本仿真电路是本组人员在做课程设计时进行的仿真实验，所用软件是multisim，所做实验是测温电路，所用原理为恒流源原理。

针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波（EIEKF）跟踪时估计精度较低这一不足，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新算法。
该算法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中，重复利用观测信息，采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验，给出了该方法与扩展卡尔曼滤波（EKF）、Unscented卡尔曼滤波（UKF）、现有的迭代扩展卡尔曼滤波（EIEKF）的仿真结果，并分析了其跟踪性能和均方根误差。
仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法具有更高的估计精度。

分析了间歇混沌模型振子的混沌特性，利用振子的非平衡相变对微小信号具有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质，采用混沌振子阵列实现对噪声背景下微弱信号的检测；
并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据，该方法的优点在于可以直接进行解析计算。
仿真实验表明：该检测方法简单、有效，测的精度比较高

在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。

为提高麦克纳姆轮移动平台移动的可靠性和准确性，在分析了麦克纳姆轮全向移动的原理和运动模型的基础上，发现麦克纳姆轮移动平台中如果四个轮子的转速控制不理想或某个轮子打滑，造成了移动平台的移动不稳定。
采用模糊PID控制算法，实现了对麦克纳姆轮的4个轮子的转速精确控制，解决了麦克纳姆移动平台运动的不稳定性和运动方向偏离。
通过MATLAB仿真实验和测试实验表明，模糊PID算法对麦克纳姆移动平台的控制具有很好的鲁棒性。

移动计算环境的复杂性、网络条件多样性,便携设备有限的资源、弱连接性、安全漏洞等因素,使得系统中故障发生的可能性增加,有效地感知、隔离、恢复故障可提高系统容错性能。
该文针对具有中心结点类的移动计算环境,运用互测比较的方法,通过小区中的移动结点和移动支持站进行交互测试来获取故障征兆信息;基于概率诊断方法对检测结果进行评估,运用不同的处理策略来诊断故障结点集。
对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明:算法能够满足移动计算环境下结点故障感知要求,具有较高的可诊断性和较低的时间、通信开销。

设计了无标定视觉伺服的仿人智能控制器，仿真完成了无标定双目视觉下机械臂的五自由度运动空间定位。
选取点特征作为双目视觉图像特征，设计了视觉特征模型与多模态视觉伺服控制器，并在Matlab平台下设计了五自由度运动空间的视觉定位仿真实验，验证了方法的有效性。

此算法为RFID帧时隙的Aloha算法防碰撞仿真，用于MATLAB仿真实验

东南大学自动控制原理实验报告，东南大学自动控制原理实验报告，东南大学自动控制原理实验报告2015年

针对目前混凝土强度预测中存在的不确定性，难以自适应性的确定神经网络隐含层，建立了基于高维云的RBF神经网络的混凝土预测模型。
运用MATLAB8.10进行仿真实验。
实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素，能够实现预测结果的随机性和模糊性，具有更高的预测精度，更快的训练速度，可以广泛应用于生产现场实地的混凝土强度预测和质量检验。

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。