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RSS订阅原创 【路径规划】用于优化 3D 空间中钻孔规划问题的遗传算法（Matlab实现）
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2025-06-09 18:04:14
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原创 高质量2025电工杯，代码，思路
光伏发电是通过半导体材料的光电效应，将太阳能直接转化为电能的技术。光伏电站是由众多光伏发电单元组成的规模化发电设施。光伏电站的发电功率主要由光伏板表面接收到的太阳辐射总量决定，不同季节太阳光倾角的变化导致了辐照强度的长周期变化，云量、阴雨、雾霾等气象因素导致了辐照强度短周期变化。当光伏电站接入电网时，光伏电站发电功率的波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。因此，准确预测光伏电站的发电功率，有助于电力调度部门提前安排调度计划，从而确保电网的功率平衡和运行安全。
2025-05-24 11:55:39
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原创 2025年电工杯A题，思路，代码，持续更新
光伏发电是通过半导体材料的光电效应，将太阳能直接转化为电能的技术。光伏电站是由众多光伏发电单元组成的规模化发电设施。光伏电站的发电功率主要由光伏板表面接收到的太阳辐射总量决定，不同季节太阳光倾角的变化导致了辐照强度的长周期变化，云量、阴雨、雾霾等气象因素导致了辐照强度短周期变化。当光伏电站接入电网时，光伏电站发电功率的波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。因此，准确预测光伏电站的发电功率，有助于电力调度部门提前安排调度计划，从而确保电网的功率平衡和运行安全。
2025-05-23 11:32:03
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原创 2025 年电工杯来袭，你准备好了吗？
在学术竞赛的璀璨星空中，有一颗闪耀的明星 ——“中国电机工程学会杯” 全国大学生电工数学建模竞赛，简称 “电工杯”。它不仅是一场智慧的较量，更是通往学术巅峰与职业辉煌的金色桥梁。现在，2025 年电工杯已火热来袭，你，准备好迎接挑战了吗？
2025-05-22 11:06:01
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原创 【时间序列处理】基于非局部均值的时间序列去噪及其在ECG信号中的应用（Matlab实现）
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2025-05-17 20:28:52
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原创 【优化算法】2025年新算法\肝癌优化算法（Matlab实现）
肝癌是全球发病率和死亡率较高的恶性肿瘤之一，因其发病机制复杂、早期症状隐匿、易转移复发等特点，给临床诊断和治疗带来巨大挑战。传统的肝癌诊疗方法在精准性、个性化程度和治疗效果上存在一定局限。在此背景下，肝癌优化算法应运而生，该类算法融合医学、数学、计算机科学等多学科知识，旨在通过对肝癌相关数据的深度挖掘与分析，优化诊疗流程、提高诊断准确性、制定个性化治疗方案，为肝癌患者提供更高效、精准的医疗服务，提升患者生存率和生活质量。
2025-05-08 22:25:23
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原创 【优化算法】2025年最新算法\H5N1 优化算法（Matlab实现）
H5N1 是一种高致病性禽流感病毒，对禽类养殖业和人类公共卫生安全构成严重威胁。由于其传播速度快、变异能力强，且病毒传播过程受环境、宿主行为等多种复杂因素影响，传统防控手段往往难以达到理想效果。在此背景下，H5N1 优化算法应运而生，该类算法基于数学模型、计算机科学与生物学知识，通过对病毒传播规律分析、防控资源配置、疫苗研发流程等环节进行优化，旨在以更高效、科学的方式应对 H5N1 疫情，最大程度降低疫情带来的损失，保障公众健康与经济稳定。
2025-05-08 21:54:04
