。在本课题中,我们选择了BWT61CL无线蓝牙版带电池陀螺仪姿态传感器作为本文的数据采集设备...
PSO粒子群优化算法在立体仓库货位优化中的Matlab仿真
1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是:不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质,收敛速度较快,算法简单,容易编程实现。然而,PSO算法的缺点在于:(1)对于有多个局部极值点的函数,容易陷入到局部极值点中,得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种,其一是由于待优化函数的性质;其二是由于微粒群算法中微粒的多样性迅速消失,造成早熟收敛。这两个因素通常密不可分地纠缠在一起。
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