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。

内容概要：本文介绍了 MATLAB, RoadRunner 和 Sumo 在动力总成预测性能量管理软件测试中的联合仿真方法。具体涵盖了动力总成预测性能量管理软件的功能、测试环境的搭建、静态和动态场景的创建以及应用场景。文中详细讲解了如何利用这三种工具搭建虚拟测试环境，包括虚拟道路地图的生成、交通流的配置、车辆模型的仿真、驾驶员在环控制以及场景环境的泛化应用。重点讨论了如何利用联合仿真环境提升软件测试效率和准确性，尤其是在驾驶风格识别和速度序列预测方面。 适合人群：具备一定编程基础和技术背景的汽车工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对混合动力汽车的动力总成预测性能量管理系统进行仿真测试和优化的研究机构和汽车制造商。目标是提高软件的鲁棒性和预测精度，同时降低实际测试的成本和时间。 其他说明：通过联合仿真环境，可以在虚拟环境中模拟各种复杂的驾驶情景，为动力总成预测性能量管理软件的研发提供了有力支持。未来在自动驾驶和其他智能汽车领域的应用潜力巨大。

内容概要：文章详细介绍了利用蜣螂优化算法(DBO)优化Leach算法在无线传感器网络(WSN)中的Matlab实现。Leach是一种经典的低功耗自适应聚类分层型协议，而DBO的引入旨在优化其簇头选择等薄弱环节，从而提升网络的整体性能。文中关注的核心指标包括死亡节点数、存活节点数、能量消耗及剩余能量，这些指标直观反映了优化效果。通过具体的Matlab代码展示了节点初始化、位置生成、基于DBO的簇头选择改进及能量消耗计算等关键步骤。此外，还探讨了能量均衡机制、适应度函数的设计以及针对不同应用场景的参数调整，最终实验数据显示优化后的算法在网络寿命、节点存活率和能耗方面均有显著改善。 适合人群：对无线传感器网络及优化算法感兴趣的科研人员、研究生或相关专业高年级本科生。 使用场景及目标：①研究无线传感网络中的能量管理与优化；②探索不同优化算法在经典协议中的应用；③为特定应用场景（如野生动物监测）提供优化配置建议。 阅读建议：由于涉及到具体的算法实现和性能评估，建议读者在阅读时结合Matlab代码进行实践操作，同时关注不同参数设置对网络性能的影响，以便深入理解优化机制。

基于等效油耗极小值算法（ECMS）的串联混合动力汽车能量管理策略程序设计与优化：Simulink模型下的油电转化因子二分法应用,基于等效油耗极小值算法（ECMS）的串联型混合动力汽车能量管理策略程序 1.基于simulink模型搭建。 2.包含控制策略模块，驾驶员模块，电机模块，发动机-发电机组模块。 3.采用二分法获得工况对应的最优油电转化因子。 ,基于等效油耗极小值算法(ECMS)的串联型混合动力车能量管理策略程序; Simulink模型搭建; 控制策略模块; 驾驶员模块; 电机模块; 发动机-发电机组模块; 二分法获得最优油电转化因子。,基于ECMS的混合动力汽车能量管理策略程序：Simulink模型下的多模块协同优化

Lyapunov函数——能量函数 作为网络的稳定性度量 wijoioj：网络的一致性测度。 xjoj：神经元的输入和输出的一致性测度。 θjoj：神经元自身的稳定性的测度。

【图像融合】基于matlab小波变换（加权平均法+局域能量+区域方差匹配）图像融合【含Matlab源码 1819期】.md

等效氢气消耗最小的燃料电池混合动力能量管理策略 基于matlab平台开展，纯编程，.m文件 该方法作为在线能量管理方法，可作为比较其他能量管理方法的对比对象。 该方法为本人硕士期间编写，可直接运行 可更任意工况运行