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原创 2025超新算法/植物水分吸收与运输算法（Matlab实现）
植物水分吸收与运输是植物生命活动的基础过程，它维系着植物的生长、发育与生存，同时也在全球生态系统的物质循环和能量流动中扮演关键角色。为了深入理解、精确模拟和有效调控这一复杂过程，植物水分吸收与运输算法应运而生。这些算法基于数学模型与计算机技术，将植物生理学、土壤学、气象学等多学科知识进行整合，旨在揭示植物水分吸收与运输的内在机制，预测其在不同环境条件下的动态变化。在农业生产中，此类算法可助力优化灌溉策略，提高水资源利用效率；
2025-05-08 17:40:13
1675
原创 【多元回归】使用多种核函数的核岭回归（Matlab实现）
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2025-05-07 18:39:38
914
原创 支持向量回归（Matlab实现）
不同的核函数具有不同的特性，适用于不同类型的数据分布。在机器学习的回归分析领域，支持向量回归（Support Vector Regression，简称 SVR）是一种基于支持向量机（SVM）理论发展而来的重要算法，以其独特的优化策略和出色的泛化能力，在处理复杂回归问题时展现出显著优势，被广泛应用于众多学科与工程领域。尽管存在参数选择和计算效率等方面的挑战，但随着技术的不断发展，如结合分布式计算、改进参数优化算法等，SVR 有望在更多领域发挥更大的价值，为复杂回归问题提供更高效、准确的解决方案。
2025-05-07 18:08:26
658
原创 多个机器学习回归器的比较（Matlab）
随着技术发展，诞生了多种机器学习回归器，每种回归器都基于独特的算法逻辑和假设前提，适用于不同的数据特征与业务需求。随机森林回归是基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均，有效降低了单一决策树的过拟合风险，提高了模型的稳定性和泛化能力。然而，随机森林的模型复杂度较高，可解释性相比线性回归有所降低，难以直观地分析特征与预测结果之间的关系。线性回归是最基础且应用广泛的回归模型，它基于自变量与因变量之间存在线性关系的假设，通过最小二乘法拟合数据，使预测值与真实值的误差平方和最小化。
2025-05-07 17:45:40
755
原创 【选址问题】卡尔曼滤波器和粒子滤波器的代码，用于解决船只位置的问题（Matlab实现）
卡尔曼滤波器适用于线性高斯系统，计算效率高；粒子滤波器适用于非线性非高斯系统，能处理更复杂的情况。上述代码提供了基本的实现框架，你可以根据实际需求调整参数和模型，以更好地解决船只位置估计问题。📚2 运行结果clear all;A = 1.001;Q = 0.25;R = 0.3;x0 = 0;len = 200;N = 5000;seed = 7;🎉3参考文献。
2025-04-30 11:36:54
585
原创 【机器人路径规划】用于实现 GA 以进行机器人路径规划（Matlab实现）
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2025-04-23 14:31:07
735
原创 【信号处理】实现主成分分析 (PCA)（Matlab实现）
在大数据时代，数据规模不断膨胀，高维数据带来的 “维数灾难” 问题日益突出。高维数据不仅增加计算复杂度，还可能引入冗余信息，干扰数据分析与模型构建。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）作为一种高效的数据降维技术，能够在保留数据主要信息的前提下，将高维数据映射到低维空间，简化数据结构，提升数据分析效率与模型性能，在机器学习、计算机视觉、生物信息学等众多领域发挥着关键作用。
2025-04-22 15:11:52
948
原创 【图像加密】基于分数阶傅里叶变换和曲线锯变换的图像加密（Matlab实现）
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2025-04-18 19:44:19
856
原创 【车间调度】基于全局邻域和爬山优化模糊灵活作业车间调度问题的算法（Matlab实现）
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2025-04-18 19:29:31
538
