基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

本文研究了改进免疫算法与HFSS联合仿真技术在天线多目标优化中的应用。免疫算法是一种模拟生物免疫系统机制的优化算法，它在处理复杂的多目标优化问题上显示出独特的性能和优势。本文首先对免疫算法和HFSS联合仿真技术进行了介绍，包括免疫系统的基本原理、免疫算法的类型及特点，以及高频电子系统分析软件HFSS的功能和应用范围。 随后，文章详细探讨了天线多目标优化问题，解释了多目标优化的概念以及天线设计中常见的多目标优化问题。在改进免疫算法的研究中，本文阐述了其理论基础和主要方法，特别是在天线优化模型的构建和实验环境搭建中的应用。 此外，文章还探讨了HFSS联合仿真技术与改进免疫算法的结合，分析了深度学习与改进免疫算法结合的可能性及其在HFSS联合仿真技术中的应用。通过实际天线性能对比分析，验证了改进免疫算法在天线多目标优化中的有效性，并对算法的收敛性能进行了评估。 文章总结了主要研究成果，并对未来发展进行了展望。本文的研究成果不仅有助于提高天线设计的性能，也为其他领域的多目标优化问题提供了有效的解决方案和理论支持。 研究背景表明，随着无线通信技术的快速发展，对天线设计提出了越来越高的要求，包括更好的辐射效率、更宽的带宽和更高的增益等。在这样的背景下，寻找一种高效、精确的天线优化方法显得尤为重要。 天线多目标优化问题在设计过程中需要解决多个参数和指标的优化，常规的优化方法在处理这类问题时往往存在效率低下、易陷入局部最优等问题。而改进免疫算法通过模拟生物免疫系统的多样性和高效性，能够处理复杂的多目标优化问题，从而克服了传统优化方法的不足。 HFSS联合仿真技术是一种高度集成的高频电磁场仿真软件，能够模拟和分析复杂的高频电子系统，包括天线设计。它能够提供精确的仿真结果，为天线设计提供理论依据。将改进免疫算法与HFSS联合仿真技术结合起来，可以充分利用两者的优势，提高天线优化的效率和精度。 改进免疫算法在天线多目标优化中的应用，通过改进算法的参数设置、种群规模和进化策略等，进一步提高了算法的搜索效率和解的多样性。同时，结合HFSS仿真技术，可以在算法的每一代中对天线模型进行精确仿真，从而有效地评估解的质量，进一步指导算法搜索的方向。 通过实验环境搭建与数据采集，本文在实际应用中验证了改进免疫算法与HFSS联合仿真技术在天线多目标优化中的有效性。实验结果表明，该方法能够在较短的时间内找到满足设计要求的天线结构参数，优化后的天线性能得到了显著提升。 展望未来的研究方向，本文提出了一些可能的改进措施和探索领域，例如算法的进一步优化、处理更复杂的多目标优化问题，以及在其他工程问题中的应用等。这将为相关领域的研究提供新的思路和方法。

基于改进Ortega观测器的永磁同步电机非线性磁链观测器的设计与实现。主要内容包括零速闭环启动、低速大扭矩表现以及抗饱和补偿策略。文中提供了关键的Matlab代码片段，展示了非线性修正项、软削波处理、角度估算模块和死区补偿的具体实现方法。此外，还分享了调试经验和参数整定技巧，确保系统在不同工况下都能表现出色。通过对比测试，该方案在零速启动时间和低速转矩脉动方面显著优于传统的VESC方案。 适合人群：从事电机控制系统研究与开发的技术人员，尤其是对永磁同步电机无位置控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高性能无位置控制的永磁同步电机应用场景，特别是在零速启动和低速大扭矩输出方面有较高要求的场合。目标是提高系统的响应速度、稳定性和效率。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还附有详细的代码实现和调试经验，有助于读者深入理解和应用该技术。

内容概要：本文探讨了永磁同步电机(PMSM)全速域无位置传感器控制的仿真研究，主要集中在零低速域、中高速域和转速切换区域的不同控制策略。在零低速域，采用无数字滤波器高频方波注入法，减少了滤波相位的影响并降低了对凸极性的要求；在中高速域，利用改进的滑膜观测器，结合sigmoid函数和PLL锁相环，提高了观测器的精度；在转速切换区域，则运用成熟的加权切换法确保电机平稳过渡。整个仿真基于Simulink平台进行模块化搭建，功能块清晰易懂，支持带载操作，并提供详细的仿真波形供评估。 适合人群：从事电机控制系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PMSM无位置传感器控制技术的研究者，旨在帮助他们掌握不同速度区间内的具体实现方法及其优缺点，为实际工程应用提供理论指导和技术支持。 其他说明：提供的资料包括完整的仿真模型、参考文献和说明文档，有助于快速上手实验并深入理解相关原理。

