智能MATLAB仿真的相关内容

文章 2024-10-25 来自：开发者社区

基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算matlab仿真

1.课题概述基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算。智能天线技术利用自适应阵列处理技术改善无线通信系统的性能，尤其是提高接收信号质量、抑制干扰和增强定位能力。在智能天线的设计中，阵列因子（也称加权向量或波束形成向量）的选择至关重要，它直接影响了阵列的方向性和增益特性。遗传算法（Genetic Alg...

文章 2024-04-29 来自：开发者社区

m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，YOLOv2则是其改进版本，由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2016年提出。YOLOv2采用了端到端的方式直接从整幅图像预测边界框和类别概率，极大地提高了检测速度。 YOLOv2网络由一系列卷积层组成，最后连...

文章 2023-12-13 来自：开发者社区

基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统，主要利用卷积神经网络（CNN）对垃圾图像进行特征提...

文章 2023-10-23 来自：开发者社区

m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训练数据进行学习，从而实现对垃圾的自动分类。智能垃圾分类系统主要基于卷积神经网络(CNN)或递归...

文章 2023-04-24 来自：开发者社区

基于Astar算法的智能避障最短路径搜索matlab仿真,可以任意选择起点和终点

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 Astar算法是一种图形搜索算法,常用于寻路。它是个以广度优先搜索为基础,集Dijkstra算法与最佳优先(best fit)算法特点于一身的一种算法。它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。 AStar（又称 A*），它结合了 Dijkstra 算法的...

文章 2023-02-17 来自：开发者社区

基于扩展卡尔曼滤波的自适应智能无人车辆行驶matlab仿真,输出三维动态行驶动画

1.算法描述 EKF扩展卡尔曼滤波要解决的是卡尔曼滤波不适用于非线性模型的问题。其和卡尔曼滤波算法结构相同，只是将非线性模型线性化，然后再应用卡尔曼滤波完成状态估计。扩展卡尔曼滤波的初始化，需要将各个变量进行设置，对于不同的运动模型，状态向量是不一样的。为了保证代码对不同状态向量的兼容性，我们使用Eigen库中非定长的数据结构。初始化扩展卡尔曼滤波器时需要输入一个初始的状态量x_...

文章 2023-02-16 来自：开发者社区

基于UKF的智能泊车MATLAB的仿真,带GUI界面

1.算法描述根据车轮轮速信号和转向盘转角信号,基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)理论设计了自动泊车车辆位姿估计算法,首先基于阿克曼转向原理建立泊车运动学方程并推导出状态方程和测量方程,随后添加常值噪声统计估计器,最后通过联邦滤波结构输出结果.仿真和硬件在环试验结果表明,本文提出的算法在X、Y方向上得到的估计值与理论值偏差范围均在可接受范围内,相比于其他滤波算法,能够更好地描述泊车过程中车辆...

文章 2023-01-16 来自：开发者社区

智能车四种常见滤波和 MATLAB 仿真：一阶 RC 低通滤波，二阶 IIR 低通滤波，五阶 FIR 低通滤波，卡尔曼滤波

四种常见滤波和 MATLAB 仿真：一阶 RC 低通滤波，二阶 IIR 低通滤波，五阶 FIR 低通滤波，卡尔曼滤波开源代码地址: https://github.com/ittuann/Enterprise_E博客目录:https://blog.csdn.net/sorcererr/article/details/124989905https://ittuann.github.io/2021/.....