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【参数辨识】运用MATLAB反步法实现无人艇的控制与辨识融合【附带Matlab源码 7481期】.mp4

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简介：
本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB软件中的反步法技术，进行无人艇控制系统的设计及参数辨识。内容包含实际应用案例和完整代码分享（7481期），帮助学习者深入理解并实践相关理论知识。 Matlab研究室上传的视频均配有对应的完整代码，这些代码均可运行，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 包含程序运行后的结果效果图。 2、所需环境 Matlab 2019b版本；若在该环境下遇到问题，请根据提示进行相应修改，如需进一步帮助可以联系博主询问。 3、操作步骤： 第一步：将所有文件放置于MATLAB的当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4、仿真咨询 如有其他需求，可直接联系博主。 具体服务包括但不限于： - 博客或资源相关完整代码提供 - 期刊论文或参考文献的复现指导 - Matlab程序定制开发服务 - 科研项目合作

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  • 【参数辨识】运用MATLAB反步法实现无人艇的控制与辨识融合【附带Matlab源码 7481期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB软件中的反步法技术，进行无人艇控制系统的设计及参数辨识。内容包含实际应用案例和完整代码分享（7481期），帮助学习者深入理解并实践相关理论知识。 Matlab研究室上传的视频均配有对应的完整代码，这些代码均可运行，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 包含程序运行后的结果效果图。 2、所需环境 Matlab 2019b版本；若在该环境下遇到问题，请根据提示进行相应修改，如需进一步帮助可以联系博主询问。 3、操作步骤： 第一步：将所有文件放置于MATLAB的当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4、仿真咨询 如有其他需求，可直接联系博主。 具体服务包括但不限于： - 博客或资源相关完整代码提供 - 期刊论文或参考文献的复现指导 - Matlab程序定制开发服务 - 科研项目合作
     
  • 基于反步法控制和最小二乘法辨识的无人艇融合仿真（MATLAB M文件）_反步法航迹_无人艇仿真_辨识最小二
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    本研究结合反步法控制与最小二乘法辨识技术，采用MATLAB进行无人艇航迹跟踪融合仿真实验。通过优化控制策略，提高无人艇的航行精度和稳定性。 无人艇 控制与辨识融合 基于反步法控制方法与最小二乘法辨识的融合仿真 matlab m文件 lear; close all; clc; %状态方程参数 K=0.3554; T=2.3028; Y=[0;0]; % [艏向角速度;艏向角] faid=pi2;%目标艏向角 dt=0.01; %反步法控制参数 k1=3.3;k2=0.08; ww0=0; for i = 1:50/dt % dt采样时间 e = faid - Y(2); dfaid = 0; ddfaid = 0; %反步法控制 a为控制器输出舵角 a = T*K*[e + ddfaid + k1*(dfaid - Y(1))] + T*K*(k2 * (dfaid + k1*e - Y(1)) + Y(1)/T); % 输出限幅弧度 fz=0.5; if a < -fz a = -fz; else if a > fz a = fz; end end %输出变化率限制弧度 bhl=0.2; if (a-ww0)*dt>bhl a = ww0 + bhl*dt; else if (a-ww0)*dt<-bhl a = ww0 - bhl*dt; end end ww0=a; Y=runge_kutta(@kt,Y,dt,a,K,T); %一阶线性 t(i) = dt*(i-1);%时间画图 r(i)=Y(1);%艏向角速度r f(i)=Y(2);%艏向角fai b(i)=faid;%目标艏向角 end figure(1) plot(t,b,LineWidth, 1.5); hold on; plot(t,f,r, LineWidth, 1.5); legend(目标艏向角,实际艏向角); xlabel(时间(ts)); ylabel(艏向角(rad));
     
  • 【人民币辨识】利用MATLAB机器视觉技术进行人民币辨识【附带Matlab源码 4112期】.mp4
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    本视频教程介绍使用MATLAB机器视觉技术进行人民币识别的方法，并提供相关Matlab源代码，帮助学习者掌握货币自动识别的核心技能。适合对图像处理和机器学习感兴趣的开发者研究参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 包含程序执行后的结果示例图。 2、支持的软件版本: 本套代码适用于Matlab 2019b。如遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3、操作指南： 步骤一: 将所有相关文件放置在Matlab的工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4. 若有进一步的需求，比如获取更多代码资源、复现期刊或参考文献中的内容、定制特定的Matlab程序或是开展科研合作，请直接联系博主。具体服务包括： - 提供博客文章或资料所对应的完整源码； - 重现学术论文或其他参考资料的内容； - 定制化开发Matlab应用程序； - 探讨潜在的合作机会。
     
  • 【人民币辨识】利用MATLAB模板匹配技术进行人民币辨识【附带Matlab源码 4111期】.mp4
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    本视频讲解如何使用MATLAB模板匹配技术实现人民币自动识别，并提供第4111期的完整代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频配有完整的可运行代码，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图。 2. 代码适用版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改，或寻求博主帮助解决疑问。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4. 若需进一步服务，请与博主联系，具体包括但不限于以下内容： - 博主博客或资源相关完整代码提供 - 期刊论文或其他参考文献的重现工作 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作
     
  • 【人脸识别】利用MATLAB GUI实现PCA算法的人脸识别【附带Matlab源码 748期】.mp4
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    本视频详细介绍如何使用MATLAB GUI及PCA算法进行人脸识别，并提供相关代码。适合对图像处理和模式识别感兴趣的开发者学习研究。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码，这些代码均可运行并经过测试验证适用于初学者。 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 其他调用函数文件；无需单独运行。 还包括程序的运行结果示例图。 2、所需软件版本： Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行调整，如有困难可向博主求助。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4、仿真咨询及其他服务 如需进一步帮助或定制化需求，请联系博主。 - 完整代码提供（例如博客文章中的资源） - 期刊论文或参考文献的重现 - Matlab程序开发与优化 - 科研项目合作
     
