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《基于MATLAB Simulink的非线性几何四旋翼控制系统实现》——适用于计算机、自动化、电子信息等专业的毕业设计及大作业(含源码和说明书...)

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简介:
本作品详细介绍并实现了基于MATLAB Simulink平台的非线性控制算法在四旋翼飞行器中的应用,包含完整源代码与项目说明文档,适合计算机、自动化、电子信息等相关专业学生的毕业设计或课程大作业使用。 资源内的项目源码均来自个人的课程设计、毕业设计或实际项目的代码,并且在成功运行并通过测试后才上传,确保功能完整有效。这些资源适用于答辩评审并可直接使用。 项目备注: 1. 所有在此发布的项目代码都经过了严格的测试和验证,在确认其正常工作后才会发布,请放心下载。 2. 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工进行学习,同样也适合初学者进阶。这些资源可以用于毕业设计、课程作业、初始项目的演示等场景。 3. 如果您有一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改和扩展以实现新的功能需求,并且可用于学术研究或者项目开发中。下载后请首先查看README文件(如果有),仅供学习参考,请勿将其用于商业用途。 请注意妥善使用这些资源并遵守相应的规定与条款。

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客服
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  • MATLAB Simulink线》——...)
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    本作品详细介绍并实现了基于MATLAB Simulink平台的非线性控制算法在四旋翼飞行器中的应用,包含完整源代码与项目说明文档,适合计算机、自动化、电子信息等相关专业学生的毕业设计或课程大作业使用。 资源内的项目源码均来自个人的课程设计、毕业设计或实际项目的代码,并且在成功运行并通过测试后才上传,确保功能完整有效。这些资源适用于答辩评审并可直接使用。 项目备注: 1. 所有在此发布的项目代码都经过了严格的测试和验证,在确认其正常工作后才会发布,请放心下载。 2. 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工进行学习,同样也适合初学者进阶。这些资源可以用于毕业设计、课程作业、初始项目的演示等场景。 3. 如果您有一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改和扩展以实现新的功能需求,并且可用于学术研究或者项目开发中。下载后请首先查看README文件(如果有),仅供学习参考,请勿将其用于商业用途。 请注意妥善使用这些资源并遵守相应的规定与条款。
  • 《利KoopmanMPC方法进行》(课程、文档论文)
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    本项目采用Koopman算子理论结合模型预测控制(MPC)技术,旨在优化四旋翼飞行器的控制系统。通过详尽的设计与实现过程,提供了全面的技术文档、源代码以及相关研究论文,适用于计算机科学、自动化及电子信息等领域的学术探索和实践教学。 资源内的项目源码均来自个人的课程设计、毕业设计或实际项目。所有代码在上传前都经过测试并成功运行,确保功能正常,请放心下载使用。 **项目备注** 1. 所有项目的代码都在通过全面测试且确认无误后才进行上传。 2. 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工学习参考,也适用于初学者进阶学习。此外,这些项目同样可以作为毕业设计、课程设计或大作业的素材使用,并可用于初期立项演示等场合。 3. 如果您有一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能,这不仅有助于提高技术水平,还可以用于完成学业任务如毕设和课设。 4. 下载后请务必先查看README.md文件(如果有),仅供学习参考,请勿将这些资源用于商业用途。
  • 深度学习药物与靶点相互预测.zip(文档、论文数据集)
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    本项目采用深度学习技术进行药物与靶点相互作用预测,提供完整代码、详细文档、研究论文及专用数据集,适合计算机、自动化、电子信息专业学生作为毕业设计或课程作业使用。 基于深度学习的药物-靶点相互作用预测项目源码来自于个人课程设计、毕业设计或实际项目的开发成果。所有上传代码均经过测试并成功运行,确保功能正常,请放心下载使用。 该项目适合计算机相关专业(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的学生和老师以及企业员工学习参考,并且非常适合初学者进阶学习。此外,该资源也可用于毕业设计项目、课程设计作业或初期项目的演示展示。 如果使用者具备一定的基础,可以在此代码的基础上进行修改以实现其他功能需求,同样适用于毕业论文写作或者课堂报告等用途。下载后请首先查看README.md文件(如有),仅供个人研究和学习参考,请勿将其应用于商业目的。
  • 深度强学习边缘卸载综合策略.zip(文档、论文数据集)
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    本作品为针对计算机、自动化与电子信息专业设计的毕业项目或课程作业资源包,内含深度强化学习驱动的边缘计算卸载策略研究代码、详尽文档、学术论文以及专用数据集。 基于深度强化学习的边缘计算卸载联合策略设计 本资源内的项目源码均来自个人课程设计、毕业设计或实际项目,并且经过测试确认无误后才上传发布,保证运行成功并能顺利通过答辩评审,请放心下载使用。 项目备注: 1. 代码在功能正常并通过充分测试之后才会上传,请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的学生(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)、教师及企业员工,无论是初学者还是进阶学习者都适用。同时适用于毕业设计、课程设计或大作业的初期演示阶段。 3. 如果具备一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能,并可用于个人项目或学术研究中的各种需求。 4. 仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。 下载后请首先查看README.md文件(如果有),以便更好地了解和使用该项目。