原创 【经济调度】基于蜜蜂算法的经济调度（Matlab实现）
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2025-04-16 19:47:19
945
原创 【机器学习】机器学习用于算法交易（Matlab实现）
依据评估结果，针对性调整模型架构、参数、特征，引入新数据、新算法持续迭代优化，确保交易策略与时俱进，契合市场演进轨迹。机器学习算法擅长处理海量、非线性数据，能从历史交易轨迹中挖掘隐藏的价格趋势、波动周期、市场情绪与各类资产关联，突破人类认知局限，快速适应市场动态变化，提前预判风险收益，为算法交易策略优化提供有力支撑。尽管荆棘载途，面临过拟合、黑箱、数据质量等诸多挑战，但随着技术革新、监管完善、数据生态优化，有望突破困境，持续拓展应用边界，引领金融交易迈向更智慧、稳健、公平的未来。行百里者，半于九十。
2025-04-15 16:25:39
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原创 【超声波雷达系统】用于基于教育的雷达的信号生成、采集和处理（Matlab实现）
创新思维激发：在实践过程中，学生可以尝试不同的信号设计和处理方法，激发创新思维。实践模式实验课程：开设专门的雷达实验课程，让学生在教师的指导下完成信号生成、采集和处理的实验。发展方向 虚拟实验平台：开发虚拟雷达实验平台，降低设备成本，让学生可以在虚拟环境中进行信号生成、采集和处理的实验。例如，在学习脉冲雷达时，学生可以调整脉冲宽度和重复频率，观察信号的变化对雷达性能的影响。在教育场景中，让学生了解雷达信号的生成、采集和处理过程，不仅有助于他们掌握电子信息、信号处理等专业知识，还能培养其实践能力和创新思维。
2025-04-13 18:16:19
671
原创 【状态估计】使用卡尔曼滤波技术对传感器真实位置和加速度数据进行状态估计（Matlab实现）
粒子滤波（PF）：为应对非高斯噪声问题，PF 采用蒙特卡罗方法，用大量随机粒子来表示系统状态的概率分布，每个粒子携带状态信息，依据测量值对粒子权重进行更新、重采样，以逼近真实状态分布，适用于非线性、非高斯系统，如复杂环境下的目标跟踪，但计算成本较高，在实际应用中需平衡精度与计算资源。它能够在存在噪声干扰的情况下，巧妙平衡系统模型预测信息与传感器测量信息，使最终得到的状态估计值尽可能接近真实值，为系统决策提供可靠依据，例如在自动驾驶汽车轨迹规划中，精准的位置与速度估计保障行车安全与路线精准性。
2025-04-02 18:17:51
1055
原创 【指纹处理】指纹提取和修复（Matlab实现）
2. 发展趋势：多模态融合技术：结合指纹与其他生物特征如人脸、虹膜，或融合多种指纹采集技术优势，全方位获取个体特征信息，弥补单一指纹特征短板，提升识别可靠性与抗伪造能力，如开发集成光学与电容式指纹采集的复合型设备，适应复杂应用场景。微型化、便携化指纹提取修复设备：随着物联网、移动办公需求增长，研发小型化、低功耗、易于携带的指纹提取修复装置，如可穿戴式指纹采集器、便携式刑侦指纹勘查箱，拓展指纹技术应用边界，实现随时随地精准指纹处理。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。
2025-04-02 18:04:13
663
原创 【强化学习】使用迷宫的强化学习 （Q-Learning） 算法（Matlab实现）
4. 更新 Q 表：根据当前状态、选择的动作、获得的奖励以及新状态下的最大 Q 值，使用 Q - Learning 的更新公式更新当前状态 - 动作对的 Q 值。迷宫问题是强化学习中一个经典且直观的测试场景，它模拟了智能体在复杂环境中寻找最优路径的过程，通过在迷宫中应用 Q - Learning 算法，能够深入理解强化学习的基本原理和工作机制，同时为解决更复杂的实际问题提供理论基础和实践经验。未来，随着研究的深入和技术的进步，Q - Learning 算法将不断完善，为推动人工智能领域的发展做出更大贡献。
2025-04-01 18:22:13
1591
原创 【强化学习】SARSA强化学习（Matlab实现）
3. 执行动作并获取反馈：智能体执行选定的动作后，环境会发生变化，进入一个新的状态，并给予智能体相应的奖励。4. 更新动作价值表：智能体根据当前状态、采取的动作、获得的奖励、新状态以及新状态下选择的动作，对动作价值表进行更新，使它更准确地反映每个动作的价值。智能体在行动过程中，会记住自己当前所处的状态、采取的动作、获得的奖励以及进入的新状态，还会考虑在新状态下要采取的下一个动作。它既会尝试一些新的动作，以发现可能带来更高奖励的策略，又会利用已经学习到的较好的动作，保证在一定程度上的稳定性。
