用于制定和求解平方和（SOS）优化程序的免费MATLAB工具箱_A free MATLAB toolbox for formulating and solving sums of squares (SOS) optimization programs.zip SOSTOOLS是一个开源的MATLAB工具箱，专门用于构造和求解平方和（SOS）优化问题。这一工具箱为用户提供了便利的操作界面和强大的计算能力，尤其适用于工程、控制理论、应用数学等领域中的优化问题。通过SOSTOOLS，用户能够方便地在MATLAB环境下实现SOS的优化问题的制定，包括线性矩阵不等式（LMI）的构造和多项式不等式的求解等。 在SOSTOOLS中，包含了一系列函数和命令，能够帮助用户直接定义SOS多项式以及处理多项式的约束条件。用户可以利用这些功能，通过MATLAB编程来表达他们特定的优化问题，然后SOSTOOLS会将这些数学问题转化为标准的半定规划（SDP）问题，利用已有的MATLAB求解器如SDPT3、SeDuMi等来找到问题的数值解。 SOSTOOLS的使用范围非常广泛，它支持多种类型的SOS问题，包括全局多项式优化问题、问题的约束条件不仅限于线性，还可以是非线性的，这对于许多实际应用问题来说是一个非常有用的特点。此外，SOSTOOLS还能够处理包括非确定性多项式（NLP）问题在内的各类约束条件。用户也可以利用SOSTOOLS提供的方法，进行多项式逼近、控制器设计、稳定性分析等操作。 除了丰富的功能外，SOSTOOLS还具有易用性。它的设计允许用户快速上手并应用在复杂的优化问题中。尽管SOSTOOLS是免费提供的，其性能与商业软件相比也毫不逊色，成为了众多研究者和工程师在处理SOS优化问题时的首选工具。SOSTOOLS的版本不断更新，以适应新的需求和用户反馈，持续增强其功能和稳定性。 由于SOSTOOLS的编写与维护由学术界和工程界的专家完成，因此它也常常作为学术研究的一部分，很多科研成果和新算法也不断被集成到该工具箱中。通过SOSTOOLS，用户可以快速验证新的算法或理论，并将其应用于实际问题的求解中。这也为学术界与工业界的交流搭建了桥梁，促进了理论研究与实际应用的结合。 对于不熟悉MATLAB或半定规划的用户，SOSTOOLS还提供了一系列的文档和示例，帮助用户了解工具箱的使用方法和各种函数的细节。通过这些资源，用户可以快速学习并掌握如何有效地使用SOSTOOLS来解决各种优化问题。 SOSTOOLS工具箱的开源性质，不仅使得它能够广泛传播和应用，也为全球的研究者和工程师提供了互相交流和合作的机会。通过共同开发和完善SOSTOOLS，全球的用户都能够贡献出自己的力量，共同推动SOS优化方法在各个领域的深入应用。

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了大量的计算机视觉和图像处理算法，被广泛应用于学术研究和工业应用。Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它在科研和工程计算领域同样具有极高的普及率。Matlab通过其丰富的工具箱支持多种算法，其中也包括与OpenCV的交互。 本文介绍了一种无需在系统中安装OpenCV，也不需要进行复杂编译过程的方法，使得Matlab可以直接调用OpenCV中的函数。这一过程极大地简化了两种强大工具的结合使用，使得开发者能够更专注于算法的实现，而无需在配置环境上花费过多时间。 我们要了解的是OpenCV库的构成。OpenCV由许多模块组成，包括核心模块（core）、图像处理模块（imgproc）、视频分析模块（video）、2D特征框架（features2d）、相机标定和3D重建模块（calib3d）等。这些模块提供了从基本的图像处理功能到高级的计算机视觉算法的各种实现。 Matlab调用OpenCV函数的关键在于，如何让Matlab能够找到并使用OpenCV的库文件。在通常情况下，要让Matlab使用OpenCV库，需要进行安装OpenCV库，配置Matlab的配置文件，将OpenCV的动态链接库（DLL）文件路径加入到Matlab的环境变量中。而本文介绍的方法，可以跳过这些繁琐的步骤。 该方法的核心在于使用一个特殊的Matlab工具箱，该工具箱能够将OpenCV的DLL文件动态加载到Matlab中。这意味着，用户无需对现有的Matlab环境进行任何改动，也不需要在计算机上安装OpenCV，即可在Matlab脚本或函数中直接使用OpenCV提供的功能。这得益于Matlab的动态链接功能（calllib）以及对C++接口的支持。 教程中应该包含了以下方面的内容： 1. Matlab与OpenCV结合使用的背景和意义。 2. 介绍免安装、免编译的Matlab调用OpenCV函数的基本原理。 3. 详细指导如何设置Matlab环境，以便加载OpenCV的DLL文件。 4. 提供测试用例代码，帮助用户理解如何在Matlab中调用具体的OpenCV函数，比如图像读取、颜色空间转换、边缘检测、特征提取等。 5. 讨论在使用过程中可能遇到的问题，以及相应的解决方案或调试技巧。 6. 可能还会包括一些高级应用示例，展示如何利用OpenCV在Matlab中实现更复杂的功能。 通过这种方式，Matlab用户不仅可以利用OpenCV强大的功能，还能保持开发环境的整洁，便于维护和部署。这对于需要在Matlab环境下进行计算机视觉或图像处理研究和开发的用户来说，是一条捷径。 此外，教程的发布形式也非常关键。一个好的教程不仅仅是代码的堆砌，更应该是经过精心设计的，包含有清晰的步骤说明和实例演示。这样的教程能够帮助读者快速上手，有效减少学习成本，提高开发效率。 这种方法为Matlab用户开辟了一种全新的使用OpenCV的方式，大大降低了使用的门槛，使得用户可以更加专注于算法的开发和研究，而无需过多地担心环境配置和兼容性问题。这种结合使得Matlab成为了一个更为强大的开发和研究平台，对于促进计算机视觉和图像处理的研究和应用具有重要的意义。

蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。 （1）数据准备 为了防止既有变量的干扰，首先将环境变量清空。然后将城市的位置坐标从数据文件（详见源程序里的excel文件）读入程序，并保存到变量为citys的矩阵中（第一列为城市的横坐标，第二列为城市的纵坐标）。 （2）计算城市距离矩阵 根据平面几何中两点间距离公式及城市坐标矩阵citys，可以很容易计算出任意两城市之间的距离。但需要注意的是，这样计算出的矩阵对角线上的元素为0，然而为保证启发函数的分母不为0，需将对角线上的元素修正为一个足够小的正数。从数据的数量级判断，修正为以下，我们认为就足够了。 （3）初始化参数 计算之前需要对参数进行初始化，同时为了加快程序的执行速度，对于程序中涉及的一些过程量，需要预分配其存储容量。 （4）迭代寻找最佳路径 该步为整个算法的核心。首先要根据蚂蚁的转移概率构建解空间，即逐个蚂蚁逐个城市访问，直至遍历所有城市。然后计算各个蚂蚁经过路径的长度，并在每次迭代后根据信息素更新公式实时更新各个城市连接路径上的信息

本次南京邮电大学物联网学院举行的matlab仿真实践周活动，为学生提供了完整的实践环境和材料，以作业和报告的形式对学习成果进行了系统化整理和记录。活动内容涵盖了从基本的matlab操作到复杂仿真实验的全过程，使学生能够在动手实践中深入掌握matlab软件应用的各个方面。 在文件列表中，首先提到了“解压所有文件说明-1类.docx”，这可能是一份详尽的指南文件，用于指导学生如何正确解压和使用压缩包中的内容，确保每位参与仿真实践的学生都能顺利开始实践活动。紧接着是“课程报告模板.docx”，这份文件为学生提供了报告撰写的标准格式，帮助学生规范报告的结构，使报告内容清晰、条理化，便于评审老师审阅和理解。 接下来的“课题.docx”文件，很有可能详细介绍了实践活动的具体课题，课题的选择对于仿真实验来说至关重要，它决定了学生将要进行仿真的具体内容和方向，以及通过实践活动需要达到的学习目标。文件“流程图.eddx”很可能包含了一系列的仿真实验流程图，流程图是实验设计的重要组成部分，能够直观地反映仿真实验的步骤和逻辑，帮助学生更好地理解实验过程。 “README.md”文件则通常是一份自述文件，可能包含对项目或代码库的介绍、安装说明、使用方法等，这样的文件有利于指导学生理解项目结构、快速上手实践内容。“剩余完整代码.zip”中可能包含了学生在完成作业和实验报告过程中所用到的全部代码，这些代码是实践过程的直接产物，是学生应用所学知识解决实际问题的体现。 除此之外，还出现了几份个人作业文件，例如“B22080228徐基恒作业3”、“B22080228徐基恒作业1”和“B22080228徐基恒仿真实验报告”，这些文件展示了参与实践活动学生的个人作业和实验报告，包含了学生对理论知识的理解和实际操作的能力，以及对仿真实验进行的分析和总结。 徐基恒的作业4文件也是实践周活动的一部分，它可能包含了徐基恒同学在仿真实践周中的第四次作业内容，这份作业可能是对他前三次作业内容的进一步深化和拓展。 这一系列的文件说明了南京邮电大学物联网学院为了提高学生的实践能力和创新思维，在仿真实践周活动中提供了全面的实践平台和丰富的学习资源，通过具体课题的设置和详细报告模板的提供，激发了学生对物联网技术的学习热情，提升了他们运用matlab软件进行仿真实验的操作能力，从而为学生将来的学习和研究奠定了坚实的基础。

【人民币识别】基于matlab GUI人民币序列号识别【含Matlab源码 908期】.md

以51芯片为例，讲述了模型的建立、调试与验证，以及基于模型的嵌入式C代码的自动生成及软硬件在环测试。实践表明，该基于模型的设计方法可显著提高工作效率、缩短研发周期、降低开发成本，并且增加了代码的安全性与鲁棒性，有效降低了产品软件开发的风险。

