Advertisement

带有注释的MATLAB二维温度场绘图代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本段代码提供了在MATLAB中绘制二维温度场分布的方法，并配有详细的解释说明，便于读者理解和修改。 生物化学专业可用的可视化工具可以展示温度场随时间的变化图。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 带有注释的MATLAB二维温度场绘图代码
    优质
    本段代码提供了在MATLAB中绘制二维温度场分布的方法，并配有详细的解释说明，便于读者理解和修改。 生物化学专业可用的可视化工具可以展示温度场随时间的变化图。
     
  • 带有注释的Arduino二维云台代码
    优质
    本段落提供了一组详尽的Arduino代码，用于控制二维云台的运作。每一部分都附有详细的解释和注释，帮助初学者轻松理解和修改代码以适应不同的项目需求。 Arduino二维云台代码带注释如下： ```cpp void loop(){ while(Serial.available() > 0) // 当Serial.available()>0时，表示串口接收到数据，并可以读取。 { char flag = Serial.read(); delay(2); if(flag == u) // 当串口输入‘u’时，上舵机向上转动5° a += 5; if(flag == d) // 当串口输入‘d’时，上舵机向下转动5° a -= 5; } } ``` 这段代码适合初学者使用。其中的注释帮助理解每个步骤的具体作用和意义。
     
  • 带有注释的Matlab二维DWA算法实现
    优质
    本简介提供了一个包含详细注释的Matlab代码示例，用于实现二维动态窗口算法(DWA)，旨在帮助学习者理解和应用这一移动机器人路径规划技术。 DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的动态方法，由Dieter Fox等人在1997年提出。该算法主要设计用来解决机器人的动态规划问题，在需要考虑自身运动学约束及环境中的移动障碍物时尤其适用。 ### 1. 算法背景 许多实际应用中，机器人面临的路径规划不仅需应对静态障碍物，还需实时响应环境中各种变动情况。DWA通过在每个时间步评估潜在的多种可能动作，并选择一个既能避开障碍又能接近目标的动作来适应这些动态条件。 ### 2. 算法原理 算法的核心是在每一个时点上，在机器人的周围空间中采样多个运动选项并进行评价，以确定最佳路径。具体来说： #### a. 动态窗口 在每个时间步长内，DWA不是在整个工作区域内搜索可行解，而是在一个有限的“动态窗口”范围内选取样本。 #### b. 运动评估 对于每一个采样点，算法会根据多个因素来评价该运动的好坏程度。这些因素包括到达目标的距离、避开障碍物的有效性以及机器人的物理限制条件等。 #### c. 概率选择 基于每个动作的综合评分结果，DWA会给定一个概率分布，并从中随机挑选出下一步的动作执行指令。
     
  • 带有详细注释的Matlab三维informed-RRT*算法代码
    优质
    本段落提供了一份详尽标注的Matlab代码，用于实现三维空间中的信息丰富型RRT*（informed RRT*）路径规划算法。该资源适合对高级机器人导航技术感兴趣的学者和工程师研究使用。 Informed RRT* 是一种基于 RRT* 算法的优化路径规划方法，在搜索过程中引入了启发式信息来提高效率并改善最终生成路径的质量。 在路径规划领域，尤其是在机器人导航与无人驾驶的应用中，算法需要能够快速且准确地设计出安全有效的路线。RRT* 由于其处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛应用。但是，该算法在探索过程中可能会产生大量不必要的分支，从而影响效率。 Informed RRT* 的关键在于使用一个可接受的椭圆启发式来指导搜索过程，以此提高算法性能及解决方案的质量。 a. 椭圆启发式的应用 通过定义一个状态空间子集——它包含了所有可能改进现有最优解的状态——椭圆启发式引导了探索的方向。这个椭圆形区域的具体形状会根据起始点、目标位置以及当前最佳路径的成本来确定。 b. 直接采样方法 Informed RRT* 采用直接从上述定义的椭圆中抽取样本的方式，从而确保每次生成的新节点都有潜在改进解的可能性。这种方法显著减少了探索过程中无用分支的数量，并且提高了搜索效率和最终解决方案的质量。
     
  • 带有详尽注释的Matlab三维RRT*算法实现代码
    优质
    本资源提供一份详细的MATLAB代码，用于实现三维环境下的RRT*（带优化的快速扩展随机树）算法，并包含丰富的注释以帮助理解每一步逻辑和数学原理。 RRT*（快速探索随机树星）算法是一种用于机器人路径规划的改进型算法，基于原始RRT算法进行了优化以获得更优解。以下是关于该算法的具体介绍： 1. 算法背景：在机器人领域中，如何从起点到终点找到一条可行路径是核心问题之一。RRT算法能够快速探索环境并生成路径，但可能不是最优的解决方案。为解决这一局限性，RRT*算法通过改进搜索策略来提升路径质量。 2. 算法原理： - 初始阶段：以起始位置作为起点构建随机树。 - 随机采样：在探索空间内选取一个随机点。 - 寻找最近节点：确定当前树中距离该随机点最近的结点。 - 尝试连接：尝试从找到的那个最接近的节点向所选的目标方向延伸路径，只要这条新路线不与任何障碍物接触，则将此新的位置添加进现有的树结构里。 - 优化过程区别于RRT算法，RRT*会定期检查并调整已构建好的随机树中的连接关系。如果发现有更短的路径方案可供选择的话，它就会更新这些链接以确保最终输出最理想的导航路线。 通过上述步骤和持续性地进行优化操作，RRT*能够在保持高效探索能力的同时提供更为优质的解决方案给机器人系统使用。
     
  • 带有详细注释的最小二乘法与梯度下降法MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例及详尽注释，用于实现最小二乘法和梯度下降算法。通过该代码，学习者能够深入了解这两种优化方法的原理及其在实际问题中的应用。 改动源数据地址即可运行。
     
  • 基于MATLAB的二维温度场分析
    优质
    本研究利用MATLAB软件对二维温度场进行模拟与分析，探讨了不同边界条件下温度分布规律及其变化趋势。通过精确计算和可视化展示，为热工设计提供理论依据和技术支持。 基于MATLAB的二维钢板冷却温度场分析采用差分方程进行研究。
     
  • 带有注释的完整CEEMD MATLAB程序代码
    优质
    这段MATLAB代码提供了完整的经验模态分解（CEEMD）实现，包含详细注释，便于用户理解和应用该技术进行信号处理和数据分析。 这个代码是从网上下载的，但我为了更好地理解它，在上面添加了自己的注释。通过CEEMD分解信号后可以得到IMF分量，然后根据自己的想法进行后续操作，请给予好评，谢谢。积分不足的话就不用给了。
     
  • 带有详细注释的Marlin代码
    优质
    本资源提供了详尽注释的Marlin固件源代码，旨在帮助用户深入理解3D打印机控制系统的运作机制与自定义设置。 根据网上的资源以及自己的理解，我对关于G代码解析和步进电机运动的代码做了详细的注释，希望能帮助刚踏入3D打印行业的朋友们。
     
  • 带有全中文注释的Wilcoxon实验MATLAB代码
    优质
    这段资料提供了一套完整的MATLAB代码用于执行Wilcoxon秩和检验，并附有详尽的中文注释以帮助学习者理解每一步骤的功能与实现。 提供进化算法的Wilcoxon实验代码，其中包括PSO和GWO的一些数据，已经亲测有效。这可以节省时间并有助于科研工作。