2025-04-01 18:05:14
1019
原创 【WSN】无线传感器网络 （WSN） 中的空穴和边界节点检测（Matlab实现）
此方法对节点的测距精度要求较高，否则会影响检测结果的准确性。2. 挑战：动态环境适应性差：在实际 WSN 应用场景中，节点所处环境动态变化频繁，如节点的随机移动、新节点的加入或旧节点的意外失效、环境干扰因素的突然增强等，现有的检测方法难以实时、精准地适应这些变化，导致检测结果滞后或不准确，影响网络的持续稳定运行。1. 空穴节点：空穴是指在 WSN 的覆盖区域内，由于节点故障、能量耗尽、遭受物理损坏或不规则的节点部署等原因，导致局部区域出现传感器节点缺失或无法正常工作的现象，该区域内的节点即为空穴节点。
2025-04-01 17:32:02
592
原创 【WSN】无线传感器网络节点位置优化（Matlab实现）
通信半径限制：节点的无线通信能力有限，通常有固定的通信半径，优化时需确保相邻节点在彼此通信范围内，构建有效的通信链路，像在水下传感器网络，受水体对信号衰减影响，通信半径受限更为明显。多目标优化权衡复杂：同时满足覆盖、连通、节能等多个目标时，各目标间相互制约，如何精准确定目标权重，找到综合最优解仍是难题，例如在应急救援现场的传感器网络部署，既要快速全面覆盖救援区域，又要兼顾设备电量有限的现实，权衡难度大。通过明确优化目标与约束条件，运用多样化的优化方法，有望克服现有挑战，实现节点布局的合理化、科学化。
2025-04-01 16:28:04
938
原创 【预测】在 MATLAB 中使用 GMDH 实现时间序列预测（Matlab实现）
训练集用于模型的构建和参数估计，测试集用于评估模型的泛化能力。Group Method of Data Handling（GMDH），即数据分组处理方法，是一种自组织的机器学习算法，它能自动筛选和构建最优的多项式模型，在处理复杂的非线性关系时表现出色。2. 模型训练：使用 MATLAB 中的 GMDH 函数或自定义代码实现 GMDH 算法，对训练集进行训练，得到最优的多项式模型。模型评估与预测 1. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算评估指标，如 MSE、MAE 等，评估模型的性能。
2025-03-31 16:36:06
781
原创 【图像去雾】基于多尺度引导过滤的实时图像和视频去雾（Matlab实现）
遥感与测绘：处理受云雾影响的遥感影像，获取更准确的地表信息，用于土地利用监测、地理信息更新等。3. 多尺度引导滤波细化透射率：将雾天图像与初步估计的透射率分别构建多尺度表示，在每个尺度上以雾天图像为引导图像，对透射率粗估计值进行引导滤波细化，得到不同尺度下更为精准的透射率估计值ti(x)，其中i表示不同尺度。在户外拍摄的图像和视频常常受到雾气的影响，导致画面清晰度下降、色彩暗淡、对比度降低，细节信息大量丢失，这不仅严重影响视觉观感，还限制了其在诸多领域的应用，如安防监控、智能交通、遥感测绘以及户外摄影等。
2025-03-28 20:43:54
1064
原创 【强化学习】使用混合模仿强化学习架构的自动驾驶赛车（Matlab实现）
模型训练过程中，采用交替训练或联合训练的方式，平衡模仿学习的快速收敛性与强化学习的探索-利用权衡，确保赛车既能快速掌握基本技能，又能不断提升应对复杂情况的能力。初期，模仿学习占据主导，利用大量专家数据让赛车迅速熟悉赛道布局、常规驾驶流程，建立起初步的驾驶策略库，使赛车能在正常赛道条件下稳定行驶，达到较高的平均速度。当遇到模仿学习未涵盖的异常情况，如赛道上突然出现的碎片、其他赛车碰撞后形成的临时路障等，强化学习模块基于实时环境反馈启动探索模式，尝试新的驾驶操作，并依据奖励机制优化策略。行百里者，半于九十。
2025-03-26 22:04:17
832
原创 【无人机】基于灰狼优化GWO的无人机UAV路径规划算法（Matlab实现）
虽然有一定的抗局部最优能力，但在某些极端复杂且存在大量相似局部最优解的环境中，仍有可能陷入局部最优，致使找到的路径并非全局最优。3. 对复杂环境的适应性：无论是存在不规则障碍物分布的复杂地形，还是动态变化的环境（如突发临时障碍物、风向风速改变等），GWO 算法都能通过不断调整灰狼个体位置，即无人机路径，来适应环境变化，保障飞行安全。尽管存在一些局限性，但通过持续的研究与改进，不断融合新的技术手段，有望进一步拓展其应用范围，提升无人机路径规划的质量与效率，推动无人机技术在更多领域的深入应用。
