16QAM理论误码率与实际误码率MATLAB仿真程序_数学_自然科学_专业资料。...BPSK误码率仿真_信息与通信_工程科技_专业资料。1.BPSK信号的调制;2.BPSK信号相干解调;3.不同信噪比环境下BPSK信号误码率计算,并与理论误码率曲线对比。...数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟_信息与通信_工程科技_专业资料。数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟第2

详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（四）--------固定障碍物，进一步对比-CSDN博客【路径规划】机器人路径规划之A*算法——四方向_机器人路径规划

本篇文章基于上篇文章进行改进，上篇文章链接如下：Matlab语言下对A*算法的研究--实现任意两点之间的路径规划改进一：以.xlsx表格形式导入环境地图到matlab程序中主要代码如下：field=readmatrix

鸽芷咕：个人主页个人专栏:《linux深造日志》《粉丝福利》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!⛳️推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录⛳️推荐引入步骤一：安装并启动Dreamview+步骤二：选择仿真模式步骤三：选择地图和车辆步骤四：开启轨迹绘制步骤五：开启模块，查看规划效果引入轨迹绘制是一项重要的技术，它在各个领域中都具

BP(BackPropagation)神经网络是一种常用的深度学习模型,可以用于图像降噪。主要步骤包括:构建BP神经网络模型。包括输入层、隐藏层和输出层。输入层大小与图像大小相同,输出层大小也与输入图像大小相同。隐藏层根据图像复杂度设定。准备训练数据。使用干净图像作为输入,加入噪声后的图像作为目标输出。训练BP网络。使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

效果：上代码：importLfrom'leaflet'require('../../../util/leaflet.contextmenu.js')require('../../../util/leaflet-ant-path.js')importstartIconfrom'@assets/img/start.png'importguoIconfrom'@assets/img/guo.png'im

基于matlab的A星算法和PSO算法实现路径规划动画演示，具有GUI界面，可自主生成障碍物。移动靶路径规划。程序已调通，可直接运行。

官网中可以看到有关MatlabRuntime的介绍，链接地址：MATLABRuntime-MATLAB&Simulink-MathWorks中国翻译：MATLABRuntime（MCR）是一个共享库、MATLAB

本项目安卓端开发均由博主完成，其中使用了一些开源的安卓组件（具体跑步路径规划算法本文不详细介绍），本项目跨度时间较长，从2018/12-2019/05一直断断续续进行开发和优化。

它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行，都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能，而视觉算法则是实现这些功能关键技术。

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更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍一、概述DV-HOP（DistanceVector-Hop）定位算法是无线传感器网络

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本次介绍一种新的自然启发式元启发式算法——凤头豪猪优化器(CrestedPorcupineOptimizer，CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCItop期刊Knowledge-BasedSystems（IF=8.8）上。1、简介受到凤头豪猪（CP）各种防御行为的启发，用于精确优化各种优化问题，特别是那些具有大规模攻击的问题。从最不具攻击性到最具攻击性，冠豪猪使用四种不同的保护机制

一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度优化原理是通过利用配备计算资源的移动无人机来为本地资源有限的移动用户提供计算卸载机会，以减轻用户设备的计算负担并提高计算性能。具体原理如下：任务卸载：移动边缘计算系统将用户的计算任务分为两部分：一部分卸载到关联的无人机进行计算，剩余部分在本地进行计算。通过将部分计算任务卸载到无人机上，可以减轻用户设备的计算负担，提高计算效率。资源调度：为了最小化所有

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要无人机三维路径规划是无人机自主飞行和协同作业的关键技术之一

(1)机器人起始坐标是在全局地图中，目标点也在全局地图中，全局路径规划在全局地图完成。机器人的运动控制是在局部地图中完成，也就是在车体坐标系下。

12种算法跑CEC2022测试集并且输出评价指标，自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F12，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线。CEC2020包括12个测试函数，有单峰、多峰、多模态和复合函数。算法是独立的.m文件，方便管理和二次开发，所有main函数均加上了详细中文注释。点击main_sing

