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最新推荐文章于 2020-06-12 13:39:37 发布
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jQuery 是继 prototype 之后又一个优秀的 Javascript 框架。其宗旨是—写更少的代码,做更多的事情。它是轻量级的 js 库(压缩后只有21k) ，这是其它的 js 库所不及的，它兼容 CSS3，还兼容各种浏览器（IE 6.0+, FF 1.5+, Safari 2.0+, Opera 9.0+）。 jQuery 是一个快速的，简洁的 javaScript 库，使用户能更方便
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
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