基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制 本程序基于MATLAB中Simulink仿真和.m函数文件。 附有相关参考资料，方便加深对自抗扰算法的理解。 另有无人机的轨迹控制，编队飞行相关资料，可一并打包。 ,自抗扰算法; 四旋翼无人机姿态控制; MATLAB仿真; .m函数文件; 轨迹控制; 编队飞行,自抗扰算法驱动的四旋翼无人机姿态控制仿真程序：附轨迹编队飞行资料 本文研究了自抗扰算法在四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制中的应用，重点分析了该算法在提高四旋翼无人机飞行稳定性、准确性和抗干扰能力方面的作用。通过MATLAB的Simulink仿真环境以及编写.m函数文件，研究者得以构建出四旋翼无人机的姿态控制模型，并对其进行了详细的仿真测试。研究表明，自抗扰算法在处理四旋翼无人机复杂动态过程中的外部干扰和内部参数变化具有较好的适应性和稳定性。 自抗扰算法是一种新型的控制策略，它结合了传统控制理论与现代控制理论的优点，能够自动补偿和抑制系统中的各种不确定性和干扰，提高控制系统的性能。在四旋翼无人机的姿态控制与轨迹控制中，自抗扰算法的核心优势在于能够实现快速准确的动态响应，以及对飞行器模型参数变化和外部环境干扰的鲁棒性。 MATLAB中的Simulink是一个强大的仿真工具，它允许用户通过直观的图形界面搭建复杂的动态系统模型，并进行仿真和分析。在本研究中，Simulink被用来模拟四旋翼无人机的姿态控制过程，并通过.m函数文件实现自抗扰算法的程序化控制。这样不仅提高了仿真效率，还便于对控制算法进行调整和优化。 四旋翼无人机的轨迹控制是另一个重要的研究方向。它关注的是如何设计控制算法使得无人机能够按照预定的轨迹进行飞行。本研究中不仅包含了姿态控制的内容，还扩展到了轨迹控制，甚至编队飞行的相关资料，提供了对于四旋翼无人机飞行控制的全面认识。编队飞行的研究对于无人机群协同作战、救援任务等具有重要的应用价值。 通过本研究提供的技术摘要、分析报告和仿真结果，研究者和工程师可以更深入地理解自抗扰算法在四旋翼无人机控制中的应用，并通过附带的参考资料进一步探索和完善相关理论和技术。这项研究不仅推动了四旋翼无人机飞行控制技术的发展，也为未来无人机在多个领域中的应用开辟了新的可能性。

内容概要：本文详细介绍了利用最小势能法对Kresling折纸结构进行力学求解的方法及其MATLAB实现。首先，文章阐述了Kresling结构的基本几何特性和参数定义，如三角形边长、多边形边数、单层高度等。然后，通过极坐标生成顶点坐标并构建旋转矩阵，实现了螺旋形变的效果。接着，文章深入探讨了势能计算，包括弹性势能和重力势能的计算方法，并通过fmincon优化器寻找能量最小值，从而确定结构的平衡状态。此外，还讨论了常见问题及解决方案，如旋转角约束不当导致的麻花状结构等问题。最后，文章强调了这种方法在设计折纸机器人方面的优势。 适合人群：对折纸结构力学行为感兴趣的科研人员、工程师以及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于研究折纸结构在软体机器人、可展开天线等领域中的应用，旨在通过最小势能法快速准确地求解Kresling结构的力学特性。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实现这一求解过程。同时，指出了一些常见的数值计算陷阱，并给出了相应的解决建议。

第三章 载波频偏估计算法的研究 相干检测通信系统接收机的特点是利用一个本振激光器(LO)与接收到的 载波调制信号进行相干以获得基带信号。理论上，要求本振激光器的振荡频率与 信号载波的频率完全相同。但实际上，光通信系统中激光器的振荡频率高达几百 THz，在目前的光器件的工艺条件下，两个激光器的振荡频率与我们所预先设置 的振荡频率都不可能完全吻合，即每个激光器都肯定有一定量的振荡频率偏移。 假设每个激光器的可能的振荡频偏的范围是[-X，+X]Hz，则两个激光器的相对频 偏(载波频偏)的范围就可能为[．2)(’+2X]Hz。载波频偏估计算法的目的就是通 过对离散数字基带信号的处理，去除载波频偏对调相系统中符号相位的影响。 目前应用于相干光传输系统接收机中的前馈式全数字载波频偏估计算法，主 要有两种，分别为四次方频偏估计算法和基于预判决的频偏估计算法。本章详述 了这两种算法的原理、算法参数，给出了这两种算法在l 12Gb／s PM．DQPSK系 统中的仿真结果。针对目前硬件实现所面临的器件处理速率不足这一重要问题， 设计了这两种算法的并行处理结构的方案。此外，还设计了基于预判决的频偏估 计算法的初始化方案。最后，横向比较了现有的几种载波频偏估计算法。 3．1四次方频偏估计算法 3．1．1四次方频偏估计算法的原理 四次方频偏估计算法【lI】是根据M次方频偏估计算法而来的。M次方频偏估 计算法，是应用于相位调制相干接收系统中，去除本地振荡和信号载波之间的频 率偏差对调相信号的基带信号相位的损伤。之所以叫做M次方，是因为算法通 过对复数符号进行M次方运算，从而利用调制信息相位的M倍为一个恒定不变 的相位值这一结论，去除调制信息相位并进行频偏估计。宅E(D)QPS'K调制方式 下，M=4，M次方频偏估计算法就可以称为“四次方频偏估计算法"。该算法是 一种前馈式频偏估计算法，无需反馈环路。 四次方频偏估计算法的原理图如图3．1所示。 图3-1四次方频偏估计算法原理框图 14

