多智能体一阶二阶一致性matlab仿真。
包涵一阶,二阶多智能体一致性,包涵对车辆的编队的算法仿真,最后仿真实现小车位置和速度的一致性。
还包含带领导和时滞系统时的matlab仿真m文件多智能体
2025/4/6 13:14:18 117KB 多智能体 matlab 仿真 一阶二阶
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DSpeech是一个集成了ASR(自动语音识别)功能的TTS(文本到语音)程序。
它能够大声朗读书面文本,并根据用户的声音回答选择要发音的句子。
它专门设计用于快速高效地帮助您。
同时,侵入性和资源消耗最小。
(DSpeech不会自行安装,很轻,它在一秒钟内启动,不会向注册表写入任何内容)。
DSpeech的一些显着特点是:1.允许您将输出保存为.WAV,.MP3,AAC,WMA或OGG文件。
2.允许您快速选择不同的声音,甚至可以将它们合并,或者将它们并列以便在不同声音之间创建对话。
3.DSpeech集成了一个声音识别系统,允许您与用户创建交互对话。
4.允许您以独立的方式配置声音。
5.由于使用了标准TAG,它可以让您在播放过程中(速度,音量和频率)动态地改变声音的特征,插入暂停,强调特定的单词,甚至拼出它们。
6.允许您捕捉和复制ClipBoard的内容。
7.DSpeech兼容所有声音引擎(兼容SAPI4-5)。
8.AI对话系统。
不是很有用,但有趣。
它不适用于每种语言。
9.它能够复制电影;此功能可将阅读字幕(标准SRT格式)与电影播放同步。
支持的播放器有MediaPlayerClassic和更高版本,以及VideoLANVLCPlayer。
2025/4/6 0:08:23 3.14MB 文本到语音
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视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一,是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别,以获得目标准确的运动信息参数(如位置、速度等),并对其进行相应的处理分析,实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪,获得运动目标的运动参数,如位置、速度、加速度和运动轨迹等,从而进行下一步的处理与分析,实现对运动目标的行为理解,以完成更高一级的检测任务。
2025/4/6 0:40:14 8.68MB 视觉跟踪 avi监控视
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随着科技的发展,劳动力成本持续上升,工业机器人由于具有速度快、效率高、质量稳定,抗疲劳性强,并且能够从事危险工作等的特点,因此已被广泛应用于工业、医疗、军事等行业,并发挥着越来越重要的作用。
本课题的研究对象为工业机器人的控制系统,主要研究控制系统中的运动学算法和轨迹规划算法。
在算法实现和仿真的基础上,对模型机器人进行算法的验证,在验证成功的基础上,对新松工业机器人进行运动学和轨迹规划实体测试。
2025/4/5 11:49:24 22MB LabVIEW 工业机器人
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专为谷歌浏览器打造的加速插件,可以有效的提高Chrome浏览器的加载速度,通过这款插件您的谷歌浏览器浏览速度将会得到增强。
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针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题,研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法,采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模,进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下,采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题,从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明,两种方法都能改善滤波效果,然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制,自适应滤波有更高的实用性。
2025/4/3 11:28:36 417KB MEMS陀螺仪 ADXRS453 Kalman 滤波算法
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本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档(文档中最后附录包含matlab代码)摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一,本文在一定假设的前提下,通过建合适的评价体系和数学模型,进行计算机仿真,得到定量的数据结论,对比分析不同小区在进行小区开放后,对周边道路的通行影响。
针对问题一,通过文献查找,获取相关的道路通行评价指标,结合小区周边实际情况,运用BP神经网络,得到一套合适的评价体系(道路交通运行指数,道路交通拥堵率,平均行程速度,平均延误时间)。
