机器人技术问世于20世纪60年代初期,自那以来,经历了那么多年的发展,取得的进步和成绩是人们有目共睹的。
本文主要研究一种六自由度机器人的轨迹规划和仿真。
首先,论文介绍了机器人的结构及基本技术参数;此外,论文对运动控制器、伺服驱动器等硬件系统做了设计,这些都是机器人控制系统所需的,还对通讯方式、上层控制软件做了介绍。
六自由度机器人的运动学分析阶段:讨论了机器人运动学的数学基础。
介绍了机器人的空间描述和坐标变换,利用Denavit和Hartenberg于1955年提出的D-H参数法来描述相邻连杆之间的坐标方向和参数,讨论了机器人逆运动学的特性。
六自由度机器人轨迹规划阶段:我们主要讨论曲线的插补操作。
插补操作的稳定性和算法优劣直接关系到机器人运行的好坏,因此对插补算法的研究是机器人研究工作中的一个不可回避的问题。
本文在关节空间与笛卡尔空间基本插补算法的基础上,提出了三次样条插补算法,并用三次样条曲线拟合机器人运动轨迹,分析了该算法的有效性和优点。
六自由度机器人仿真阶段:充分利用Matlab中的RoboticsToolbox工具箱,通过调用函数并编写程序,对机器人的运动学相关问题做了分析和计算,绘制了六自由度机器人轨迹规划曲线,建立了机器人对象模型并用工具箱提供的函数将其在三维空间中呈现出来

本书以MATLABR2016a为仿真平台，以控制系统为主线，以MATLAB为辅助工具，三者有机结合介绍控制系统的仿真设计，实用性强，内容丰富。
本书主要内容包括MATLAB软件简介、线性控制系统模型、线性控制系统分析、时域分析、根轨迹分析、频域分析、PID控制器分析、非线性系统分析、状态空间控制系统分析、鲁棒控制器分析和智能控制分析。

介绍了双通道偏振激光雷达的特征及主要参数和数据处理方法，并利用该系统对上海世博会开幕式前后的沙尘暴污染过程展开研究，对测量结果进行了分析。
结果表明，沙尘暴污染是由西北方向输送，由后向轨迹分析其来源是蒙古地区，并有间歇期，形成了二次沙尘输入过程；
沙尘暴后5月份主要风向转为东北风，有利于沙尘污染颗粒物消除。
此外将偏振激光雷达测量颗粒物消光系数与地面PM10空气污染指数（API）对比分析，结果显示两者有很好的一致性。

医院人脸识别综合应用方案（人脸识别、占道停车、医闹、医托、轨迹分析）

基于MATLAB仿真实验平台工具，利用GUI仿真接口实现《自动控制原理》仿真设计。
针对自动控制原理所研究的线性控制系统，利用MATLAB中的GUI（图形用户接口）设计了自动控制原理仿真实验平台。
根据自动控制原理课程内容，该仿真平台包括四个模块，线性连续统的时域分析与设计、线性连续系统的根轨迹分析与设计、线性连续系统的频域分析与设计和离散系统的分析，借助MATLAB中强大的控制系统工具箱和GUI接口，每个模块都实现了相应的功能和方便直观的用户界面。
通过仿真调试，该平台在很大程度上减少了线性系统分析与设计的工作量，也使分析与设计的结果变得更加直观。

目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

基于matlab的斜抛运动轨迹分析(考虑空气阻力)，大物作业。
。
特地放上来，有需下载

基于轨迹的游客行为特征分析，大数据时代，深度“数据挖掘”高级分析技术成为大势所趋，对于旅游景区来说，谁先掌握互联网平台、善用大数据，谁就最有可能先人一步破除体制壁垒与管理围墙，实现转型升级和跨越式发展。
通过在旅游景区部署移动信号监测设备，就可以发现该群体游客的相关属性，例如在一个区县，在不同景点之间部署，可以发现游客移动的轨迹是怎么样，本文主要就是用于分析游客在不同景点之间的浏览情况，这样可以愈加合理的设计景区与景区之间的交通路线，销售相关旅游产品和应急预案等方面的东西。
本文所涉及的内容使用mysql+springboot来实现。
文章地址：https://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/83068473

本书从应用角度出发，系统地介绍了MATLAB/Simulink及其在自动控制中的应用。
结合MATLAB/Simulink的使用，通过典型样例，全面阐述了自动控制的基本原理、控制系统仿真以及控制系统分析与设计的主要方法。
全书共分12章，内容包括MATLAB/Simulink介绍、控制系统数学模型、时域分析法、根轨迹分析法、频域分析法、控制系统校正与综合、线性系统状态空间分析与设计、非线性系统、离散控制系统等。
各章通过精心设计的应用实例来协助读者理解和掌握自动控制原理以及MATLAB/Simulink在控制系统仿真中的应用。
本书内容深入浅出、图文并茂，各章节之间既相互联系又相对独立，读者可根据自己需要选择阅读。
本书可作为自动控制、机械电子、信息处理、计算机仿真、计算机应用等大专院校学生和研究生的教学参考用书，也可供自动控制、计算机仿真及其相关领域的工程技术和研究人员参考。

OTDR仿真软件检查轨迹分析数据JDSU4000SOR报告分析测试数据检查

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。