2025-03-25 19:39:10
1622
原创 【无人机路径规划】无人机三维路径规划中蚁群算法、A* 与 RRT* 算法对（Matlab实现）
RRT* 算法：能够在复杂的三维环境中快速找到一条可行路径，并且随着采样点数的增加，路径质量会逐渐提高，趋近于全局最优解。但由于信息素的更新需要一定的时间，在环境变化较快的情况下，算法的响应速度较慢。蚁群算法、A* 算法和 RRT* 算法是目前无人机三维路径规划中常用的算法，它们各自具有独特的原理和特点，对其进行详细对比有助于根据具体应用场景选择最合适的算法。RRT* 算法在 RRT 的基础上，增加了路径优化机制，通过重新连接节点和修剪树枝，不断优化树的结构，最终得到一条接近最优的路径。
2025-03-25 18:00:00
1270
原创 【强化学习】强化学习人机交互系统最佳控制（Matlab实现）
LQR 作为一种经典的最优控制理论方法，基于系统的状态方程和性能指标函数，通过求解一组线性代数方程，能够实现对系统的精准控制，使得系统在满足一定约束条件下，最大限度地减少人力的投入，同时有效地优化闭环行为，提升系统的整体稳定性、响应速度以及精准度。在智能人机交互系统中，积分强化学习可以充分利用系统在过去一段时间内的交互信息，对不同时刻的奖励进行累积与整合，使得智能体在探索过程中能够更全面地权衡利弊，避免因短期利益而忽视长期发展，进而引导智能体找到更优的人机交互策略，提升系统的稳定性与适应性。
2025-03-23 11:20:47
652
原创 【无人机设计】固定翼无人机的阵风建模和 SISO 飞控设计（Matlab实现）
在阵风建模方面，如何更准确地描述阵风的复杂特性，尤其是在不同气象条件和地形环境下的阵风特性，以及如何将多种建模方法相结合以提高模型的精度和实用性，是需要进一步研究的问题。在SISO飞控设计方面，如何提高飞控系统的鲁棒性和自适应能力，以应对阵风等不确定性干扰，以及如何在保证控制性能的同时降低系统的复杂度和成本，也是亟待解决的关键问题。未来，随着航空技术、控制理论和计算机技术的不断发展，相信在阵风建模的准确性和飞控系统的智能化、鲁棒性等方面将会取得更大的突破，为固定翼无人机的广泛应用提供更坚实的技术支持。
2025-03-18 16:46:56
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原创 【无人机】多旋翼无人机横向飞行的轨迹优化（Matlab实现）
同时，优化后的轨迹能够更好地适应外部环境变化，降低风场等因素对飞行的影响，提高飞行的稳定性和安全性。在多旋翼无人机横向飞行轨迹优化中，MPC方法可以根据无人机的动力学模型和当前状态，预测未来一段时间内的飞行轨迹，并通过优化控制输入来使实际轨迹尽可能接近期望轨迹。通过不断研究和改进轨迹优化方法，克服现有技术的不足，多旋翼无人机在横向飞行过程中能够实现更高的效率、更低的能耗、更好的稳定性和安全性。未来，随着相关技术的不断进步，多旋翼无人机横向飞行轨迹优化将在更多领域得到应用和发展，为社会带来更大的价值。
2025-03-16 19:24:19
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原创 【雷达建模与仿真】使用MATLAB和Simulink对雷达系统进行建模与仿真（Matlab实现）
同时，根据新的应用需求或技术发展，拓展模型功能，如增加新的干扰类型应对能力、适应多目标探测场景等。设置不同的初始条件和输入激励，如目标的运动状态、干扰信号的特性等，观察雷达系统各个模块的实时响应以及整个系统的输出，精准掌握雷达在不同动态场景下的性能表现，如跟踪精度随时间的变化、抗干扰能力的动态评估等。通过将部分实际硬件（如雷达天线、信号采集卡等）接入仿真系统，在虚拟环境与实际硬件相结合的条件下测试雷达系统，既能利用仿真的灵活性进行各种复杂场景模拟，又能验证实际硬件的功能与性能，提高仿真的可信度与实用性。
2025-03-11 17:13:11
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原创 【卡尔曼滤波器】卡尔曼滤波器与线性动态系统（Matlab实现）