内容概要：本文介绍了一种基于A*算法优化的往返式全覆盖路径规划改进方案，并提供了详细的MATLAB实现代码。文中首先解释了传统往返式路径规划存在的问题，如易陷入死角和无法有效避障。为解决这些问题，作者提出了一种结合A*算法的方法，在遇到死角时能够自动找到最近的未覆盖节点并继续完成全图覆盖。此外，还详细介绍了启发式函数的设计思路，使得路径更加偏向于未探索区域，从而提高覆盖率并减少重复路径。最终通过仿真实验展示了改进后的路径规划效果。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的科研人员、自动化设备开发者、机器人爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高效全覆盖路径规划的应用场景，如扫地机器人的清洁路径规划、无人机的巡检路径规划等。目标是提高路径规划效率，避免死角和障碍物，确保全面覆盖。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括完整的MATLAB代码实现，便于读者理解和实际操作。

《乐推古楼》是一款基于Android平台的原创游戏，它以经典的推箱子玩法为基础，融入了中国传统文化元素，旨在提供一种既有趣又有教育意义的游戏体验。这款游戏是作者的期末安卓作业，展示了其在Android应用开发方面的技能和创新能力。 在Android应用开发中，Android Studio是一个重要的集成开发环境（IDE），它提供了编写、调试和发布Android应用的全面工具。版本3.5是Android Studio的一个稳定版本，包含了对Java和Kotlin语言的支持，以及各种优化和新特性，如改进的布局编辑器、更快的构建速度和更强大的分析工具。使用这样的现代IDE，开发者可以高效地创建功能丰富的移动应用程序。 推箱子游戏的核心逻辑是基于算法实现的。这种游戏通常涉及到一个二维网格，玩家需要操作一个角色（在此游戏中可能是具有传统文化特色的角色）来推动箱子到达特定的位置。游戏设计的关键在于制定出正确且有限的步骤来解决每个关卡，这通常需要运用到深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）或A*寻路算法等路径规划策略。在《乐推古楼》中，开发者可能使用了这些算法来确保游戏的可玩性和挑战性。 为了让游戏与传统文化相结合，开发者可能在游戏场景、角色设计、关卡设定等方面做了独特的构思。例如，古楼的建筑风格、道具的设计以及背景故事都可能蕴含中国传统文化的元素，以此增加游戏的文化内涵和吸引力。 在实现游戏界面时，开发者可能使用了Android的布局系统，如LinearLayout、RelativeLayout或ConstraintLayout来设计用户界面。同时，为了实现动态效果和交互，可能使用了动画API、触摸事件处理以及自定义View。此外，游戏的声音效果和音乐也可能通过Android的多媒体库来实现，以增强游戏的沉浸感。 游戏的保存和加载机制是必不可少的，这通常涉及到数据持久化。开发者可能使用SQLite数据库来存储玩家的进度，或者采用SharedPreferences来保存用户的设置。为了保证游戏的兼容性和稳定性，开发者需要进行广泛的设备和版本测试，确保游戏能在不同Android版本和硬件配置上正常运行。 《乐推古楼》不仅展示了Android应用开发的基本技术，还体现了将传统元素融入现代游戏的创新思维。通过这个游戏，学习者可以深入理解Android开发流程，包括UI设计、算法实现、数据存储以及性能优化等多个方面。同时，这也是一款寓教于乐的应用，让玩家在享受游戏乐趣的同时，也能感受到中国传统文化的魅力。

