MATLAB用于车辆建模，并进行cars spa波段选择程序的开发。-ITADN社区

MATLAB uve建模与cars spa波段选择程序

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本简介介绍了一种利用MATLAB进行uve（紫外线-可见光-近红外）建模，并编写用于特定应用的car-spa波段选择程序的方法和技术。通过优化算法和数据分析，实现对汽车表面特性精准评估与分析。 MATLAB uve建模用于cars spa波段挑选程序，适用于光谱或数据的分类和回归。

利用MATLAB进行车道线与简易车辆识别的程序开发

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本项目致力于使用MATLAB开发一套高效的车道线检测及简易车辆识别系统。通过图像处理技术实现对道路环境的有效感知，旨在提升驾驶安全性和自动化水平。将MATLAB帮助文档进行整合、编辑和注释后，代码可以直接运行并展示视频。文件内包含一个视频以及两种程序，并附有详细的注释说明。

MATLAB开发——利用SVR-RFE进行特征选择

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本项目运用MATLAB编程环境，采用支持向量回归结合递归特征消除(SVR-RFE)技术，高效地筛选和优化数据集中的关键特征。在MATLAB开发中使用SVM-RFE进行特征选择。支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）可以减少相关偏差。

2DOF 车辆运动学模型（自行车模型）：用于获取车辆2D位置的MATLAB开发

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本项目基于MATLAB开发，构建了2DOF车辆运动学模型（即自行车模型），旨在精确计算和预测车辆在二维空间内的动态位置与轨迹。基于方向盘角度和纵向速度的2DOF车辆运动学模型。

利用Modelica进行车辆动力学建模

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本研究探讨了使用Modelica语言对车辆动力学系统进行精确建模的方法与应用，旨在提升汽车设计中的仿真分析效率和准确性。基于Modelica的车辆动力学建模涉及使用该语言描述汽车系统的动态行为，包括但不限于运动方程、控制系统及零部件之间的相互作用。这种方法能够帮助工程师进行仿真分析，优化设计，并预测实际驾驶过程中的性能表现。通过细致地构建模型，可以更深入理解影响车辆行驶特性的各种因素及其内在联系。

14 自度车辆Simulink模型：应用于车辆动力学的Matlab开发

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本项目介绍如何使用MATLAB和Simulink创建自定义车辆的动力学模型，并进行仿真分析，适用于汽车工程领域的研究与教学。用于地面车辆横向和行驶动力学的Simulink模型。

特征选择工具箱：用于MATLAB的特征选择库- matlab开发

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特征选择工具箱是一款专为MATLAB设计的功能库，提供多种算法进行特征选择和降维处理，旨在提升机器学习模型性能和简化数据集结构。特征选择库 (FSLib 2018) 是一个广泛适用的 MATLAB 特征选择工具包。该库包含以下方法： - ILFS - 信息系统 - ECFS - 先生 - 救济f - mutinffs - fsv - 拉普拉斯 - mcfs - 射频 - L0 - 费舍尔 - UDFS - 有限责任公司如果您使用我们的工具箱（或其中包含的方法），请考虑引用以下文献： Roffo, G.、Melzi, S.、Castellani, U. 和 Vinciarelli, A., 2017 年。无限潜在特征选择：基于概率潜在图的排名方法。arXiv 预印本 arXiv:1707.07538。 Roffo, G.、Melzi, S. 和 Cristani, M., 2015 年。无限特征选择。在 IEEE 计算机视觉国际会议论文中。

MATLAB开发——利用MATLAB进行信用风险建模

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本课程聚焦于运用MATLAB这一强大工具进行信用风险管理与模型构建。通过深入讲解和实际操作案例，学员将掌握如何使用MATLAB高效地设计、评估及优化各种信用风险模型。这段文字描述的是与MathWorks网络研讨会相关的、用于用MATLAB进行信用风险建模的同名MATLAB文件。

使用MATLAB进行特征选择

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本简介探讨利用MATLAB软件工具实施特征选择的方法与技巧，旨在优化数据处理和机器学习模型性能。通过有效筛选关键变量，提升算法效率与预测准确性。特征选择是机器学习中的一个重要环节，它的目标是从原始的特征集中挑选出最有价值的信息来提高模型的表现、减少过拟合的风险、加快训练的速度，并增强模型的理解性。根据实现方式的不同，我们可以将特征选择方法分为三大类：过滤式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）。 1. **过滤式特征选择** 是在进行机器学习模型的构建之前独立完成的一系列步骤。它通过计算每个特征的相关统计量来评估它们的重要性，并基于这些结果挑选出最重要的特征用于后续建模工作。常用的过滤方法包括信息增益、方差分析以及相关系数等。 2. **包裹式特征选择** 则是利用特定机器学习算法的性能来进行特征的重要程度评价，通常会包含一个搜索过程以找到最优或次优的特征子集组合。常见的包裹方法有递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）、正向选择和反向剔除等。 3. **嵌入式特征选择** 则是在模型训练的过程中直接进行特征筛选，也就是说，在学习阶段中模型会自动决定哪些是对于特定任务而言最重要的输入变量。典型的嵌入式方法包括LASSO回归、决策树和支持向量机等。

利用PCA进行人脸图像的特征选择（MATLAB程序）

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本项目通过MATLAB编写程序，应用主成分分析(PCA)技术对人脸图像数据集进行降维和特征提取，旨在优化人脸识别系统的性能。使用主成分分析（PCA）进行人脸识别可以降低特征空间的维度，从而提高运算效率。

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