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本文详细介绍如何在Linux Debian 8 (x64) 系统上安装 Matlab R2015b,包括所需空间、安装步骤、破解方法及创建桌面快捷方式等关键信息。

注意:在安装前请查看安装目录是否有足够空间!完全安装大概需要12G的空间!本人在安装后系统盘满了,导致无法启动图形界面。小伙伴们不要重蹈覆辙~
Environment

Linux debian8 (x64), it is the same in other linux x64 systems
Install Packages

Matlab R2015b_glnxa64.iso and Crack files
in BaiduPan: [https://pan.baidu.com/s/1gf9IeCN], password: 4gj3
Install Steps

(1). 挂载ISO镜像文件

$ sudo mkdir /media/matlab

$ sudo mount -o loop R2015b_glnxa64.iso /media/matlab

(2). 执行安装过程,选择不联网安装,序列号在~/crack/readme.txt文件中。

$ cd /media/matlab

$ sudo ./install

attention: must install using sudo or su,or will face cannot build directory failure later
如果安装的时候没有弹出图形安装界面,直接显示installing… finish! 则需要gksudo 或kdesudo 来安装

(3). 安装完毕并且将~/crack/bin/中的文件复制到~/MATLAB/Rxxxx/bin中。

$ sudo cp /[Your crack directory]/Matlab_R2015b/Matlab_2015b_Linux64_Crack/R2015b/bin/glnxa64/* /usr/local/MATLAB/R2015b/bin/glnxa64

(4).首次运行matlab要用root权限(否则无法写文件),采用不联网激活,找到Crack中相应的激活文件*.lic,导入激活。

$ cd /usr/local/MATLAB/R2015b/bin

$ sudo ./matlab

(5). 卸载ISO镜像。

$ sudo umount /media/matlab

(6). 添加桌面快捷方式。

新建一个桌面配置文件,文件名为Matab2015b.desktop: $ sudo nano /usr/share/applications/Matlab2015b.desktop ,其内容如下:若安装在其他地方,更改/usr/local/为安装目录即可

GNU nano 2.2.6 File: /usr/share/applications/Matlab2015b.desktop
[Desktop Entry]
Encoding=UTF-8
Name=Matlab 2015b
Exec=/usr/local/MATLAB/R2015b/bin/matlab
Icon=/usr/local/MATLAB/R2015b/toolbox/shared/dastudio/resources/MatlabIcon.png
Terminal=true
Type=Application
Name[zh_CN]=Matlab_2015b

重启电脑,桌面上就会出现Matlab图标,点击即可运行~

注意,上面必须要有Terminal的值一定要是true,因为matlab只能在命令行运行!之前我写的桌面文件没有这个关键字,点开之后总是闪退
uninstall

$ sudo rm -rf /usr/local/MATLAB/R2015b

$ sudo rm /usr/local/bin/matlab /usr/local/bin/mcc /usr/local/bin/mex /usr/local/bin/mbuild
仅供参考,这些文件可能不存在

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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