自抗扰控制技术：Boost与Buck变换器的Matlab Simulink仿真与C语言代码实现,"自抗扰控制技术在Boost与Buck变换器中的应用与仿真分析",自抗扰控制Matlab Simulink，ADRC仿真与技术文档。 有以下文件 1，Boost自抗扰仿真，与自抗扰基本原理ppt，加最基本的Boost开环仿真与闭环仿真，pi控制参数，与自抗扰对比。 2，Boost自抗扰2阶ADRC，仿真文件。 二阶自抗扰ADRC传递函数推导，与二阶离散化文件，通过自抗扰对一阶传递函数进行控制的文件。 3，Buck变器基本仿真，从开环到闭环一步一步搭建，到pi参数设计与伯德图程序代码，详细的技术文档，控制量匹配情况，扰动公式都是用mathtype敲好的。 4，二阶Buck变器自抗扰控制仿真，与详细技术文档，负载跳变稳定性更好，闭环带宽测试。 5，自抗扰传递函数推倒公式与Matlab 6，从pid到二阶adrc自抗扰控制器，C语言代码一阶adrc，二阶adrc离散化，详细的介绍文档。 参考文献加LLC，等dcdc变器自抗扰仿真。 仿真是自己一步一步搭建的，每一步仿真都有，技术文档和方案公式都用w

自动驾驶技术：动态避障与路径规划控制系列视频教程——MATLAB Simulink仿真实验及代码实现,自动驾驶路径规划 采用动态规划实现动态避障功能 MATLAB SIMULINK仿真实验视频效果 代码，相应软件安装好即可直接运行 从汽车运动学到动力学模型搭建，设计控制算法，到决策规划算法，一整套自动驾驶规划控制系列目前已在Matlab2018b、carsim2019.1 和prescan8.5.0联合软件上跑通 提供代码 ,核心关键词：自动驾驶; 路径规划; 动态规划; 避障功能; MATLAB SIMULINK仿真实验; 运动学模型; 动力学模型; 控制算法; 决策规划算法; Matlab2018b; carsim2019.1; prescan8.5.0。,"基于动态规划的自动驾驶路径规划与避障系统设计与仿真"

基于粒子群优化算法PSO优化SVM分类的Matlab代码实现：红酒数据集多分类实验,基于粒子群优化算法PSO优化SVM分类的红酒数据集Matlab代码实现与实验分析,粒子群优化算法PSO优化SVM分类—Matlab代码 PSO- SVM代码采用红酒数据集进行分类实验，数据格式为Excel套数据运行即可 输入的特征指标不限，多分类 可以替数据集，Matlab程序中设定相应的数据读取范围即可 提供三种可供选择的适应度函数设计方案 直接运行PSO_SVM.m文件即可 ,PSO; SVM分类; Matlab代码; 红酒数据集; 特征指标; 多分类; 适应度函数设计; PSO_SVM.m文件,PSO算法优化SVM分类—红酒数据集Matlab代码

· 功能说明：代码实现了基于YOLO模型的摔倒行为实时检测，当连续检测到摔倒的帧数超过设定阈值时触发报警。 · · 过程说明：通过摄像头获取视频流帧数据，利用YOLO模型进行目标检测，统计摔倒行为的连续帧数，并在达到报警条件时触发提示或报警逻辑。 基于YOLO模型的摔倒行为实时检测技术是一种利用深度学习方法实现的视觉监测系统，其主要功能是在实时视频流中检测人的摔倒行为，并在识别到摔倒动作后触发报警。这项技术在老年人居家照护、公共场所安全监控等领域具有广泛的应用前景。YOLO模型（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测算法，它能够在单一网络中同时进行目标定位和分类，具有速度快、精度高的特点，非常适合于实时视频分析场景。 YOLO模型的摔倒行为实时检测流程主要包括以下几个步骤：系统通过摄像头设备获取实时视频流的帧数据；将获取的视频帧输入到YOLO模型中进行目标检测，得到包含类别ID、置信度和边界框信息的检测结果；接下来，系统会检查检测结果中是否存在摔倒行为（即类别ID为设定的摔倒类别标识），并统计连续检测到摔倒行为的帧数；当连续帧数超过设定的阈值时，系统将触发报警机制，如在视频中叠加报警提示文字或执行其他报警逻辑，如发送通知到远程设备。 代码实现方面，需要进行模型初始化、视频流读取、YOLO模型预测、摔倒行为判断与报警提示的绘制等操作。具体来说，首先需要安装YOLOv5等模型库，并加载预训练的模型文件；然后，初始化摄像头视频流，并设置摔倒行为的类别标识和报警阈值；在循环读取视频帧的同时，利用YOLO模型进行实时目标检测，并根据检测结果判断是否为摔倒行为；如果检测到摔倒行为，则增加摔倒帧数计数器，并在满足报警条件时输出报警提示；显示处理后的视频，并允许用户通过按键退出程序。 在技术应用中，此类实时摔倒检测系统需要考虑算法的准确性和鲁棒性，例如通过优化YOLO模型训练过程中的数据集和参数设置，以提高对摔倒行为识别的准确率，并减少误报和漏报的情况。同时，系统也应具备良好的可扩展性和易用性，使得非专业人员也能简单快捷地部署和使用。