气动导弹姿态控制律设计与MATLAB仿真源代码分享：定义参数与曲线绘制,气动导弹姿态控制律设计及MATLAB仿真源代码分享：定义参数与曲线绘制指南,基于气动力的导弹姿态控制（含MATLAB仿真），提供基于气动力控制的导弹姿态控制律设计参考文献，同时提供MATLAB仿真源代码，源代码内包含定义导弹、大气、地球、初始位置、速度、弹道、姿态、舵偏角、控制律、飞行力学方程序等参数，并且可以完成俯仰角、舵偏角、滚转角、导弹运动轨迹等曲线的绘制,导弹姿态控制; MATLAB仿真; 导弹姿态控制律设计; 仿真源代码; 定义参数; 飞行力学方程; 运动轨迹绘制,《基于气动力控制的导弹姿态控制律设计与MATLAB仿真研究》

双有源桥双向隔离全桥DAB仿真模型的设计与验证过程。首先，文章阐述了DAB主电路模型的构建，涵盖功率传输、电流分配和电气隔离等关键性能。其次，设计了能够生成8个管子驱动信号的信号发生器模型，确保信号的稳定性和准确性。最后，引入了输出电压闭环PI控制器，用于调节输出电压并确保电路动态特性符合预期。整个模型在Matlab 2020b环境中成功运行，通过动态模拟分析验证了单移相控制算法的实际效果。 适合人群：电力电子工程师、音频信号处理研究人员、高校师生及相关领域的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要进行音频信号处理和电源管理研究的场合，帮助研究人员验证和优化设计方案，提升音频信号传输效率和稳定性。 其他说明：文中提供的仿真模型可以直接应用于Matlab平台，方便用户快速开展实验和研究工作。

MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、算法开发、数据分析等领域。在教育和学术领域，MATLAB也被用于辅助教学和科研工作。考虑到答题卡识别在教育考试中的重要性，MATLAB因其强大的图像处理和模式识别能力，成为了开发答题卡识别系统的一个理想平台。 答题卡识别系统通常需要完成从扫描答题卡图像到识别答题结果的整个流程。这一流程包括图像预处理、图像分割、特征提取、答题结果判读等步骤。在MATLAB环境下开发GUI（图形用户界面），可以使操作过程更加直观、简便。用户可以通过GUI来设置识别参数，上传答题卡图像，启动识别过程，并实时查看识别结果。 图像预处理主要是为了提高后续图像分析的准确性和效率。常见的预处理步骤包括灰度化、二值化、去噪声、图像增强等。灰度化是将彩色图像转换成灰度图像，减少计算复杂度；二值化是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像，便于特征提取；去噪声是为了消除图像中的干扰因素，如斑点、污渍等；图像增强则是为了改善图像质量，提升特征识别的准确性。 图像分割是将答题卡上的答题区域从背景中分离出来，为特征提取做准备。特征提取则是从答题区域中识别出答题信息，如选择题的答案涂点、填空题的书写内容等。对于选择题涂点的识别，通常通过寻找图像中的黑色斑点，并结合答题卡的模板来判定其对应题目的答案。填空题的识别相对复杂，需要应用OCR（光学字符识别）技术来识别手写或印刷的文字内容。 答题结果判读是将提取的特征与标准答案进行对比，给出最终的得分和答题分析。这一过程不仅涉及到算法的准确性，还需要考虑到各种异常情况的处理，如答题卡填涂不规范、手写文字识别错误等。 在MATLAB中开发答题卡识别GUI，可以利用MATLAB提供的丰富的图像处理和模式识别工具箱。用户可以通过MATLAB的GUI开发环境设计界面，编写相应的算法逻辑，实现答题卡识别系统的各项功能。这种GUI通常具备用户友好的操作界面，让非专业人士也能够轻松操作，提高工作效率。 此外，开发这样的系统还涉及到软件工程的一些基本原则，比如模块化设计、代码复用、异常处理等。为了提高系统的稳定性和可用性，开发者还需要进行充分的测试，确保系统在各种情况下都能正常运行。 MATLAB答题卡识别GUI是一种结合了MATLAB强大计算能力和图形用户界面操作简便性的实用工具。它能够为教育机构提供一种高效、准确的答题卡评分解决方案，显著提升评分工作的效率和准确性。

这些文件是基于蓝牙的乐高遥控车 (NXT GT-Hi) 的 MBD 环境。 [特征] * NXT GT-Hi 是后轮电机驱动的四轮车。 * NXT GT-Hi 具有 HiTechnic 的陀螺仪传感器和加速度传感器。 * NXT GT-Hi 有一些底盘控制。 * NXT GT-Hi 可以通过蓝牙设备和 PC 游戏手柄操作。 请检查以下网站并检查 readme.txt 或 nxtGTHi.zip 中的材料。 http://lejos-osek.sourceforge.net/nxtgt.htm http://lejos-osek.sourceforge.net/videos.htm#NXT_GT_Hi <免责声明> LEGO(R) 是 LEGO 集团公司的商标，该公司不赞助、授权或认可此演示。 LEGO(R) 和 Mindstorms(R) 是乐高集团的注册商标。