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严博士开发的惯导仿真工具箱。

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简介：
包含轨迹生成器、捷联惯导仿真、组合导航以及误差分析等多种功能，同时还具备航位推算的能力，从而提供更为全面的解决方案。

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  • 惯性导航仿真工具箱（严博士）
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    《惯性导航仿真工具箱》由资深学者严博士倾力打造，提供全面的算法模型与仿真实验环境，助力研究者深入探究惯性导航技术的核心原理与应用实践。 该系统包含轨迹生成器、捷联惯导仿真、组合导航、误差分析以及航位推算等多个功能。
     
  • MATLAB惯性导航仿真工具箱
    优质
    MATLAB惯性导航仿真工具箱是一款用于设计、模拟和分析惯性导航系统的强大软件工具。它提供了广泛的算法和模型，帮助工程师深入研究导航系统性能，并进行优化与验证。 惯性导航MATLAB仿真工具箱对于学习惯性导航非常有用。
     
  • 严恭敏的惯性导航系统工具箱
    优质
    《严恭敏的惯性导航系统工具箱》是由作者严恭敏编著的一本关于惯性导航技术的专业书籍。本书详细介绍了惯性导航系统的理论基础、设计方法及应用实践，提供了丰富的MATLAB工具箱代码和案例解析，帮助读者深入理解并掌握惯性导航系统的开发与调试技巧。 align/aligncmps.m , 2830 align/alignfn.m , 2902 align/aligni0.m , 3339 align/alignsb.m , 1091 align/alignvn.m , 3267 align/alignWahba.m , 1575 base0/a2caw.m , 638 base0/a2cwa.m , 614 base0/a2mat.m , 704 base0/a2qua.m , 1039 base0/a2qua1.m , 782 base0/aa2mu.m , 1548 base0/aa2phi.m , 1546 base0/aaddmu.m , 1299 base0/askew.m , 577 base0/blh2xyz.m , 999 base0/cros.m , 861 base0/d2r.m , 393 base0/datt2mu.m , 606 base0/dm2r.m , 954 base0/dms2r.m , 1107 base0/dv2atti.m , 1170 base0/iaskew.m , 604 base0/lq2m.m , 577 base0/m2att.m , 551 base0/m2qua.m , 1203 base0/m2rv.m , 1320 base0/m2rv1.m , 1433 base0/m2rv2.m , 956 base0/mnormlz.m , 630 base0/mupdt.m , 1047 base0/p2cne.m , 675 base0/q2att.m , 916 base0/q2att1.m , 1119 base0/q2mat.m , 843 base0/q2rv.m , 643 base0/qaddafa.m , 715 base0/qaddphi.m , 754 base0/qconj.m , 417 base0/qdelafa.m , 671 base0/qdelphi.m , 754 base0/qmul.m , 692 base0/qmulv.m , 1760 base0/qnormlz.m , 416 base0/qq2afa.m , 693 base0/qq2phi.m , 782 base0/qupdt.m , 1119 base0/qupdt2.m , 2337 base0/r2d.m , 393 base0/r2dm.m , 885 base0/r2dms.m , 983 base0/rotv.m , 1198 base0/rq2m.m , 577 base0 rv2m.m, 1139 base0 rv2q.m, 824 base0 sv2atti.m, 1114 base0 vnormlz.m, 404 base0 xyz2blh.m, 1053 base1 altfilt.m, 1554 base1 attsyn.m, 1729 base1 bhsimu.m, 1299 base1 cnscl.m, 2895 base1 cnscl0.m, 2040 base1 conecoef.m, 1373 base1 conedrift.m, 1399 base1 conepolyn.m, 1116 base1 conesimu.m, 1442 base1 conetwospeed.m, 1200 base1 drinit.m, 1063 base1 drupdate.m, 1074 base1 dsins.m, 1185 base1 earth.m, 1484 base1 ethinit.m, 803 base1 ethupdate.m, 2104 base1 fusion.m, 971 base1 gcctrl.m, 1053 base1 gpssimu.m, 2747 base1 imulever.m, 646 base1 imurfu.m, 1998 base1 imurot.m, 621 base1 insextrap.m, 599 base1 insinit.m, 2232 base1 inslever.m, 969 base1 insupdate.m, 2257 base1 invbc.m, 577 base1 la2dpos.m, 901 base1 odsimu.m, 2475 base1 olsins.m, 798 base1 pp2vn
     
