传统A*算法与创新版对比：融合DWA规避障碍物的仿真研究及全局与局部路径规划,1.传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 算法经过创新改进，两套代码就是一篇lunwen完整的实验逻辑，可以拿来直接使用 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 可根据自己的想法任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 绝对的高质量。 ,关键词：A*算法; 改进A*算法; 算法性能对比; 融合DWA; 局部路径规划; 全局路径规划; 障碍物规避; 地图设置; 仿真结果; 姿态位角变化曲线。,"改进A*算法与DWA融合：全局路径规划与动态障碍物规避仿真研究"

"LLC谐振变换器多种控制策略的闭环仿真研究：变频PFM控制、双环PFM电压电流控制、PWM占空比控制、Burst间歇控制及轻载调节优化、自抗扰ADRC与PI动态响应对比","LLC谐振变换器多种控制策略的闭环仿真研究：包括变频PFM控制、PFM电压电流双环控制、PWM占空比控制、Burst间歇控制及轻载调节优化，与ADRC自抗扰控制相比PI动态响应更快的Matlab Simulink仿真分析",LLC谐振变器常用控制的闭环仿真。 1. 变频控制PFM 2. PFM电压电流双环控制 3. PWM控制，占空比控制 4. Burst控制，间歇控制，着重于轻载调节 5. ADRC，自抗扰控制，相比PI动态响应更快 运行环境为matlab simulink ,LLC谐振变换器; 闭环仿真; 变频控制PFM; PFM电压电流双环控制; PWM控制; 占空比控制; Burst控制; 轻载调节; ADRC; 自抗扰控制; Matlab Simulink。,"LLC谐振变换器：多种控制策略的闭环仿真比较研究"

模块化多电平变换器MMC仿真研究：NLM与CPS-PWM调制策略的实践与对比,模块化多电平变换器（MMC）交流直流仿真研究与实现：NLM与CPS-PWM调制策略及环流抑制技术详解,模块化多电平变器MMC两种调制策略实现（交流3000V-直流5000V整流）仿真，单桥臂二十子模块，分别采用最近电平逼近NLM与载波移相调制CPS-PWM实现，仿真中使用环流抑制，NLM中采用快速排序，两个仿真动稳态性能良好，附带仿真介绍文档，详细讲述仿真搭建过程，并附带参考文献与原理出处，内容详实 ,核心关键词： 模块化多电平变换器（MMC）; 交流3000V-直流5000V整流; 调制策略; 最近电平逼近NLM; 载波移相调制CPS-PWM; 仿真; 环流抑制; 快速排序; 仿真搭建过程; 仿真介绍文档; 参考文献; 原理出处 用分号分隔：模块化多电平变换器MMC;交流整流仿真;调制策略实现;最近电平逼近NLM;载波移相调制CPS-PWM;环流抑制;快速排序;仿真搭建过程;仿真介绍文档;参考文献;原理出处; 注：由于没有具体分析要求，所以直接给出关键词，没有进行进一步的分析或解释。,模块化多

基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率探讨的十图仿真程序学习指南。,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,基于4QAM; 16QAM; 64QAM调制方式; AWGN信道; 性能分析; 星座图对比; 误码率; 误符号率; 仿真图学习,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