针对问题二,使用元胞自动机和网格化图,建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型,并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力,分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三,将不同的小区类型进行合理抽象,得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真,将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价,并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四,根据问题三得到的结论,通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况,得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议,并以简单书信形式表述。
关键词:小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模
2025/4/3 7:47:13 835KB 数学建模 matlab 小区开放
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机械设计课程设计-设计带式输送机传动装置内容很全,很辛苦才弄到的连续单向运转,工作时有轻微振动,使用期限为10年,小批量生产,单班制工作(8小时/天)。
运输速度允许误差为。
课程设计内容1)传动装置的总体设计。
2)传动件及支承的设计计算。
3)减速器装配图及零件工作图。
4)设计计算说明书编写。
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软件用于GPS设备串行口报文解析与自动本机对时。
软件适用于以下报文格式对时信息。
#GPS数据格式:#$GPRMC,,,,,,,,,,,,#1)标准定位时间(UTCtime)格式:时时分分秒秒.秒秒秒(hhmmss.sss)。
#2)定位状态,A=数据可用,V=数据不可用。
#3)纬度,格式:度度分分.分分分分(ddmm.mmmm)。
#4)纬度区分,北半球(N)或南半球(S)。
#5)经度,格式:度度分分.分分分分。
#6)经度区分,东(E)半球或西(W)半球。
#7)相对位移速度,0.0至1851.8knots#8)相对位移方向,000.0至359.9度。
实际值。
#9)日期,格式:日日月月年年(ddmmyy)。
#10)磁极变量,000.0至180.0。
#11)度数。
#12)Checksum.(检查位)
2025/4/2 15:31:32 29KB GPS 串口 对时 232
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《OpenProp_v3.3.4:螺旋桨设计与分析工具》OpenProp_v3.3.4是一款专用于螺旋桨设计与分析的软件工具,它以其强大的功能和易用的MATLABGUI界面,为海洋工程领域提供了高效、精确的螺旋桨设计解决方案。
这款软件的核心在于其开放源代码特性,允许用户深入理解设计过程并进行定制化开发,以满足不同项目的需求。
OpenProp_v3.3.4的主要特点包括:1.**MATLAB环境**:OpenProp构建于MATLAB平台,这是一个广泛使用的数学计算和数据分析环境,为用户提供了丰富的数学函数库和可视化工具,便于进行螺旋桨性能的数值模拟。
2.**图形用户界面(GUI)**:软件配备直观的GUI界面,用户可以通过设定一系列输入参数,如螺旋桨直径、螺距、叶片数等,快速得到初步的设计结果。
这种交互式设计方式大大降低了学习曲线,使得非专业背景的用户也能轻松上手。
3.**螺旋桨设计**:OpenProp支持多叶片螺旋桨设计,能够根据用户设定的性能目标,自动优化叶片形状和分布,以实现最佳的推进效率和推力分布。
4.**性能分析**:软件可以进行流体力学计算,预测螺旋桨在各种工况下的性能,包括推进效率、推力、扭矩等关键指标,为设计优化提供数据支持。
5.**开源特性**:作为开源项目,OpenProp_v3.3.4的源代码可供用户查看和修改,这意味着开发者可以自由地扩展功能,或者针对特定应用场景进行定制化开发。
6.**持续更新与社区支持**:作为版本3.3.4,OpenProp经历了多次迭代和改进,不断吸收社区反馈,提高了软件的稳定性和准确性。
用户可以通过参与社区讨论获取技术支持和最新的软件更新。
7.**教育与研究应用**:除了工业应用,OpenProp也是教育和科研领域理想的工具,帮助学生和研究人员了解螺旋桨设计的原理,并进行理论与实践的结合。
在实际使用OpenProp_v3.3.4时,用户需要了解螺旋桨设计的基本概念,如阿基米德螺旋、攻角、叶尖速度限制等。
同时,熟悉MATLAB编程环境将有助于更好地利用OpenProp提供的高级功能。
通过该软件,用户不仅可以进行常规的螺旋桨设计,还可以进行复杂的性能对比和敏感性分析,以优化船舶或水下航行器的推进系统。
OpenProp_v3.3.4是一个强大而灵活的工具,对于那些寻求高效、精确螺旋桨设计解决方案的专业人士来说,无疑是一个宝贵的资源。
它的开源性质和强大的功能集使其在螺旋桨设计领域独树一帜,促进了技术的进步和创新。
2025/4/2 8:51:09 2.6MB 螺旋桨设计
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