1. 导航系统：在卫星导航、惯性导航等场景，传感器测量值（如 GPS 坐标、加速度计读数等）存在噪声，卡尔曼滤波器将来自不同传感器的信息融合，精确估计载体（飞机、船舶、汽车等）的位置、速度、姿态等状态，实现精准导航，保障航行安全。综上所述，卡尔曼滤波器与线性动态系统相辅相成，前者依托后者模型实现卓越的状态估计功能，广泛应用于诸多领域，虽存在挑战，但发展前景依然广阔，持续推动各行业的智能化进程。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。行百里者，半于九十。
2025-03-06 18:25:59
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原创 【卡尔曼追踪】Vold-Kalman 阶次追踪（Matlab实现）
3. 对先验知识的依赖：在构建模型时，通常需要一定的系统先验知识，如大致的非线性阶次范围、噪声统计特性等，若先验信息不准确，会给实际应用带来困难。1. 强大的非线性处理能力：相较于传统线性建模方法，它能深入剖析系统的非线性行为，精准捕捉系统在不同工况下的动态变化，提供更贴合实际的系统描述。2. 实时性与适应性：Kalman 滤波的递推特性使其具备实时更新系统状态估计的能力，能够快速适应系统运行过程中的参数漂移、外界干扰等变化，确保阶次追踪的准确性与及时性。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
2025-03-06 17:54:12
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原创 【无人机路径规划】通过人工蜂群 （ABC） 实现单无人机和多无人机在二暗和三暗环境下的路径规划（Matlab实现）
1. 冲突避免：多无人机同时作业时，极易出现飞行路径交叉、空域争抢等冲突，利用 ABC 算法规划时，需额外增加约束机制，如基于时间窗或空间分离的策略，确保无人机之间保持安全距离，避免碰撞。未来，随着硬件算力提升、算法改进融合，基于 ABC 算法的无人机路径规划有望实现更精准、高效的多场景应用，推动无人机产业迈向新高度。然而，无人机要安全、高效地完成任务，精准且优化的路径规划至关重要，特别是在复杂的二/三维环境中，面临诸多挑战，而人工蜂群（ABC）算法为解决这些难题提供了创新性思路。行百里者，半于九十。
2025-03-04 19:28:43
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原创 【雷达仿真】使用卡尔曼滤波器完成车辆跟踪，利用仿真 RADAR 数据进行测量更新（Matlab实现）
未来的工作可以进一步研究更复杂的车辆运动模型和更精确的测量技术，以提高车辆跟踪的性能。卡尔曼滤波器作为一种高效的状态估计工具，能够在存在噪声的情况下，对动态系统的状态进行最优估计。本项目旨在利用卡尔曼滤波器实现对车辆的跟踪，并借助仿真的 RADAR 数据进行测量更新，以提高跟踪的准确性和可靠性。在预测阶段，根据上一时刻的状态估计和系统的动态模型，预测当前时刻的状态和协方差。在更新阶段，利用新的测量数据（如 RADAR 测量的距离、速度等）对预测结果进行修正，得到更准确的状态估计。行百里者，半于九十。
2025-03-01 14:06:19
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原创 【机器人路径规划】移动机器人路径规划的实现（Matlab实现）
起始点作为树的根节点，新采样的点若能与树上已有节点通过一定规则连接（如满足无碰撞条件且距离在一定范围内），则将其加入树中，持续迭代直至采样点落入目标区域附近，最后从树中提取出一条连接起始点与目标点的路径。RRT算法具有快速探索空间的能力，对高维复杂空间适应性强，但得到的路径通常不是最优路径，后期多配合路径优化算法使用。在搜索过程中，将地图划分为网格形式，每个网格节点赋予相应成本值，机器人通过不断扩展具有最小综合成本（包含从起始点的实际成本与到目标点的启发成本）的节点，直至找到目标点，最终回溯得到最优路径。
2025-02-28 11:00:57
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原创 【控制】 LQR 和强化学习的结合（Matlab实现）
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2025-02-27 19:00:13
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