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PDR算法在MATLAB环境中的仿真。

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简介：
通过对MATLAB平台上的PDR算法进行的仿真模拟，该程序能够生成用户期望的数据，并鼓励大家积极进行交流和分享。

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  • 基于MATLAB的PDR算法仿真
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    本研究利用MATLAB软件对PDR（行人 dead reckoning）算法进行仿真分析，旨在评估其在室内定位中的性能和准确性。通过模拟不同环境下的数据，优化了PDR算法参数设置，并验证了改进方案的有效性。 基于MATLAB的PDR算法仿真程序可以生成所需数据。有兴趣的朋友欢迎交流。
     
  • 在MATLAB环境中仿真一个机器人
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    本项目旨在通过MATLAB平台进行机器人仿真实验，涵盖机器人的运动学、动力学建模及路径规划等关键技术。 在MATLAB环境下仿真一个机器人机械臂的整个运动情况是一个很好的参考程序。该资源发布于2007年6月10日，文件大小为7KB，已被下载212次。
     
  • MATLAB环境下并行遗传算法的仿真.rar
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    本资源提供了一个在MATLAB环境中实现并行遗传算法仿真的程序包。通过该工具可以高效地进行复杂问题求解和优化研究。 并行遗传算法的MATLAB仿真代码集合在一个RAR文件中。
     
  • AGC仿真程序及算法，基于MATLAB环境
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    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的AGC（Automatic Generation Control）仿真软件及其核心算法。该工具旨在为电力系统工程师和研究人员提供一个强大的平台，用于模拟、测试与优化区域控制性能，助力实现电网稳定运行。 这是基于MATLAB的孤岛电站自动发电控制仿真模型，希望大家喜欢。
     
  • MATLAB环境下的航迹融合算法仿真程序
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    本简介提供了一个在MATLAB环境下开发的航迹融合算法仿真程序。该程序旨在通过集成多源数据提高目标跟踪系统的准确性与可靠性，适用于研究和教学目的。 该程序是一个基于两维目标跟踪航迹融合算法的MATLAB仿真小程序，适合初学者使用。其中包括简单凸组合航迹融合算法、Bar-Shalom-Campo航迹融合算法和卡尔曼滤波技术。
     
  • 在Ubuntu中构建Ardupilot仿真环境
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu操作系统上搭建Ardupilot仿真的开发环境，适合希望进行无人机飞行控制算法研究和测试的学习者。 在Ubuntu操作系统下搭建Ardupilot仿真环境的步骤如下： 首先介绍如何通过VMware安装Ubuntu 18.04： - VMware是一个虚拟机软件，可以创建多个独立运行操作系统的虚拟机。 - 使用最新版本的VMware（如VMware16）来创建新的虚拟机，并选择合适的操作系统、CPU和内存资源及网络参数等设置。在完成这些步骤后安装Ubuntu 18.04作为系统环境。 - 在安装过程中需要指定语言、时区以及磁盘分区，最后配置用户账户与密码。 接下来是搭建Ardupilot仿真环境： - 安装git用于代码版本控制：`sudo apt-get install git` - 确保已安装python2，因为它是Ardupilot的必要依赖项之一。 - 使用命令 `sudo apt-get install mavproxy` 来安装MAVProxy，这是一个与无人机交互的重要工具。 - 通过执行命令 `git clone ` 将Ardupilot代码克隆到本地机器上。具体的仓库地址需要根据最新的GitHub页面获取。 - 安装arm-linux-gcc编译器：`sudo apt-get install arm-linux-gcc` 以上步骤完成后，您将能够在Ubuntu 18.04下成功搭建起用于模拟无人机飞行环境的Ardupilot仿真系统，并可以进一步测试和优化自动驾驶算法。
     
  • 天鹰算法AO在MATLAB环境中的应用
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    简介：本文探讨了天鹰优化（AO）算法在MATLAB平台上的实现及其广泛应用。通过实例分析，展示了其在解决复杂问题时的有效性和优越性。适合对智能计算感兴趣的读者参考。 天鹰算法AO在MATLAB环境中可以用于学习。
     
  • MATLAB环境下的信号检测与估计算法仿真
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  • QPSK调制在AWGN环境中的SIMULINK仿真
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