【BP回归预测】雾凇算法优化BP神经网络RIME-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5186期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-07-21 07:41:38 首次发布
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【MDVRP】基于matlab遗传算法求解多车辆路径规划问题【含Matlab源码 704期】
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04-06 3762
遗传算法求解多车辆路径规划问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【CNN回归预测】雾凇算法优化卷积神经网络RIME-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5300期】
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07-28 363
雾凇算法优化卷积神经网络RIME-CNN风电数据预测（多输入单输出） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
毫米波雷达||FMCW雷达信号处理-点云生成基础
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对毫米波雷达原始数据进行雷达信号处理得到4D点云可以有不同的步骤，这里记录一下一种的毫米波雷达4D点云生成过程。
【WSN定位】基于matlab狼群算法结合BP神经网络四基站UWB定位【含Matlab源码 4104期】
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03-16 1045
狼群算法结合BP神经网络四基站UWB定位 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【毫米波】基于Matlab的毫米波雷达点云生成
qq_59747472的博客
05-22 866
毫米波雷达以其优异的穿透性、抗干扰能力和高分辨率等特点，在自动驾驶、机器人、医疗诊断等领域展现出巨大的应用潜力。毫米波雷达能够获取目标的距离、速度和角度信息，这些信息可以用来构建目标的三维点云模型，为目标识别、定位和跟踪提供关键数据。本文将探讨基于Matlab的毫米波雷达点云生成方法，深入分析其原理和实现过程，并提供具体的代码示例。毫米波雷达数据处理毫米波雷达通常采用脉冲压缩技术来实现目标探测。雷达发射一个脉冲信号，并接收目标反射的回波信号。
【论文阅读】RadHAR：通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动
dotJunz的博客
11-03 7093
准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的情境感知应用的关键，这些应用需要对人类行为的理解和识别，例如，监测独居的残疾人或老年人。传统的环境传感器如相机，或者可穿戴设备、智能手表可以实现人类活动识别。环境传感器更具有普遍性，因为不需要每个人有可穿戴设备。但是用相机可能会侵犯个人隐私。因此雷达被提议作为替代。然而，由于低成本的毫米波（mmWave）雷达系统产生稀疏和不均匀的点云，训练细粒度、准确的活动分类器是一个挑战。在本文中，我们提出了RadHAR，一个使用稀疏和不均匀的点云执行精确的HAR的框架。
【BP回归预测】雾凇算法优化BP神经网络RIME-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5186期】.zip
07-21
智能优化算法优化BP神经网络分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化BP 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化BP 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化BP 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法...
【BP回归预测】基于雾凇优化算法RIME实现光伏数据预测多输入单输出附matlab代码.rar
07-03
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 ...擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
TI AWR1843毫米波雷达采集三维点云数据（ROS）
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晓晨的博客
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毫米波雷达以其稳定性、对不同环境的适应能力、价格等方面的优势逐步引起了科研人员的注意，本文主要介绍利用了TI（德州仪器）的AWR1843设备，基于ROS系统进行采集点云数据的流程。供大家参考及为自己做一个笔记。 准备 Ubuntu 18.04 + ROS Melodic （推荐工作环境） 使用Uniflash成功烧录对应SDK版本中的Demo（mmwave_sdk_03_05_00_04/packages/ti/demo/xwr18xx/mmw/xwr18xx_mmw_demo.bin） 能够在mmwav
毫米波雷达的点云形式与分辨能力详解！
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07-25 8026
作者|frostblade 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386615052点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取1引言对于不了解毫米波雷达原理的人而言，在毫米波雷达使用过程中最大的困惑可能就是对某一个场景，毫米波雷达最终输出的点云或是跟踪目标究竟是怎样的一种形式，点云的数目和分布究...