  • MATLAB惯导工具箱
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    MATLAB惯导工具箱是一款专为导航系统设计的专业软件包，它集成了惯性测量单元的数据处理与分析功能，帮助工程师和研究人员轻松构建、仿真及测试各种惯性导航算法。 惯导工具箱MATLAB是一款专为惯性导航系统（INS）设计的软件工具，在MATLAB编程语言的基础上实现。惯性导航系统是一种自主式导航技术，它利用加速度计和陀螺仪来确定物体的位置、姿态、速度等信息，并且无需依赖外部参考信号。这款工具箱极大地简化了惯性导航算法的开发、测试及分析过程，使科研人员与工程师能够更加便捷地进行相关研究和应用。 在MATLAB环境下，该工具箱提供了丰富的函数和模块，涵盖了惯性导航系统的各个关键部分： 1. **初始化**：工具箱通常包含用于设定初始位置、速度、姿态以及传感器参数的函数，以便正确配置整个系统。 2. **数据采集与预处理**：内置功能可以处理来自加速度计和陀螺仪的原始数据，去除噪声，进行零点漂移校正，并实现时间同步。 3. **滤波算法**：惯导系统中的一个重要环节是滤波，例如卡尔曼滤波器（Kalman Filter），用于融合不同传感器的数据以提高导航信息精度。工具箱可能包含多种滤波器的实现方式来适应不同的应用场景。 4. **姿态解算**：通过陀螺仪数据计算物体的姿态变化，包括俯仰角、偏航角和滚转角等。 5. **位置与速度更新**：加速度计数据被用于更新物体的位移及速度信息。这通常涉及到积分过程，并且工具箱提供相应的函数来处理这些复杂计算。 6. **误差分析与校正**：该工具箱可能包括针对累积误差的分析工具有及各种误差源模型和补偿方法，如重力影响、地球自转效应等。 7. **仿真与性能评估**：用户可以通过工具箱对惯导系统进行仿真模拟其实际运行情况，并且评估精度和稳定性。 8. **可视化功能**：提供数据可视化的支持帮助使用者直观地理解系统的性能表现，例如轨迹图或姿态变化。 在具体应用中，用户可以根据需要调用工具箱内的函数与脚本构建定制化惯性导航解决方案。对于教学研究来说，该工具箱能够让学生和研究人员快速掌握INS的运作原理，并为工程实践提供了便利开发平台。 总结而言，惯导工具箱MATLAB是设计分析惯性导航系统的重要辅助手段；通过其强大的功能以及用户友好的MATLAB接口可以加快惯导系统的研发进程并提高研究与实际操作效率。对于从事“INS MATLAB”相关工作的学习者和专业人士来说，这个工具箱无疑是一份宝贵的资源。
     
  • 惯性导航与GPS导航工具箱
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    《惯性导航与GPS导航工具箱》是一套综合性的软件包，旨在为用户提供设计、仿真和分析惯性及全球定位系统导航解决方案的功能。 惯性导航与GPS导航是现代定位技术的重要组成部分，在航空、航海、军事及自动驾驶等领域有着广泛应用。MATLAB作为一款强大的数学计算和数据分析软件，提供了丰富的工具箱来支持各种复杂算法的实现，包括惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）的建模与仿真。 惯性导航是一种利用陀螺仪和加速度计测量载体运动状态的自主式导航方法。通过检测角速度及线性加速度，并对其进行积分运算，可以推算出载体的位置、速度和姿态信息。由于不依赖外部信号，惯性导航系统具有高度的自主性和抗干扰能力，但长时间内精度会逐渐漂移。 捷联惯性导航（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）是现代惯性导航的主流形式。与传统的平台式系统相比，捷联惯性导航将传感器直接安装在载体上，简化了机械结构，并提高了系统的动态性能和可靠性。 MATLAB提供的惯性导航工具箱包含了一系列函数和模型，用于设计、分析及仿真惯性导航系统。用户可以通过该工具进行以下操作： 1. **系统建模**：构建陀螺仪与加速度计的数学模型，包括噪声特性、漂移率等关键参数。 2. **数据处理**：实现零均值滤波和卡尔曼滤波等高级算法，提高导航信息精度及稳定性。 3. **仿真环境设置**：创建真实运动轨迹并模拟不同环境下载体的运行情况。 4. **误差分析**：研究初始对准误差与传感器误差对导航性能的影响，并优化系统设计。 5. **结果可视化**：利用MATLAB图形化界面展示轨迹、速度及姿态等信息，便于理解和验证。 6. **GPS集成**：结合GPS信号实现组合导航以提升定位精度和鲁棒性。 惯导工具箱和INS仿真工具是该工具箱的核心部分，分别提供了惯性导航的基本功能与具体仿真实例。通过这两项内容，用户可以快速上手并进行惯性导航系统的建模及仿真工作。 在实际应用中，MATLAB的惯性导航工具箱可以帮助工程师和研究人员高效验证新算法、优化系统设计，并减少硬件实验的成本和时间。对于学习惯性导航原理的学生来说，这是一个极有价值的教育资源，能够直观地理解其工作机制并加深理论知识的理解。
     