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种数据驱动的信号处理方法，由Nigel C. S. Huang在1998年提出。这种方法主要用于非线性、非平稳信号的分析，能够将复杂信号分解为一系列简单、具有物理意义的内在模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。然而，EMD在实际应用中存在一些问题，比如模式混叠、噪声敏感和计算效率低等，因此，为了克服这些问题，出现了改进的EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法。 标题中的“eemd.rar”指的是一个RAR压缩文件，包含与EEMD相关的MATLAB代码。"EEMD_EEMD"可能是指原版的EMD和改进的EEMD，而“MATLAB_改进 分解_改进EEMD_改进的EEMD”表明这个代码实现了对EMD的改进，用于信号的分解。 描述中提到，这是一个作者自己编写的改进版EEMD的源码，意在提供给其他人使用。这表明这个代码库可能是开源的，允许社区成员查看、学习和改进代码。 标签中的“eemd”是经验模态分解的缩写，“eemd___matlab”表示这些代码是用MATLAB语言实现的，“改进_分解”和“改进eemd 改进的eemd”则强调了这个代码库的核心特性，即对EMD算法的改进，以提高其在信号分解上的性能。 压缩包内的两个文件“extrema.m”和“eemd.m”是MATLAB脚本或函数。"extrema.m"很可能包含了寻找信号极大值和极小值的函数，这是EMD和EEMD算法的关键步骤之一。而“eemd.m”则可能是实现改进EEMD算法的主要代码文件，它会包含分解信号的完整流程。 改进的EEMD（Ensemble EMD）算法主要通过添加随机噪声来解决原版EMD的问题。在每次迭代中，原始信号与一组随机白噪声相加，然后进行EMD分解。重复这一过程多次，形成一个信号分量的集合。通过平均这些分量，可以得到更稳定、更准确的IMF。这种方法提高了分解的精度，减少了模态混叠，并降低了对噪声的敏感性。 在实际应用中，改进的EEMD被广泛应用于地震学、生物医学信号处理、机械故障诊断、金融时间序列分析等多个领域。通过MATLAB实现的EEMD代码，用户可以方便地将这种强大的工具应用到自己的研究或项目中，进行非线性信号的分析和理解。

内容概要：本文详细探讨了永磁同步电机（PMSM）中传统自抗扰控制（ADRC）与基于改进神经网络的ADRC的闭环控制系统。首先介绍了传统ADRC的位置电流双闭环控制机制，展示了电流环和位置环的PI控制器代码示例。接着讨论了改进的RBF自抗扰ADRC，通过将径向基函数神经网络（RBFNN）与ADRC结合，优化了ESO参数，提高了控制系统的鲁棒性和适应性。文中还提供了详细的仿真模型搭建步骤，包括MATLAB/Simulink中的具体实现代码，以及在不同工况下的性能对比，如负载变化、速度突变等情况下的转速响应和转矩波动。最后，文章总结了两种控制方式的特点和应用场景，强调了神经网络在参数自整定方面的优势。 适合人群：从事电机控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对自抗扰控制（ADRC）和神经网络感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PMSM闭环控制技术的研究人员和工程师。目标是帮助读者掌握传统ADRC和改进神经网络ADRC的工作原理、实现方法及其在实际应用中的性能差异。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的代码示例和仿真结果，便于读者理解和实践。此外，文中提到的一些调参技巧和注意事项对于实际工程项目也非常有价值。

内容概要：本文详细探讨了传统自抗扰控制器（ADRC）与改进的神经网络ADRC在永磁同步电机（PMSM）闭环控制系统中的应用。首先介绍了传统ADRC采用的二阶自抗扰控制策略及其优点，如良好的抗干扰能力和鲁棒性。接着阐述了改进的RBF自抗扰ADRC，它通过结合状态扩张观测器（ESO）与神经网络来优化参数整定，从而提升控制精度和响应速度。最后，通过仿真实验对比两种控制方法的效果，展示了改进神经网络ADRC在控制精度、响应速度和抗干扰能力方面的优势。 适合人群：从事电机控制领域的研究人员和技术人员，尤其是关注永磁同步电机闭环控制技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解ADRC及其改进版本在PMSM闭环控制中应用的研究者，以及希望通过仿真验证不同控制策略性能的技术人员。 其他说明：文中还提到了相关的参考文献和ADRC控制器建模文档，为后续研究提供了宝贵的资料支持。

Simulink仿真平台下基于模糊控制的改进型光伏MPPT扰动观察算法研究,Simulink仿真：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法 参考文献：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法+录制视频讲解 仿真平台：MATLAB Simulink 关键词：光伏；MPPT；扰动观察法；模糊控制 主要内容：针对 MPPT 算法中扰动观察法在稳态时容易在 MPP 点处震荡,以及步长固定后无法调整等缺点,提出一种算法的优化改进,将模糊控制器引入算法中,通过将计算得到的偏差电压作为第一个输入量,同时考虑到扰动观察法抗干扰能力弱,再增加一个反馈变量做为第二输入量来提高其稳定性.仿真分析表明,相比较传统的扰动观察法,在外部温度和光照强度发生变化时,改进的扰动观察法稳定性较好,追踪速率有所提高,同时需要的参数计算量少,能较好的追踪光伏最大功率。 ,基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法; Simulink仿真; 模糊控制器; 光伏MPPT; 稳定性提升; 追踪速率提高; 参数计算量减少。,基于模糊控制的Simulink光伏MPPT改进算法研究视频解析