  • ):Yolov5DeepSort行人与车辆追踪
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    本项目为计算机专业毕业设计,旨在开发一套结合YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法的行人与车辆智能追踪计数系统。包含完整源码及详细说明书。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计成果,在代码经过全面测试且运行成功后才上传至平台,答辩评审平均分达到96分,请放心下载使用。 项目备注: 1. 所有项目代码均在功能正常并通过严格测试确认无误之后才进行上传,请您安心下载并使用。 2. 本资源适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师或企业员工,也适用于初学者进阶学习。此外,该代码还可以作为毕业设计项目、课程设计任务或是大作业参考,并可用于项目初期演示汇报。 3. 对于有一定编程基础的学习者来说,在确保遵守版权规定的情况下可以在此基础上进行修改和扩展,以实现更多功能需求或完成学业要求的任务(如毕设、课设等)。下载后请先查阅README.md文件(如有),仅供学习与参考之用,请勿将代码用于商业用途。
  • STM32平台无人文档,高分
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    本项目基于STM32微控制器设计并实现了四旋翼无人机系统,涵盖飞行控制、姿态稳定等核心功能,并提供完整源代码和详细文档,特别适合用作高分毕业设计。 基于STM32平台的四旋翼无人机系统设计源码及文档说明(高分毕设)。本资源中的源代码已经过本地编译并可运行,评审分数达到98分。项目的难度适中,并且内容经过助教老师审定,能够满足学习、毕业设计、期末大作业和课程设计的需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
  • STM32飞行.doc
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    本毕业设计详细介绍了基于STM32微控制器的四旋翼飞行控制系统的设计与实现。系统涵盖了飞行器姿态稳定、自主导航以及人机交互等关键模块,旨在提高四轴飞行器的操作性能和用户体验。文档深入探讨了硬件选型、软件架构及算法优化等方面的内容,为无人机爱好者和技术研究者提供了有价值的参考信息。 基于STM32的四旋翼飞行控制系统毕业设计主要探讨了如何利用STM32微控制器实现一个稳定且高效的四旋翼飞行器控制方案。该论文详细描述了硬件平台的选择、传感器配置、飞控算法的设计与优化,以及系统整体架构搭建的过程,并通过实验验证了系统的有效性和可靠性。 本研究工作旨在为无人机爱好者和工程技术人员提供一种实用的参考设计思路和技术实现路径,以促进相关技术的发展和完善。
  • VGG19水果识别、数据集、论文
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    本项目为计算机专业毕业设计,旨在开发基于VGG19模型的水果识别系统。内容包括详尽的数据集、完整代码、研究论文以及使用指南,适用于深度学习与图像识别领域的学术探讨和实践应用。 本项目利用VGG19算法进行水果识别,适用于计算机专业本科生的毕业设计、大作业及三级项目的相关任务。该项目提供程序代码与说明文档、论文资料以及数据集照片等资源,并且包含已经训练好的模型,可以直接使用。 随着计算机视觉技术的进步,作为图像分类应用之一的水果识别,在智能农业、食品检测和自动化零售等领域展现出巨大潜力。本段落提出了一种基于VGG19卷积神经网络(CNN)的方法来进行水果识别。通过数据集预处理、采用数据增强技术和训练VGG19模型,实验结果显示该方法在准确性和效率方面具有显著优势。 与传统的机器学习算法相比,VGG19模型能够更有效地应对复杂的图像特征,并实现较高的识别精度。 关键词:VGG19, 水果识别, 卷积神经网络, 深度学习, 图像分类, 数据预处理 水果识别是计算机视觉领域的重要研究方向,在智能农业、自动化零售和食品检测等多个行业中具有广泛应用。通过高效准确的水果识别技术,系统可以自动地对不同种类的水果进行识别与分类,从而为相关行业提供智能化支持。 近年来,深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别中的表现非常突出。卷积神经网络能够自动提取图像中的局部特征和高层次抽象特征,在各类任务中表现出色。
  • 产品交易
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    本项目为计算机专业的毕业设计作品,旨在开发一款高效、便捷的电子产品在线交易平台。该系统集成了用户管理、商品展示与交易等功能模块,支持多种支付方式,并具备完善的订单处理和售后服务体系,致力于打造安全可靠的电子商务环境。 有一个用Java编写的电子产品交易系统,适合用于毕业设计项目,功能强大。
  • MATLAB指纹识别原理详解().docx
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    本文档深入解析了基于MATLAB平台的指纹识别技术原理与实现方法,并提供了详细的代码示例和注释,非常适合计算机专业的学生用于毕业设计或项目研究。 本段落档详细介绍了基于Matlab的指纹识别技术及其应用流程,包括图像预处理、特征点提取、特征归一化及特征匹配四个核心步骤。 首先,在图像预处理阶段,我们需要对输入的原始指纹图像进行一系列操作以去除噪声和不相关的细节。具体而言,这一步涉及使用Matlab中的图像处理工具箱来读取原图,并执行二值化处理得到黑白指纹图片;随后通过中值滤波去噪、填充空洞及断裂区域并移除小面积的无关部分。 接下来是特征点提取阶段,在此步骤中我们利用minutiae定位算法从预处理后的图像中识别出关键特征点。这些特征点会被存储在一个列表里,以便后续进行匹配操作使用。 在完成上述两个基础环节后进入第三个阶段——特征归一化。这一过程中需要对每个已提取的特征点的位置和方向信息执行标准化处理,以减少不同指纹间的差异性并提升识别精度。具体做法包括读取先前保存下来的特征列表,并计算各特征的方向角度,最后将这些数据存储起来。 最后一个关键环节是匹配阶段,在此步骤中我们将从两幅待比对图像中提取的特征点进行配对操作来确认它们是否来自同一枚指纹。这一步通常采用k-d树算法或局部区域匹配技术完成。通过读取两个特征列表,并利用k-d树方法实施特征点之间的比较,最终输出对比结果。 综上所述,结合以上四个步骤可以构建一个完整的基于Matlab的自动指纹识别系统:从图像预处理到特征提取、归一化以及最后的特征点配对操作均可由该方案完成。