MATLAB图像增强工具：复杂代码实现，带GUI界面，可载入原图和参照图像强化，RGB/HSV分量调整,MATLAB图像增强工具：复杂代码实现，带GUI界面，可载入原图和参照图像强化，RGB/HSV分量调整,MATLAB图像增强代码 代码些许复杂，由本人一个朋友编写 是机器视觉和图像增强领域的应用，有gui界面，可以载入原图和参照强化的图像，读取参照图像的RGB或者HSV 分量，并强化原图像， 运行，corrction.m.结果如下图 ,MATLAB图像增强; GUI界面; 载入原图; 参照强化图像; RGB/HSV分量; 图像强化; 运行corrction.m; 结果展示。,MATLAB图像增强程序：机器视觉与GUI界面的优化应用

基于KKT条件的双层电力市场竞标模型：从MPEC到MILP的优化简化过程与代码实现,基于KKT条件的双层电力市场竞标模型：简化为MILP模型的MPEC双层优化策略分析代码解析与初探,GAMS代码：基于KKT条件的双层电力市场竞标模型 关键词：双层优化模型，采用KKT条件和强对偶将MPEC模型简化为MILP模型 代码的部分截图及参考文献见下图 此代码有完整的模型和适用于进行电力市场研究的初学者 ,双层优化模型;KKT条件;强对偶;MPEC模型;MILP模型;电力市场竞标模型;初学者,基于KKT条件的双层电力市场竞标模型：MPEC到MILP的简化研究

MPC模型预测控制：从原理到代码实现，涵盖双积分、倒立摆、车辆运动学与动力学跟踪控制系统的详细文档与编程实践,MPC模型预测控制原理到代码实现：双积分、倒立摆、车辆运动学与动力学跟踪控制案例详解,mpc模型预测控制从原理到代码实现 mpc模型预测控制详细原理推导 matlab和c++两种编程实现 四个实际控制工程案例： 双积分控制系统 倒立摆控制系统 车辆运动学跟踪控制系统 车辆动力学跟踪控制系统 包含上述所有的文档和代码。 ,MPC模型预测控制; 原理推导; MATLAB实现; C++实现; 案例: 双积分控制系统; 倒立摆控制系统; 运动学跟踪; 动力学跟踪控制系统; 文档与代码。,MPC模型预测控制：原理详解与代码实现全解析