【WSN定位】基于狼群算法结合神经网络的四基站UWB定位方案附matlab代码
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本文提出了一种基于狼群算法（WOA）结合神经网络的四基站超宽带（UWB）定位方案。该方案利用WOA算法优化神经网络的权重和阈值，提高定位精度。实验结果表明，该方案在复杂室内环境中具有较高的定位精度和鲁棒性。引言无线传感器网络（WSN）在各种应用中发挥着重要作用，其中定位是WSN的关键技术之一。超宽带（UWB）技术具有高精度、高带宽、低功耗等优点，是WSN定位的理想选择。传统的UWB定位算法主要基于时差到达（TDOA）或到达角（AOA）测量。
毫米波雷达在轨迹追踪中的维点云生成及应用研究
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这种基于深度学习的轨迹追踪方法具有较高的自适应性和准确性，在目标检测和跟踪领域具有广泛的研究和应用价值。随着毫米波雷达技术的不断进步和应用场景的扩大，基于维点云的轨迹追踪方法成为了当前研究的热点之一。最后，对于不同的应用场景，可以根据需要对维点云数据进行降噪、滤波和聚类等处理，以提高轨迹追踪的准确性和稳定性。在毫米波雷达维点云轨迹追踪中，可以利用卡尔曼滤波来融合多个时刻的维点云数据，从而实现对目标物体的连续跟踪和位置估计。通过以上源代码示例，可以生成随机的维点云数据，并使用相应的轨迹追踪算法对其进行处理。
用RVIZ2显示毫米波雷达点云
奔袭的算法工程师
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ROS2用RVIZ2显示点云 RVIZ2支持的格式如下图 毫米波雷达和激光雷达的数据可以考虑用点云显示，也即PointCloud和PointCloud2,这里采用PointCloud。 首先查看PointCloud的消息格式， http://docs.ros.org/en/api/sensor_msgs/html/msg/PointCloud.html 在vscode中新建工程，创建一个发布者和其定时回调函数，topic为“multi_points” // 创建一个发布者和其..
近两年利用毫米波雷达生成的三维点云进行轨迹追踪相关文献
qq_45920724的博客
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利用毫米波雷达生成的三维点云进行轨迹追踪
毫米波点云生成论文 阅读笔记 | 3D Point Cloud Generation with Millimeter-Wave Radar
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Kun Qian, Zhaoyuan He, Xinyu Zhang UCSD Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (ACM IMWUT)内容在优快云、知乎和微信公众号同步更新Extremely low resolution❌ due to its small form factor❌ only generates intensity maps with strong ref
FMCW雷达基础（四）：点云数据
xinrenxiaobai的博客
07-02 3698
从前面的博文中，已经了解了毫米波雷达距离、速度、角度的探测原理，而这三种结合到一起，就是当前应用较为火热的3D点云信息，将毫米波雷达获取的目标信息表示为一系列的距离-速度-角度三元组，每个三元组代表一个目标点。是一种改进的卡尔曼滤波方法，其基本原理是利用雷达信号对雷达目标的状态进行估计，并利用估计值预测雷达目标的未来状态，而不需要对雷达目标的状态进行显式的估计。是一种最简单的目标检测方法，其基本原理是将雷达信号的幅度与一个预设的阈值进行比较，如果雷达信号的幅度大于阈值，则认为存在雷达目标。
4D毫米波雷达点云处理思考
weixin_44670677的博客
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4D毫米波雷达点云处理
毫米波雷达在自动驾驶中的应用: 一项综述和点云处理方法
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毫米波雷达是一种常用的传感器，能够提供高分辨率的距离和速度信息，可用于实时感知和定位。本文将探讨毫米波雷达在自动驾驶中的应用，并介绍一种基于点云处理的方法，用于从毫米波雷达数据中提取有用的信息。本文综述了毫米波雷达在自动驾驶中的应用，并介绍了一种基于点云处理的方法，用于从毫米波雷达数据中提取有用的信息。通过分析雷达返回的点云数据，可以提取障碍物的位置、速度和尺寸等信息，从而帮助自动驾驶系统做出相应的决策。本文将综述毫米波雷达在自动驾驶系统中的应用，并介绍一种用于处理毫米波雷达数据的点云处理方法。
雾凇算法优化BP神经网络在光伏预测中的应用
资源摘要信息: "【BP回归预测】基于雾凇算法RIME优化BP神经网络实现光伏预测Matlab代码标准.zip" 知识点一：BP神经网络（反向传播神经网络） BP神经网络是一种按误差反向传播训练的多层前馈神经网络。它由输入层、...
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