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【项目代码】UIC513标准下的MATLAB算法实现。针对垂直、横向和纵向三个方向的振动数据，通过MATLAB计算得出振动舒适度指标.rar

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简介：
本项目基于UIC513标准，使用MATLAB开发了评估列车乘坐舒适性的算法。通过对多维度振动数据分析，计算出关键舒适性指标，并提供源代码及结果集下载。 【项目代码】uic513标准的matlab算法：振动分析。输入数据包括三个方向（垂直、横向、纵向）的振动情况，通过该Matlab算法计算得出衡量振动舒适度的各项指标的结果文件为.rar格式。

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  • 【项目代码】UIC513标准下的MATLAB算法实现。针对垂直、横向和纵向三个方向的振动数据，通过MATLAB计算得出振动舒适度指标.rar
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    本项目基于UIC513标准，使用MATLAB开发了评估列车乘坐舒适性的算法。通过对多维度振动数据分析，计算出关键舒适性指标，并提供源代码及结果集下载。 【项目代码】uic513标准的matlab算法：振动分析。输入数据包括三个方向（垂直、横向、纵向）的振动情况，通过该Matlab算法计算得出衡量振动舒适度的各项指标的结果文件为.rar格式。
     
  • 基于UIC513标准的乘坐舒适度算法的MATLAB实现代码
    优质
    本项目提供了一套依据UIC513标准开发的乘坐舒适度评估算法的MATLAB实现代码。通过量化分析列车运行时产生的振动和冲击，为铁路车辆的设计与优化提供了重要参考。 基于UIC513标准的乘坐舒适度算法的MATLAB代码已经经过测试并确认可用。
     
  • 垂直面方向图的单个振子幅度和相位计算
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    本文探讨了如何在电磁学领域中计算垂直面上单一振子的方向图幅度与相位，为天线设计提供理论支持。 计算单个振子的幅度与相位以生成垂直面方向图，并包含一系列相关指标：下倾角、半波束宽度、增益、第一零点及第一旁瓣等数值结果。
     
  • 谐波点激励下矩形薄板振动分析：横向位移的MATLAB计算
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    本研究探讨了在谐波点激励作用下的矩形薄板振动特性，并采用MATLAB软件进行横向位移的精确数值模拟和分析。 该代码展示了虚功原理在计算矩形夹紧薄板稳态横向位移中的应用。它基于JP Arenas于2003年发给《Journal of Sound and Vibration》编辑的一封信的内容。GUI设计得非常简洁，包含了一些可以轻松修改的基本参数以及一个用于执行计算的按钮。经过短暂处理时间后，会显示板的响应图，并提供有关非量纲频率参数的信息。 与我之前编写的代码类似，该代码采用了一种简单的方式来编写，方便理解。在适当的地方添加了注释以提高可读性。后续我会尝试提供更多关于方程和代码的解释说明。 希望这段简单的代码对其他人有所帮助。由Agustinus Oey开发于韩国科学技术高等研究院（KAIST）噪音与振动控制中心（NoViC），机械工程系，大田市。
     
  • DevExpress GridControl的纵向标头实现方法
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    本文章介绍了如何在DevExpress GridControl中实现和配置纵向（垂直）标头的方法，包括设置、自定义样式及布局调整。 关于如何使用DevExpress表格控件GridControl实现纵向表头，在官网可以找到一些案例，这里整理分享给大家。
     
  • 计算通过三个点的3D平面的法向量 - planenormvec（MATLAB）
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    planenormvec是用于计算由三维空间中任意三点确定的平面上的单位法向量的MATLAB函数，适用于几何建模、机器人学及计算机视觉等领域。 VEC = PLANENORMVEC(PT1, PT2, PT3) 函数用于计算由三个点 PT1、PT2 和 PT3 所确定的平面的法向量。当该平面表示为 ax + by + cz = 1 的形式时，VEC 中的第一个元素 VEC(1) 对应于 a，第二个元素 VEC(2) 对应于 b，第三个元素 VEC(3) 对应于 c。 每个点应当是一个包含三个数值的行向量（即大小为 1 x 3），分别代表该点在三维空间中的 x、y 和 z 坐标。例如： p1 = [3,4,5]; p2 = [8,-4,0]; p3 = [0,0,1]; 使用这些点，可以调用函数 vec = planenormvec(p1,p2,p3) 来计算平面的法向量。
     
  • FastReport 中数据单元格的纵向和横向合并功能实现
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    本文介绍了如何在FastReport中实现数据单元格的纵向和横向合并，帮助用户更灵活地处理报表中的数据展示问题。 支持记录集多记录纵向单元格同内容合并以及列合并；已对frxEngine.pas和frxClass.pas文件进行修改，在Xe3环境下验证通过，并附有样式文档。
     
  • 基于Matlab的自动驾驶横向MPC控制算法代码
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    本项目提供了一种基于Matlab环境下的自动驾驶横向模型预测控制(MPC)算法实现。通过优化路径跟踪性能，该代码为车辆自主导航系统开发提供了有效工具。 根据Apollo开源框架中的MPC算法，将其改写成MATLAB的m函数，用于自动驾驶横向控制的仿真，并指导自动驾驶控制算法的开发。代码注释应清晰易懂。