基于Matlab的柔性车间调度系统源代码：实现机器调度并可视化甘特图与收敛曲线,基于Matlab的柔性车间调度系统源代码：机器灵活调度与甘特图及收敛曲线可视化,车间调度matlab源代码柔性车间调度，具有机器柔性，最后能生成甘特图以及收敛曲线 ,核心关键词：车间调度; MATLAB源代码; 柔性车间调度; 机器柔性; 甘特图; 收敛曲线,柔性车间调度Matlab源代码：支持机器柔性，生成甘特图与收敛曲线 在当前的制造环境中，随着生产的多样化和个性化需求的不断增加，车间调度系统的灵活性成为了提高生产效率和降低生产成本的关键因素。为了实现这一目标，研究人员和工程师们开发了基于Matlab的柔性车间调度系统。这一系统的开发，旨在通过Matlab强大的数值计算能力和丰富的图形界面，为车间调度提供一种有效的解决方案。 柔性车间调度系统的核心功能之一是能够实现机器调度。在车间生产过程中，机器的调度不仅关系到生产效率，还直接影响到生产成本和产品交货期。通过Matlab编程，系统能够根据生产任务的复杂性和紧急性，对机器进行灵活的分配和调度。这不仅提高了机器的利用率，同时也保证了生产的连续性和稳定性。 另一个重要的功能是可视化甘特图。甘特图是一种常用的项目管理工具，通过条形图的形式直观展示项目的时间进度和各个任务之间的关系。在柔性车间调度系统中，甘特图能够清晰地描绘出生产任务的执行情况，包括任务的开始和结束时间、任务之间的依赖关系等信息。这种可视化手段极大地提高了调度的透明度，帮助管理层和操作人员快速识别生产瓶颈和潜在问题。 收敛曲线是评估调度系统性能的一个重要指标。收敛曲线能够反映出调度算法在寻找到最优解或满意解的过程中，随着迭代次数的增加，解的质量是如何变化的。在Matlab环境下，研究人员可以利用各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来不断迭代求解，直到找到一个近似最优的调度方案。收敛曲线的生成能够帮助用户了解算法的收敛速度和稳定性，进而对算法进行调整和优化。 柔性车间调度系统的源代码设计是基于Matlab平台的。Matlab作为一种高性能的数值计算和可视化软件，为机器学习、信号处理、图像处理等领域提供了广泛的工具箱和函数库。在柔性车间调度系统的开发中，利用Matlab提供的函数和工具箱，可以有效地实现数据处理、算法开发、结果可视化等多个环节的工作。 在具体的文件中，通过详细的文档说明和源码研究，可以了解到柔性车间调度系统的设计理念、实现方法和最终效果。文档中不仅包含了系统设计的理论基础和实现细节，还包括了对关键技术和算法的深入分析。源码研究部分则提供了从算法实现到结果展示的完整流程，使得其他研究人员和工程师能够基于现有的代码进一步开发和优化。 源代码展示部分则直接向用户展示了如何利用Matlab进行柔性车间调度系统的开发。包括了系统设计、算法实现、结果输出等多个环节。通过源码的展示，用户可以清晰地了解每一行代码的作用，以及如何将这些代码组织在一起，形成一个完整的柔性车间调度系统。 基于Matlab的柔性车间调度系统源代码是一个集成了机器调度、甘特图可视化和收敛曲线分析的强大工具。它不仅能够提高车间调度的灵活性和效率，还能够帮助管理者和工程师更好地理解和控制生产过程。通过可视化的手段，这一系统为车间调度提供了一个直观和高效的操作平台，是现代制造业中不可或缺的辅助工具。

基于Simulink仿真的PID控制、BP-PID控制与PSO-BP-PID控制策略研究：清晰易懂的高质量代码实现与学习指导,基于Simulink仿真的PID控制、BP-PID控制与PSO-BP-PID控制算法的代码解析：清晰易懂，质量卓越，助力新手学习理解,PID控制、BP-PID控制、PSO-BP-PID控制的Simulink仿真。 代码清晰、易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。 ,PID控制; BP-PID控制; PSO-BP-PID控制; Simulink仿真; 代码清晰; 代码质量高; 便于学习理解。,Simulink仿真：PID、BP-PID及PSO-BP-PID控制代码的清晰解读

基于加权加速度均方根值分析的汽车平顺性MATLAB代码实现：新国标下的计算方法与输出结果,基于Matlab代码的汽车平顺性分析：新国标下加权加速度均方根值计算方法及输出结果分析,加权加速度均方根值 matlab代码 汽车平顺性分析 新国标下的加权加速度均方根值计算 输入为加速度样本 输出加速度功率谱密度 以及加权加速度均方根 ,加权加速度; 均方根值; MATLAB代码; 汽车平顺性分析; 新国标计算; 输入样本; 输出功率谱密度; 加权加速度均方根值,新国标下汽车平顺性分析的加权加速度均方根值计算与Matlab代码实现