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CT模型、协调转弯模型以及MATLAB代码。

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简介：
该CT模型，以及与之相关的协调转弯模型，都依赖于MATLAB代码的实现。这些模型在复杂交通场景中的应用，需要借助MATLAB代码进行精确的模拟和分析。 协调转弯模型尤其强调车辆间协同行为的建模，而CT模型的构建则涉及对交通流动态特性的捕捉。 因此，高效且可靠的MATLAB代码是这两个模型的关键支撑。

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  • CT模型与协调转弯模型的MATLAB实现代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB语言开发的CT模型和协调转弯模型实现代码。通过详细注释和模块化设计，便于用户理解和应用这些交通流理论模型进行仿真研究。 CT模型、协调转弯模型以及相关的MATLAB代码。
     
  • 基于UKF的匀速转弯CT模型分析
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    本文探讨了在车辆匀速转弯场景下，应用无迹卡尔曼滤波（UKF）技术对碰撞威胁（CT）模型进行深入分析的研究。通过对该模型的有效评估，旨在提高道路安全和自动驾驶系统的性能。 无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于匀速圆周运动的仿真研究展示了其在目标跟踪中的强大功能与灵活性。该算法适用于二维空间内的目标追踪，并使用主动雷达作为传感器类型进行数据采集。 具体而言，此仿真场景涉及的目标为执行匀速转弯运动（CT模型），通过MATLAB实现无迹卡尔曼滤波的仿真实现。最终输出包括但不限于： - 二维跟踪轨迹 - 各维度下的跟踪轨迹 - 跟踪误差及其各个维度上的表现形式 - 具体的位置和速度跟踪误差 对于仿真参数的具体设置及理论分析，参考相关文献中的详细说明。 此研究不仅验证了无迹卡尔曼滤波算法在处理复杂运动模型时的有效性和准确性，还为后续类似应用提供了有价值的参考。
     
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    本资源包含CS（压缩感知）模型介绍及其与传统统计模型的区别分析，并提供相关MATLAB实现代码，适合研究和学习使用。 本段落讨论了CS模型、当前统计模型以及如何使用MATLAB代码进行相关分析。
     
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    本资源提供有关于MATLAB环境下AR（自回归）与ARMA（自回归移动平均）模型的基础理论介绍及其具体实现代码，帮助用户掌握相关建模技巧。 使用MATLAB进行平稳时间序列的分析、建模以及预测（ARMA模型）。
     
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    简介：IMM(CT/CV混合)是一种结合了连续时间与离散时间模型的交互式多模型方法，用于增强状态估计的准确性和鲁棒性。该文提供了详细的理论解释和实际应用中的代码实现。 本仿真基于交互式多模型算法进行设计，并在程序中结合使用CV与CT两个模型来进行估计。用户可以自行设定仿真场景以完成车辆位置的跟踪任务。
     
  • KMV模型的MATLAB代码-KMV-model: KMV模型
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    简介：本项目提供了KMV模型的MATLAB实现代码。KMV模型是一种用于企业信用风险评估的方法，通过模拟公司资产价值波动预测违约概率。 KMV模型的MATLAB代码可以用于金融工程中的企业违约概率分析。此代码实现了基于期权定价理论来评估公司债务价值的方法，并通过模拟企业的资产价格波动预测可能的违约事件发生时间及可能性大小。 为了使用该代码，用户需要先准备相关的输入参数，如公司的市场价值、负债水平以及风险偏好等信息。随后可以运行计算模块以获得模型输出结果，包括但不限于企业距离违约的时间长度（DD）、一年内的预期违约概率（PD）和相应的信用等级转换矩阵等关键指标。 值得注意的是，在应用过程中可能需要对原始代码进行适当调整或扩展，以便更好地适应特定研究目的或者数据集特征。此外还可以考虑结合其他金融模型或统计工具进一步增强分析效果与准确性。
     
  • 将ANSYS模型转换为ABAQUS模型的源代码
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    本项目提供了一套用于将ANSYS格式的有限元分析模型数据转换成ABAQUS可读取格式的源代码。旨在帮助用户在不同仿真软件间便捷地交换和利用模型资源，提高工程设计与研究效率。 ANSYS模型转化为ABAQUS模型的源程序很方便扩展，并适用于二维和三维的情况。
     
  • 容积卡尔曼滤波（CKF）在匀速转弯模型（CT）下的机动目标跟踪
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    本研究探讨了容积卡尔曼滤波(CKF)算法在处理匀速转弯运动模式下移动目标追踪问题中的应用效果，旨在提升复杂环境下目标跟踪的精度与稳定性。 容积卡尔曼滤波（CKF）用于匀速圆周运动和匀速转弯运动的仿真能够顺利运行并产生结果，并且具有较高的开发灵活性。如果遇到问题，请联系作者。 算法：标准的容积卡尔曼滤波 仿真场景：二维目标，采用CT模型 传感器类型：主动雷达 使用MATLAB进行仿真实现；仿真结果包括二维跟踪轨迹、各维度跟踪轨迹、跟踪误差（各个维度和位置速度等）、以及具体的位置和速度跟踪误差。 仿真参数设置请参考相关文献或博客中的说明。容积卡尔曼滤波在目标跟踪应用的理论分析与参数设置可以参阅《容积卡尔曼滤波UKF—目标跟踪中的应用(仿真部分)》这篇文章，匀速圆周运动的目标模型及其它相关内容则可以在另一篇文章中找到，《匀速圆周运动-目标运动模型/机动目标跟踪》。
     
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    本文章介绍如何利用convert_torch_to_pytorch工具将Torch T7格式的模型文件转换为PyTorch兼容的格式，包括详细的步骤和源码示例。 可以使用Python脚本将Torch模型（如vgg16.t7）转换为Pytorch格式的模型和源代码文件。例如，执行命令`python convert_torch.py -m vgg16.t7`会创建两个文件：vgg16.py 和 vgg16.pth。以下是导入并加载转换后模型的一个示例： ```python import torch from vgg16 import vgg16 model = vgg16.vgg16() model.load_state_dict(torch.load(vgg16.pth)) model.eval() ``` 所有列出的网络（如AlexNet、VGG-16、VGG-19等）都已经验证可以转换，并且结果已经得到确认。
     
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    本资源提供利用MATLAB实现Cox比例风险模型的代码，适用于生存分析中的数据拟合与模型评估。通过R语言接口增强功能，便于科研和数据分析人员使用。 这是我为客户、同事或我自己编写的各种R和其他代码的地方，用于学习和演示。 尽管许多成熟的R包可以轻松实现大多数功能，但我仍尝试将一些注释良好且概念清晰的代码组合在一起以从头开始构建。 通常使用这些程序包提供示例来比较结果。 最近，我一般创建某种类型的文档而不是标准的*.R文件，因此您也可以检出该存储库。 模型拟合 与各种型号的拟合相关的代码： 一因素随机效应、二因素随机效应... 贝叶斯（主要是斯坦） 具有beta响应的混合模型等 SC和TR 仓库的这一部分已被弃用，但曾经是“短期课程”和“技术报告”的一部分。 请改为查看信息库或转到网站的相关部分，在其中可以找到成品。 其他 一些随机的小项目： FizzBuzz测试、递归地反转字符串、递归换行等。