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NURBS在MATLAB工具箱中的应用。

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简介：
利用MATLAB平台提供的NURBS工具箱，能够有效地进行NURBS曲线和曲面的生成与处理。

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  • Matlab用的NURBS工具箱
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    这是一个用于MATLAB环境下的NURBS（非均匀有理B样条）工具箱，提供了创建、评估和操作NURBS曲线与曲面的功能。 NURBS Toolbox for Matlab用户手册提供了函数的调用方法及示例。
     
  • NURBS工具箱用于MATLAB
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    NURBS工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，它提供了强大的功能来创建、修改和评估NURBS（非均匀有理B样条）模型。 这段文字来源于MATHWORKS网站，并得到了网友白途思的帮助与指导。感谢这位朋友的点拨和支持。
     
  • MATLAB NURBS工具箱
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    MATLAB NURBS工具箱是一款用于创建、操控和评估NURBS（非均匀有理B样条）模型的软件包。它提供了丰富的函数库，帮助用户实现复杂曲面的设计与分析，在CAD/CAM等领域应用广泛。 在MATLAB里可以使用NURBS工具箱来生成NURBS曲线和曲面。
     
  • MATLAB中的NURBS曲线工具箱
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    MATLAB中的NURBS曲线工具箱是一款用于设计和分析非均匀有理B样条曲线的专业软件包，提供强大的绘图、编辑及评估功能。 NURBS曲线和曲面拟合的MATLAB工具箱加载到路径后可以随时调用。这对于机床刀具补偿曲线拟合非常有帮助。
     
  • NURBS：改进的NURBS工具箱-MATLAB开发
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    NURBS：改进的NURBS工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在提供增强的非均匀有理B样条（NURBS）建模功能。该工具箱通过优化算法和用户界面提升，支持复杂曲面的设计与分析，适用于工程、汽车设计及计算机图形等领域专业人士使用。 Mark Spink 创建的 NURBS 工具箱非常有用。然而，其中一些例程是用 C 编写的，但只要您知道如何将它们编译为适用于您的机器的 mex 文件，这并不构成问题。如果您不想处理 mex 文件或者希望编辑代码且不具备 C 语言知识的话，我已经在 MATLAB 中重写了这些 C 代码部分。 原始工具箱可以从 MathWorks 的文件交换平台下载。我提供的文件会替换掉其中的基础 mex 文件，并将其转换为等效的 m 文件。具体被替换和修改的内容包括：bspeval、spderiv、greville、抑制素发现跨度等功能模块。此外，我在注释中逐行包含了翻译后的 C 代码。 请注意，我的重写仅涉及 NURBS 工具箱中的 mex 文件部分，并非所有文件都会受到影响。您需要下载原始工具箱并用我提供的文件替换相应内容以完成更新和改进。
     
  • MPC工具箱在Matlab中的应用
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    《MPC工具箱在Matlab中的应用》简介：本文详细介绍模型预测控制（MPC）工具箱在MATLAB环境下的使用方法与技巧，包括系统建模、控制器设计及仿真分析等环节。通过实例解析，帮助读者掌握该工具箱的功能和优势，从而更高效地进行工业过程控制研究与开发工作。 Matlab中的MPC工具箱提供了一套用于多变量预测控制的设计与实现的函数和应用程序接口。该工具箱支持模型预测控制器的设计、仿真以及实时应用开发，并且包含了多种优化算法以帮助用户解决复杂的工业过程控制问题。此外，它还提供了丰富的示例和文档资源来辅助学习和实践。
     
  • LMI在MATLAB工具箱中的应用
    优质
    本文章介绍了LMI（线性矩阵不等式）在MATLAB工具箱中的应用方法与技巧，帮助读者掌握如何利用LMI控制理论解决复杂的工程问题。 鲁棒控制LMI工具箱的PPT包含详细的程序和例题介绍，内容是从老师那里转载来的。
     
  • YALMIP工具箱在MATLAB中的应用
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    YALMIP是一款功能强大的优化建模语言，运行于MATLAB环境内。它简化了数学问题求解的过程，为用户提供了处理各种复杂优化问题的便捷途径。 在MATLAB中使用YALMIP工具箱来求解SDP问题时，首先需要将该工具箱添加到MATLAB的路径下，并正确选择路径后即可开始使用。
     
  • MATLAB中的NURBS曲线拟合函数工具箱
    优质
    本工具箱提供了一系列用于MATLAB环境中NURBS（非均匀有理B样条）曲线拟合的函数，适用于精确建模与复杂几何设计。 这段文字描述了如何使用包含全部NURBS曲线拟合函数的文件：将其放置在MATLAB根目录下的toolbox文件夹内或添加路径后即可试用。
     
  • LSSVM在Matlab R2009b-R2011a的工具箱应用
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    本研究探讨了最小二乘支持向量机（LSSVM）在MATLAB R2009b至R2011a版本中集成工具箱的应用，通过实例展示了其在模式识别和回归分析中的高效性与便捷性。 在处理非线性分类、函数估计及密度估计问题时，支持向量机（SVM）展现出了强大的能力，并推动了机器学习领域的新进展。这些最新发展基于通用的学习方法进行，而支持向量机也已经被纳入统计学习理论和结构风险最小化框架中。其中涉及的凸优化问题是通过解决一个典型的二次规划问题来实现的。LS-SVM（最小二乘支持向量机）是对标准SVM的一种改进形式，它能够有效处理线性KKT系统的问题，并且需要创建符合一定规范的变量以进行操作和计算。