基于CST仿真超表面技术的全息成像与圆极化复用研究：GS算法的matlab代码与全程教学应用,cst仿真超表面 fdtd仿真 全息成像 圆极化复用全息成像 cst仿真全息成像，GS算法，matlab代码，全程教学 ,核心关键词： cst仿真超表面; fdtd仿真; 全息成像; 圆极化复用; GS算法; matlab代码; 全程教学 （以上关键词用分号分隔）,"超表面CST仿真与全息成像技术研究，采用FDTD及GS算法教学Matlab编程" 在当今科技高速发展的背景下，全息成像技术作为光学信息处理领域的一项重要技术，已经在许多领域中得到应用，如医疗成像、信息安全、虚拟现实等。全息成像技术的核心在于通过精确的波前控制与相位编码实现三维图像的再现。在这一过程中，超表面技术的引入，为全息成像技术的发展带来了新的可能性。 超表面是一类具有特定物理特性的超薄材料结构，通过精细设计其表面结构，可以实现对入射光的精确操控，包括折射、反射、衍射等，进而实现复杂的波前转换。CST仿真软件是模拟电磁场特性的重要工具，其可以在虚拟环境中对超表面的设计进行仿真分析，以优化全息成像系统的性能。而FDTD（时域有限差分法）仿真则是一种数值分析方法，用于计算电磁场随时间变化的分布情况，这一方法在超表面与全息成像技术的研究中同样占据着举足轻重的地位。 圆极化复用是另一种提升全息成像技术性能的方法，通过编码与解码不同的圆极化状态，可以实现多个全息图像的同时复用与分离，这对于提升信息存储密度和传输效率具有重要意义。GS算法（Gerchberg-Saxton算法）是一种迭代算法，主要用于波前校正，它能够在全息成像系统中通过迭代计算提高成像质量。 本文档集主要探讨了基于CST仿真的超表面技术与全息成像技术，以及圆极化复用的应用。文档不仅提供了GS算法的matlab代码实现，而且还包括了从仿真到实际应用的全程教学内容，旨在帮助读者理解并掌握相关理论和技术。这些内容对于希望深入研究超表面与全息成像技术的科研人员和工程师来说，是一个宝贵的参考资料。 文档名称如“探索仿真超表面与全息成像基于仿真与圆极化”和“仿真超表面及其在全息成像与圆极化复用中的应用与”等，揭示了文档内容不仅涵盖超表面技术的仿真分析，还包括其在全息成像与圆极化复用领域的应用探讨。此外，包含“过调制统一实现仿真及代码介绍过调制.html”与“仿真超表面仿真全息成像圆极化复用全息成像仿真.html”的文档，说明了仿真技术在实现这些复杂算法中的重要作用。 通过这些文档，读者可以系统地学习到超表面技术在全息成像中的应用原理、仿真技术、圆极化复用技术以及GS算法的matlab代码实现。这些知识不仅可以提升理论研究的深度，而且对于实际应用的开发具有重要的指导意义。无论是在学术领域还是在工业界，这类研究都有望推动全息成像技术向着更高精度、更高效率的方向发展。

基于GADF+Transformer算法的轴承故障诊断模型及应用研究，包含格拉姆角场及多类变换二维图像技术实现代码全解析。,基于GADF+Transformer的轴承故障诊断模型，附说明文件及相关lunwen，代码一定能跑通，有格拉姆角场GADF，小波变DWT还有短时傅立叶变STFT多种转二维图像的方式 ,核心关键词：GADF+Transformer；轴承故障诊断模型；附说明文件；代码；格拉姆角场GADF；小波变换DWT；短时傅立叶变换STFT；转二维图像。,GADF-Transformer轴承故障诊断模型：代码可运行，多法转二维图像