MATLAB仿真平台下的AODV与LEACH自组网网络性能对比：吞吐量、时延、丢包率及节点能量消耗的综合分析,matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量 ,AODV; LEACH; 自组网网络平台仿真; 吞吐量; 端到端时延; 丢包率; 剩余节点个数; 节点消耗能量,MATLAB仿真：AODV与LEACH自组网性能对比 在当今的无线通讯领域，自组网技术作为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的重要组成部分，日益受到关注。自组网能够有效地在没有固定基础设施的环境下，实现节点间的快速有效通信。而在众多自组网协议中，AODV（Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing Protocol）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是两种具有代表性且广泛研究的路由协议。 MATLAB作为一个强大的仿真工具，在工程和学术研究中被广泛应用，其在研究和评估自组网网络性能方面表现尤为突出。通过MATLAB仿真平台，研究人员能够对AODV和LEACH协议在不同条件下的网络性能进行模拟和比较。 在网络性能评估指标方面，吞吐量、端到端时延、丢包率以及节点能量消耗是四个核心的评价参数。吞吐量指的是在一定时间内，网络中成功传输的数据量，它直接反映了网络的传输效率。端到端时延是指数据从源节点传输到目的节点所需的总时间，它反映了网络的响应速度。丢包率是指在网络传输过程中丢失的数据包数量与总发送数据包数量的比率，它能够体现网络的稳定性和可靠性。节点能量消耗是自组网网络设计中的一个重要考量因素，它关系到网络的整体寿命和运行成本。 AODV是一种按需的路由协议，它在节点需要发送数据时才开始寻找路由，这样的设计在一定程度上减少了路由维护的开销，但是在发现和建立路由过程中可能会引入较大的时延和丢包问题。而LEACH协议是一种分簇的路由协议，它通过周期性地建立簇来降低节点间的通信距离和能量消耗，从而延长网络的整体生命周期。然而，LEACH协议在建立和维护簇的过程中也可能消耗一定的能量和时间。 MATLAB仿真平台的引入使得研究人员能够在控制变量的情况下，对比分析AODV和LEACH协议在网络吞吐量、时延、丢包率以及节点能量消耗等方面的性能差异。通过仿真实验，研究人员能够获取大量数据，对这两种协议的适用场景和优劣势进行深入的研究和探讨。 通过MATLAB仿真平台进行AODV与LEACH自组网网络性能对比分析，不仅可以从理论上分析这两种协议的工作机制和特点，还能从实际仿真的角度验证理论分析的正确性，为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的设计和优化提供了科学的参考依据。

机器人轨迹规划技术：三次多项式与五次多项式轨迹规划的对比研究及六自由度应用,机器人轨迹规划技术：三次多项式与五次多项式轨迹规划的对比研究及六自由度应用,机器人轨迹规划 353轨迹规划三次多项式轨迹规划五次多项式轨迹规划六自由度 ,机器人轨迹规划; 353轨迹规划; 三次多项式轨迹规划; 五次多项式轨迹规划; 六自由度,多自由度下多类型轨迹规划技术研究 在当今自动化和智能化制造领域，机器人轨迹规划技术是核心研究内容之一。机器人通过精确的路径规划，可以实现复杂操作中的高效率、高精度和高稳定性。三次多项式与五次多项式轨迹规划是两种常用的轨迹规划方法，它们在技术实现和应用场景上存在一定的差异。本研究对这两种规划技术进行了对比分析，并探讨了在六自由度机器人系统中的应用情况。 三次多项式轨迹规划是一种基础而重要的轨迹规划方法，它通过三次多项式函数来描述机器人各关节或末端执行器的运动轨迹。三次多项式轨迹规划的优点在于计算简单、易于实现，并且可以保证路径的连续性。然而，其缺点是在描述复杂轨迹时可能需要更多的路径点，且无法精确控制轨迹中的某些特定点。 五次多项式轨迹规划相比于三次多项式轨迹规划，能够在更少的路径点下生成更平滑的轨迹。五次多项式提供了更多的控制自由度，这使得它可以更加灵活地控制轨迹的形状，尤其是在路径的起点和终点，能够精确控制速度和加速度。但其缺点是计算相对复杂，对控制系统的实时性能要求更高。 六自由度（6DoF）机器人指的是具有六个独立运动方向的机器人，这种机器人能够实现更为复杂的操作。在六自由度机器人中应用三次与五次多项式轨迹规划，需要考虑的因素包括如何提高轨迹的精确度，如何在动态环境中保持路径的优化，以及如何适应不同形状和大小的工作环境。 在进行轨迹规划时，通常需要结合机器人的动力学特性、工作环境的约束条件以及任务需求等因素。三次与五次多项式轨迹规划在这些方面的不同表现，使得它们在实际应用中具有不同的适用场景。例如，如果环境对轨迹的连续性和平滑性要求较高，且对实时性要求不是极端苛刻，五次多项式轨迹规划可能是更好的选择。相反，如果需要快速实现轨迹规划，且操作环境相对简单，三次多项式轨迹规划可能是更优的选择。 此外，随着技术的发展，未来轨迹规划技术将越来越多地与人工智能、机器学习等前沿技术相结合，以实现更加智能化的轨迹规划。这将要求机器人系统在实时响应和自主决策方面具有更高的能力，同时需要更高效的算法来处理复杂的计算任务。 在具体实施轨迹规划技术时，相关的技术文档、算法代码以及模型参数都需要进行详细的记录和分析。从给定的文件名称列表中可以看出，研究人员在进行轨迹规划技术的研究时，需要准备和整理大量的文档资料，并通过多次实验与调整来优化轨迹规划的性能。这包括对于轨迹规划算法在实际机器人系统中的测试、调试以及性能评估。 机器人轨迹规划技术是实现机器人自动化操作的关键技术之一，而三次与五次多项式轨迹规划作为其中的两种重要方法，各有其特点和适用场景。通过对这些方法的研究与应用，可以提高机器人的操作性能，增强其在复杂环境中的适应能力。随着技术的不断进步，未来的轨迹规划技术将更加智能化和高效化，为机器人技术的发展开辟新的道路。