12种算法跑CEC2021测试集并且输出评价指标，该测试集虽然只有10个测试函数，但是添加旋转和平移后相当于50个测试函数，这里调用基础的CEC2021，程序自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F10，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线。CEC2021包括10个测试函数，有单峰、多峰、多模态和复合

本期整理了12种受欢迎的算法跑CEC2005测试集并且输出评价指标，CEC2005是最经典的测试集，包括23个经典基准测试函数。每个算法都是独立的.m文件，方便管理和二次开发，所有main函数均加上了详细中文注释。如下图所示：点击mainsingle运行单个算法，点击maincompare运行12个算法并且绘制收敛曲线，点击main_indicator代码重复运行30次并且保存平均收敛曲线和相关指

一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度优化原理是通过利用配备计算资源的移动无人机来为本地资源有限的移动用户提供计算卸载机会，以减轻用户设备的计算负担并提高计算性能。具体原理如下：任务卸载：移动边缘计算系统将用户的计算任务分为两部分：一部分卸载到关联的无人机进行计算，剩余部分在本地进行计算。通过将部分计算任务卸载到无人机上，可以减轻用户设备的计算负担，提高计算效率。资源调度：为了最小化所有

集装箱多式联运定义集装箱多式联运作为一种新型多式联运方式，将多式联运和集装箱运输高效地结合在一起，集两者的优势于一身，与传统的运输方式相比具有更高效、更灵活、更低成本、更高安全性诸多优势。正是由于多式联运的这些特点，使得集装箱多式联运在近几十年中迅速发展，成为国际贸易中的一种主要运输方式。同时如何改进集装箱多式联运，有效地协调各种运输方式，提高运输效率，降低运输成本，提高客户满意度也成为了集装箱多

更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

文章目录一、问题描述二、推导步骤代数法几何法三、MATLAB代码一、问题描述  如图，已知三个球面的球心坐标分别为P1(x1,y1,z1),P2(x2,y2,z2),P3(x3,y3,z3)P_1(x_

文章目录一、问题描述二、推导步骤三、MATLABMATLABMATLAB代码四、总结一、问题描述  对于三维空间任意一点P(px,py,pz)P(p_x,p_y,p_z)P(px,py,pz),求绕任意轴线旋转角度

文章目录一、问题描述二、推导步骤三、MATLABMATLABMATLAB代码一、问题描述  给定一系列的三维空间点(xi,yi,zi),i=1,2,...,n(x_i,y_i,z_i),i=1,2,..

这篇的目的是方便自己复习总体流程1、gazebo仿真世界2、机器人模型3、slam建图4、定位5、路径规划6、小车跟随7、总体launch文件第一篇博客给出了总体代码：https://blog.csdn.net

ROS目标跟随（路径规划、雷达、地图、定位）最终效果展示一、总体launch文件1、打开已有地图2、组合小车的各个部分2.1惯性矩阵设置2.2小车底盘2.3摄像头2.4雷达2.5为机器人模型添加传动装置以及控制器

确保进行跟随的小车始终在身后最终效果代码改进最终效果ROS目标跟随改进版代码改进这里给出上一篇博客的链接：https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/135610191使用上一篇的launch文件创建机器人时，ros会自动创建一个坐标系相对关系发布节点：/tf,通过观察此节点发布的信息，我发现可以通过监听里程计坐标系:/robot2/odom

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述

一、Dijkstra算法求解单源最短路径的非常经典的一种算法，是基于贪心思想实现的，用于计算一个节点到其他节点的最短路径，即从起始点为中心向外层层扩展（广度优先搜索思想），直到扩展到终点为止。基本步骤是：首先将起始点到所有点的距离记录下来（能直接到达的点的距离为相对应的值，不能直接到达的点的距离为无穷），找到其中最短的距离，然后到达那个点，更新这个新到达的点到其他点的距离，继续重复操作，直到终点。

一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间，将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器，并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。在本文所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:p