Keeloq算法是一种广泛应用在遥控器安全系统中的高级加密算法，尤其在汽车防盗和无线门锁系统中。它采用了一种动态密钥生成机制，确保每次传输的数据都是唯一的，增加了破解的难度。PIC单片机是Microchip Technology公司生产的一种微控制器，因其高效能、低功耗和广泛应用性而著名，常被用于各种嵌入式系统，包括Keeloq算法的实现。 在"Keeloq of PIC"中，ASM（汇编语言）Decode源码是关键，它是针对PIC单片机进行Keeloq算法解码的程序。汇编语言是一种低级编程语言，直接对应于机器指令，使得开发者能够更深入地控制硬件资源。在Keeloq算法的实现过程中，ASM代码能有效利用单片机的计算能力，并优化内存使用，这对于资源有限的嵌入式系统至关重要。 "Chinese Keeloq one day Workshop.pdf"可能是一个研讨会的资料，其中详细介绍了Keeloq算法的基本原理、工作流程、以及如何在PIC单片机上实现该算法。这份文档对于学习者理解Keeloq算法及其在实际应用中的实现步骤非常有价值。 "KEELOQ_DEcoder.exe"和"KEELOQ_ENcode.exe"很可能是两个用于编码和解码Keeloq信号的执行程序。前者用于将接收到的信号解码为可读格式，后者则将明文数据编码成Keeloq的加密格式，以供传输。这些工具对于测试和调试Keeloq系统或者理解其工作过程极具帮助。 "Exercise.rar"可能包含了一些练习或项目文件，旨在帮助学习者通过实际操作来加深对Keeloq算法和PIC单片机编程的理解。这些练习可能涉及编写或修改ASM代码，模拟信号的编码和解码，以及分析加密安全性等。 这个压缩包提供了一个完整的Keeloq算法学习和实践环境，包括理论资料、实际操作工具以及动手练习，对于想深入理解Keeloq算法和在PIC单片机上实现该算法的工程师来说是非常宝贵的资源。通过学习这些内容，可以掌握无线安全通信的关键技术，提升在物联网和智能设备安全领域的专业技能。

快船队 Clipper演示了Wyler-Atherton算法，并进行了修改以查找两个多边形的并集。 多边形可以是非凸的，并且可以包含“Kong”（内部的其他多边形）。 您可以在应用程序窗口中绘制两个多边形，也可以对其进行编辑（添加/删除点）。 Clipper找到多边形的并集并将其绘制在工作窗口中。 多边形及其联合可以打印，保存和加载（在本地数据库或磁盘上的文件中，由您选择）。 应用程序设计的简要说明： 多边形类：将多边形表示为几何形状，存储多边形的状态并提供编辑方法； PolygonValidater类：包含用于检查几何形状是否符合问题条件的方法（检查自相交，“Kong”的正确位置等）； 实用程序类：提供了一组用于解决计算子任务的静态方法（确定点是否位于多边形，线段的相交点，图形的面积）; PolygonMerger类：实现Wyler-Atherton算法以合并两条路径； Wh

基于Carsim和Simulink的变道联合仿真：融合路径规划算法与MPC轨迹跟踪，可视化规划轨迹适用于弯道道路与变道,CarSim与Simulink联合仿真实现变道：路径规划算法+MPC轨迹跟踪算法的可视化应用，适用于弯道道路与变道功能，基于Carsim2020.0与Matlab2017b,carsim+simulink联合仿真实现变道 包含路径规划算法+mpc轨迹跟踪算法 带规划轨迹可视化 可以适用于弯道道路，弯道车道保持，弯道变道 Carsim2020.0 Matlab2017b ,carsim;simulink联合仿真;变道;路径规划算法;mpc轨迹跟踪算法;轨迹可视化;弯道道路;弯道车道保持;Carsim2020.0;Matlab2017b,CarSim联合Simulink实现弯道轨迹规划与变道模拟研究

Carsim与Simulink联合仿真实现变道路径规划算法与MPC轨迹跟踪算法的可视化应用，适用于弯道道路的智能驾驶仿真。,carsim+simulink联合仿真实现变道 包含路径规划算法+mpc轨迹跟踪算法 带规划轨迹可视化 可以适用于弯道道路，弯道车道保持，弯道变道 Carsim2020.0 Matlab2017b ,关键词：Carsim; Simulink; 联合仿真; 变道; 路径规划算法; MPC轨迹跟踪算法; 规划轨迹可视化; 弯道道路; 弯道车道保持; 弯道变道; CarSim2020.0; Matlab2017b。,CarSim联合Simulink实现弯道轨迹规划与变道模拟研究