内容概要：本文介绍了如何使用遗传算法（GA）、灰狼优化算法（GWO）和麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机回归（SVR）模型，并提供了详细的Matlab代码实现。文章涵盖了数据准备、参数优化、模型训练、预测及结果可视化的全过程。通过对三种优化算法的性能对比，展示了各自的优势和特点。具体步骤包括：读取Excel数据，划分训练集和测试集，定义优化参数范围，使用相应优化算法找到最佳参数，训练SVR模型，进行预测并计算误差指标如MSE、MAE、RMSE和R²。最终通过图表形式直观呈现不同算法的预测效果和误差对比。 适合人群：具有一定编程基础，熟悉Matlab编程环境，从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提高支持向量机回归模型预测精度的应用场景，特别是那些希望通过引入优化算法改善模型性能的研究项目。目标是在多个候选优化算法中选择最适合特定任务的最佳方案。 其他说明：文中提供的代码可以直接应用于实际数据集，只需替换相应的数据文件路径即可。此外，强调了数据归一化的重要性，指出这是确保模型正常工作的关键步骤之一。

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多算法优化下的支持向量机回归预测模型对比分析——基于GA-SVR、GWO-SVR、SSA-SVR的实证研究,基于多钟算法优化支持向量机回归预测的对比研究：GA-SVR、GWO-SVR与SSA-SVR的实践与性能评估——Matlab程序化实现及可视化分析,多钟算法优化支持向量机回归预测对比。 GA-SVR GWO-SVR SSA-SVR 程序内注释详细直接替数据就可以使用。 程序语言为matlab。 多输入单输出，Excel数据，替方便 程序直接运行可以出训练集预测图、测试集预测图，迭代优化图等。 计算误差各项指标MSE,MAE,RMSE,R^2结果可视化 ,关键词为： 算法优化; 支持向量机回归预测; 对比; GA-SVR; GWO-SVR; SSA-SVR; MATLAB程序语言; Excel数据; 训练集预测图; 测试集预测图; 迭代优化图; 计算误差; MSE; MAE; RMSE; R^2结果可视化。,基于多算法优化的支持向量机回归预测对比程序

主要适用于在校本科生、研究生毕业设计或期末大作业，基于蒙特卡洛仿真方法论，介绍了卷积码、Turbo码和LDPC码，以相同的码率仿真了3种编码，并对比了其误码率性能（仿真生成在同一张图中），其中ber_compare.m 实现的是作图功能 其他三个文件夹里面的程序是卷积码、turbo码、LDPC码3种编码方式误码率仿真程序 请先运行3个文件夹中的程序，然后再运行ber_compare.m，即可得到图像。 word文档中是实验报告。