  • 惯性导航综合仿真实验.rar_someone6nm_导航仿真_惯导matlab_惯性导航MATLAB_惯性导航仿真
    优质
    本资源为《惯性导航综合仿真实验》，由someone6nm提供，内容涉及利用Matlab进行的惯性导航系统仿真与分析，适用于研究和学习惯性导航技术。 初学者可以使用惯性导航进行MATLAB仿真及程序编写，这有助于综合仿真的学习与实践。
     
  • 光纤模式仿真工具箱-MATLAB开发
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    本项目为一款基于MATLAB环境下的光纤模式仿真工具箱。它提供了一系列用于研究和分析不同类型光纤中光传输特性的函数与模型，帮助用户深入理解光纤通信系统的工作原理，并进行相关的科研工作与教学演示。 光纤工具箱（OFT）能够快速自动计算简单光纤中的导模，并特别适用于锥形微纤维（也称为纳米纤维）。该软件提供了弱指导与强指导情况下的精确解决方案，同时考虑了材料色散。 其主要功能包括： - 寻找引导模式。 - 计算给定直径和波长或随变化直径及波长的每个模式的有效折射率（模态色散）。 - 计算两层模式下电场与磁场分布。 - 查找光纤中谐波生成时的相位匹配点。 此外，还提供了许多其他实用功能。关于安装说明，请参阅 install.txt 文件；使用示例可在 demo 目录中找到；函数列表请查阅 Contents.m 文件；作者名单则在 authors.txt 中提供。 版本更新：2.1版（发布日期: 2011-12-08） 修正错误： - 纠正了埃尔多安模式不适用于 neff 波长关系的问题。 - 实施了一些小的稳定性改进以提高软件性能。 新增功能： 用户可以在模式任务中指定skipmode选项，从而实现更灵活的操作控制。
     
  • 高性能捷联惯导MATLAB工具箱
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    本工具箱为高性能捷联惯性导航系统的设计与仿真而生，基于MATLAB平台，提供全面的功能支持和优化算法，助力用户高效开发及测试惯性导航应用。 该程序用于捷联惯导仿真，并包含以下功能模块： 1. 姿态向量、四元数、矩阵以及各种滤波算法的子程序。 2. 圆锥运动仿真，划船运动仿真及惯性器件随机误差仿真的实现。 3. 不同初始对准方法：Kalman滤波初始对准、基于惯性系的初始对准、罗经法初始对准、大方位失准角EKF初始对准以及大失准角UKF初始对准，还包括速度和姿态传递对准时的方法。 4. 纯惯性导航SINS仿真功能，包括航位推算（即SINS/DR仿真）、SINS/GPS组合仿真实现、GPS/BDS/GLONASS单点伪距定位以及SINS/GPS松紧耦合的处理。此外还支持POS正逆向数据处理与信息融合仿真。 以上所述涵盖了捷联惯导系统中的主要技术和应用场景，旨在提高系统的精度和可靠性。
     
  • 丹麦博士Magnus Norgaard开发的Matlab神经网络工具箱——结合NNSYSID与NNCTRL的应用...
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    简介：Magnus Norgaard，一位来自丹麦的博士，专注于开发Matlab神经网络工具箱。该工具箱融合了NNSYSID和NNCTRL模块，为系统识别和控制提供了强大支持。 丹麦博士Magnus Norgaard设计的Matlab神经网络工具箱——基于MATLAB神经网络的NNSYSID和NNCTRL工具箱扩展了matlab神经网络工具箱的功能，使其更加强大，并且共享两篇介绍如何使用该工具箱的文章。
     
  • MATLAB工具箱-GPS仿真
    优质
    本MATLAB工具箱专为GPS信号仿真设计，提供便捷高效的算法库与模拟环境，适用于卫星导航系统的研究和开发。 MATLAB下的GPS工具箱包含以下内容：1、与GPS相关的常量和转换因子；2、角度变换功能；3、坐标系转换（包括点变换、矩阵变换及向量变换）；4、专用测绘程序；5、特定统计函数；6、GPS时间处理工具；7、专门用于GPS数据的处理函数；8、航迹分析及相关工具；9、卫星位置计算功能；10、高度和方位角判定，以及确定可见卫星的功能；11、DOP（精度衰减因子）计算及相关的卫星选择与评估函数；12、专用信号处理和Kalman滤波算法的实现；13、伪距误差分析及相关函数；14、用户位置定位及其相关功能；15、RAIM/FDE可用性和完整性评价的相关函数。