### 耦合模理论推导 #### 一、耦合模理论概述 耦合模理论（Coupled-Mode Theory, CMT）是一种用于研究两个或多个电磁波模式间耦合特性的理论方法。该理论在无线能量传输、微波射频等领域的应用尤为广泛。CMT能够有效地简化多线圈耦合电路的计算复杂度，特别是在非接触电能传输（Contactless Power Transfer, CPT）系统的设计与分析中扮演着重要的角色。 #### 二、耦合模理论在能量传输中的应用 ##### 2.1 单个负载的电路分析 **电路分析** 考虑一个基本的磁共振系统，其中包含逆变器和整流器部分。在该系统中，逆变器产生的交流电源\( U \)经过耦合线圈传递给负载\( R_L \)。这里，耦合系数\( K = \frac{M}{\sqrt{L_1 L_2}} \)，其中\( M \)代表两个线圈\( L_1 \)和\( L_2 \)之间的互感。根据电路原理，可以得到以下方程： 1. 原边线圈电流方程：\[ U = (R_1 + j\omega L_1)I_1 + j\omega MI_2 \] 2. 副边线圈电流方程：\[ 0 = (R_2 + j\omega L_2)I_2 - j\omega MI_1 \] 3. 负载功率方程：\[ P_L = I_2^2R_L \] 在谐振状态下，即\( \omega = \frac{1}{\sqrt{L_1C_1}} = \frac{1}{\sqrt{L_2C_2}} \)，可以进一步简化上述方程组，并得到能量传输效率的计算公式。 **CMT分析** CMT分析侧重于稳态特性，假设主线圈和次线圈的幅值在正弦激励下为常数。利用CMT，我们可以得到原线圈和次线圈的能量变化方程： 1. 原线圈能量变化方程：\[ \dot{a}_1 = -\frac{1}{2}R_1a_1 - j\omega M a_2 + S \] 2. 次线圈能量变化方程：\[ \dot{a}_2 = -\frac{1}{2}R_2a_2 - j\omega M a_1 \] 其中，\( a_1(t) \)和\( a_2(t) \)分别代表原线圈和次线圈的瞬时能量，\( R_1 \)和\( R_2 \)为线圈的损耗，\( K_{12} \)为两个线圈之间的耦合率，\( S \)为外部激励（通常可以忽略不计）。通过这些方程，我们可以推导出原线圈和副线圈之间的能量传输效率，并验证它与电路分析方法得到的结果一致。 ##### 2.2 两个负载电路的传输效率分析 当存在两个负载时，电路模型变得更为复杂。此时，需要同时考虑两个负载线圈\( L_2 \)和\( L_3 \)与主线圈\( L_1 \)之间的互感\( M_2 \)和\( M_3 \)。同样地，可以列出相应的电流方程，并求解谐振条件下的传输效率。 1. 原边线圈电流方程：\[ U = (R_1 + j\omega L_1)I_1 + j\omega M_2 I_2 + j\omega M_3 I_3 \] 2. 第二个负载线圈电流方程：\[ 0 = (R_2 + j\omega L_2)I_2 - j\omega M_2 I_1 \] 3. 第三个负载线圈电流方程：\[ 0 = (R_3 + j\omega L_3)I_3 - j\omega M_3 I_1 \] 4. 负载功率方程：\[ P_{L2} = I_2^2 R_{L2},\quad P_{L3} = I_3^2 R_{L3} \] 通过这些方程，可以进一步推导出多负载情况下的能量传输效率公式，并将其与单负载情况下的公式进行比较，从而验证耦合模理论的有效性和一致性。 #### 三、结论 耦合模理论作为一种有效的工具，不仅能够简化复杂电路模型的分析过程，还能准确地预测能量传输系统的性能。通过上述分析可以看出，无论是单个负载还是多个负载的情况，耦合模理论都能够提供一种统一的方法来求解能量传输效率。这对于设计高效可靠的无线能量传输系统具有重要意义。在未来的研究中，耦合模理论有望在更多领域得到更广泛的应用和发展。

【标题】中的“matlabB样条轨迹规划，多目标优化，7次非均匀B样条轨迹规划”涉及的是机器人路径规划领域中的一个重要技术。在机器人运动控制中，轨迹规划是确保机器人按照预设的方式从起点到终点移动的关键步骤。B样条（B-Spline）是一种在数学和工程中广泛使用的曲线拟合方法，它允许我们生成平滑且可调整的曲线。在这里，提到的是7次非均匀B样条，意味着曲线由7次多项式控制，并且节点间距可以不均匀，这样可以更好地适应不同的路径需求。 “基于NSGAII遗传算法，实现时间 能量 冲击最优”指出该规划过程采用了多目标优化。NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种高效的多目标优化算法，它利用种群进化策略来同时优化多个相互冲突的目标函数。在这个案例中，目标是找到一条轨迹，使得它在时间消耗、能量消耗和冲击（通常与舒适度或机械损伤相关）方面达到最优平衡。 【描述】中提到，“换上自己的关节值和时间就能用”，意味着这个MATLAB代码提供了一个通用框架，用户只需输入自己机器人的关节角度序列和期望的规划时间，就可以自动生成符合优化条件的轨迹。代码中的“中文注释”对于初学者来说非常友好，有助于理解每个步骤的功能和意义。 结合【标签】“软件/插件”，我们可以推断这是一个可以应用于MATLAB环境的软件或工具，可能是一个MATLAB函数或者脚本，用户可以下载并直接在MATLAB环境中运行，进行机器人轨迹规划的仿真和优化。 【压缩包子文件的文件名称列表】包括一个HTML文件，可能包含了代码的详细解释或者使用说明；四张图片（1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg）可能展示了轨迹规划的示例或者算法流程图；以及一个名为“样条轨迹规划多目标优化.txt”的文本文件，很可能包含了源代码或规划结果的数据。 这个压缩包提供的资源是一个用MATLAB实现的7次非均匀B样条轨迹规划工具，采用NSGA-II遗传算法对时间、能量和冲击进行多目标优化。用户可以根据自己的关节数据和时间要求，利用这个工具生成最佳的机器人运动轨迹，而且代码有中文注释，便于理解和应用。对于机器人控制和多目标优化领域的学习者和研究者来说，这是一个非常实用的资源。

2.15 三相三线/四线应用 三相四线模式: HT7036采用三元件测量方法，合相功率计算公式为： 三相三线模式:HT7036采用两元件测量方法，合相功率计算公式为： 在三相三线模式下HT7036的B相通道不参加功率计量，只有A相和C相通道参与三相三线的测量。 但是HT7036可以将B通道的参数单独放出，只要在B相通道的电压与电流通道上加入相应信号，在三相 三线模式下仍可读取Pb/Qb/Sb/Urmsb/Irmsb/Pfb/Pgb参数，但是B通道的电压和电流通道上所加的信号不 会对三相三线的正常测量产生不良影响。 另外三相三线模式下.Urmsb寄存器可选择B通道输入信号，也可选择通过内部矢量方式直接计算 Uac有效值。 2.16 能量脉冲输出 两个高频脉冲输出CF1/CF2, 对应关系如下： 脉冲管脚 输出能量 CF1 全波有功电能 PF CF2 全波/基波无功电能 QF