本文主要目录为下述：1.混淆矩阵2.FPR和TPR3.ROC曲线4.AUC指标5.matlab代码1.混淆矩阵混淆矩阵的起源，源于医学上对肿瘤是否发生的预测，对于预测肿瘤是否发生的结果有四种情况。

一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间，将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器，并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。在本文所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:p

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述樽海鞘算法（SalpSwarmAlgorithm,SSA）樽海鞘算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟樽海鞘在海洋中的社会行为来解决优化问题。这种算法的设计灵感来源于樽海鞘的群体行为，尤其是它们在觅食时的协同行动方式。背景樽海鞘是一类海洋生物，属于脊索动物门。它们以群体的形式生活在海洋中，通过协调的方式进行觅食和移动。在自然界中，樽海鞘群体的行为表

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述樽海鞘算法（SalpSwarmAlgorithm,SSA）樽海鞘算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟樽海鞘在海洋中的社会行为来解决优化问题。这种算法的设计灵感来源于樽海鞘的群体行为，尤其是它们在觅食时的协同行动方式。背景樽海鞘是一类海洋生物，属于脊索动物门。它们以群体的形式生活在海洋中，通过协调的方式进行觅食和移动。在自然界中，樽海鞘群体的行为表

一、五种算法（DBO、LO、SWO、COA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。单目标优化：蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）_蜣螂算法-CSDN博客参考文献：Xue,J.,Shen,B.Dung

文件名大小更新时间这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\1.MUSIC算法MATLAB程序02017-10-19这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\1.MUSIC算法MATLAB程序\doa_music.m11912015

%MATLAB代码x=linspace(0,10,100);y=sin(x);figure;plot(x,y,'LineWidth',2);title('OriginalPlot');xl

1、简介基于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为，提出了一种新的基于种群的蜣螂优化器（DBO）算法。新提出的DBO算法兼顾了全局探索和局部探索，具有收敛速度快、求解精度满意的特点。该成果于2022年发表在知名SCI期刊THEJOURNALOFSUPERCOMPUTING上。2、数学模型2.1滚球行为 ⁣xi(t+1)=xi(t)+α×k×xi(t−1)+b×ΔxΔx=∣xi(t)−Xw∣\beg

1简介随着智能燃气管网建设工作的飞速发展,负荷预测工作越来越重要。短期负荷预测是城市燃气系统的一项基础工作,其数据对项目规划、运行调度、管网维修以及工程技术分析都具有根本意义,因此寻求有效的短期负荷预测方法以提高预测精度是非常重要的。本文首先深入分析了经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)方法在正常采样率条件下分解结果中可能存在虚假模态分量,而通过傅立叶插值法

目录背影极限学习机基于网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析（代码完整

一、优化模型简介在所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:pmin⁡≤pi≤pmax⁡,∀i∈N′C3:fmin⁡≤fi≤fmax⁡,∀i∈N′C4:∑i∈N′fi≤ftotalC5:FMSP≥0C6:Tit+

一、五种算法（DBO、LO、SWO、COA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。单目标优化：蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）_蜣螂算法-CSDN博客参考文献：Xue,J.,Shen,B.Dung

一、七种算法（DBO、LO、SWO、COA、LSO、KOA、GRO）简介1、蜣螂优化算法DBO蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）由JiankaiXue和BoShen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。单目标优化：蜣螂优化算法（Dungbeetleoptimizer，DBO）_蜣螂算法-CSDN博客参考文献：Xue,J.,She

一、优化模型简介边缘计算资源调度优化模型是为了解决边缘计算场景下的资源分配和任务调度问题而提出的一种数学模型。该模型旨在通过优化算法来实现资源的有效利用和任务的高效执行，以提高边缘计算系统的性能和用户的服务体验。在边缘计算资源调度优化模型中，可以考虑以下几个方面的因素：资源异构性：边缘计算节点通常具有不同的处理能力、存储容量和网络带宽等资源。模型需要考虑这些异构性，以便合理分配任务和资源。任务特性