  • 【人民币辨识】基于MATLAB的机器视觉人民币辨识【附MATLAB源码 4112期】.zip
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    本资源提供了一套利用MATLAB进行人民币自动识别的研究代码和方案。通过机器视觉技术，实现对不同面额人民币的有效辨识与分类，适合科研学习使用，并包含详细注释的源代码以供参考和二次开发。 《人民币识别》MATLAB机器视觉应用详解 在现代科技领域，机器视觉技术已经广泛应用到许多实际场景中，如工业检测、自动驾驶、医疗诊断等。在金融领域，人民币识别技术能够帮助自动化设备快速准确地辨识不同面额的人民币，提高工作效率，减少人为错误。本篇文章将围绕使用MATLAB进行人民币识别的技术原理、方法以及实践过程展开详细讲解。 一、机器视觉基础 机器视觉是通过摄像头捕获图像，并利用图像处理和模式识别技术来理解和解析这些图像信息。在人民币识别中，我们需要对获取的人民币图像进行预处理，包括去噪、灰度化、直方图均衡化等步骤，以便于后续特征提取。 二、特征提取 特征提取是机器视觉的核心环节。对于人民币识别来说，可以采用的方法有边缘检测（如Canny算法）、纹理分析（如GLCM和Gabor滤波器）、形状描述符（如HOG和SIFT）等。这些方法能够帮助我们区分不同面额的人民币，例如通过边框、水印、颜色及特定图案来识别。 三、图像分类 图像分类是根据提取出的特征将人民币图像归类到对应的类别中。MATLAB提供了多种分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络和决策树等。通常需要一个训练集来学习这些模型，该训练集中包含不同面额的标记人民币图片及其对应特征。 四、MATLAB源码解析 在提供的代码示例中，可能包括以下关键部分： 1. 图像读取与预处理：使用MATLAB中的imread和improcess函数对原始图像进行必要的处理。 2. 特征提取：应用上述提到的边缘检测、纹理分析等方法来获取特征信息。 3. 特征选择与降维：可能采用PCA或LDA等方式减少特征维度，降低计算复杂性。 4. 分类器训练：使用fitcecoc和fitcknn等功能建立多类别分类模型。 5. 测试与验证：利用未见过的图像测试模型性能，并评估其精度、召回率等指标。 五、实际应用及挑战 人民币识别系统在ATM机、售票机等自动服务设备中有着广泛的应用。然而，在具体实施过程中会遇到一些问题，如光照变化、纸币破损或印刷质量不均等问题。这些问题需要我们在设计系统时考虑其鲁棒性和抗干扰能力。此外，随着新版人民币的发行，模型需定期更新以适应新的防伪特征。 六、未来展望 随着深度学习技术的发展，特别是在图像识别领域中卷积神经网络（CNN）的应用越来越广泛，在未来的人民币识别应用中可能会发挥更大的作用。结合大数据和云计算技术的支持，我们可以构建更加智能高效的人民币识别系统，从而进一步提升金融服务的质量与效率。 总结而言，《MATLAB机器视觉人民币识别》项目是一个集成了图像处理、特征提取及分类算法等众多关键技术的综合性实例案例。它不仅展示了如何利用计算机视觉解决实际问题的方法，同时也为其他类型的图像识别任务奠定了坚实的理论基础和技术支持。
     
  • MATLAB参数辨识代码
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    本代码用于实现MATLAB环境下的参数辨识功能，适用于系统建模与控制领域中模型参数估计问题。 使用MATLAB进行的参数辨识代码用于建立机器人的动力学模型。
     
  • 【水果蔬菜辨识】利用MATLAB GUI进行形态学水果蔬菜辨识【附带Matlab源码 919期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB GUI平台的水果与蔬菜形态学识别程序，内含详细代码及教程。适合科研和学习使用，帮助用户掌握图像处理技术在果蔬分类中的应用。 好的，请提供需要我重写的文字内容。如果你有具体的段落或代码示例，请一并发送过来，我会根据你的要求进行处理。
     
  • 【语音识别】利用MATLAB的HMM与MFCC实现0~9数字识别【附带Matlab源码 4715期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB结合隐马尔可夫模型（HMM）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）技术来实现0至9数字的语音识别，并附带相关Matlab源码，适合对语音识别感兴趣的开发者和技术爱好者学习。 Matlab研究室上传的视频均配有完整代码，并经过测试可以运行，适合初学者使用； 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； 包含程序的运行结果效果图。 2、代码适用版本： Matlab 2019b；若在不同版本中遇到问题，请根据提示进行修改，或向博主求助解决方法。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于当前工作路径下； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序完成以获取结果。 4、仿真咨询与服务 如有其他需求，请联系博主；具体包括但不限于以下方面： - 提供博客或资源的完整代码支持。 - 复现期刊论文或其他参考文献中的实验内容。 - 根据客户需求定制Matlab程序。 - 科研项目合作。
     
  • 【条形码识别】利用MATLAB GUI实现条形码识别【附带Matlab源码 2553期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB GUI开发环境来创建一个条形码识别系统，并提供了完整的MATLAB源代码，适合对图像处理和模式识别感兴趣的开发者学习。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码供参考，并且这些代码均经过测试可正常运行，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示； 2. 支持的Matlab版本为2019b。若在其他版本中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或联系博主寻求帮助。 3. 代码操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：运行程序直至得到最终结果； 4. 若有更多需求，请咨询博主，例如获取博客或资源的完整代码、期刊复现服务、定制Matlab程序等科研合作机会。