卡尔曼滤波粒子滤波移动物体追踪复现
来源于国外某课程的学习报告资料，含英语报告PDF和完整的MATLAB程序及用于测试的视频文件（报告中也使用改视频文件）。
程序包含3种物体追踪算法
1卡尔曼滤波移动物体追踪。
2粒子滤波移动目标跟踪。
3将kalman滤波和粒子滤波结合起来进行移动物体实时追踪。
报告详细信息及程序运行结果请参考附图
ID:1980
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图文详情请查看： http://matup.cn/741661489735.html
永磁同步电机辨识初始电机参数模型，离线辨识模型，还有辨识转子磁链的模型一并打包
ID:5520
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基于萤火虫算法优化最小二乘支持向量机(FA-LSSVM)的数据分类预测 FA-LSSVM分类
matlab代码，采用交叉验证抑制过拟合问题
注：要求 Matlab 2018B 及以上版本
ID:3830
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Matlab雷达信号处理
1.雷达威力图仿真 模糊函数仿真
2.恒虚警检测(CFAR)
3.单脉冲测角
4.线性调频(LFM)信号匹配滤波及脉冲压缩的仿真
5.动态跟踪及A显P显
6.music进行doa估计的仿真
7.star的成像rd算法仿真
ID:47291
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融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法SCSSA结合CNN-BiLSTM做多输入单输出的拟合预测建模。
程序内注释详细直接替换数据就可以使用。
程序语言为matlab。
程序直接运行可以出拟合预测图，线性拟合预测图，多个预测评价指标。
模型创新性较高，基本没有人用，适合灌水[旺柴]
ID:1539
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matlab/simulink同步电机仿真，短路故障，负载切除，闭环控制，谐波分析。
。
ID:4525
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基于hightech 编译器英飞凌tc2xx tc275 tc277 tc297 tc234系列uds bootloader下位机源码
AUTOSAR架构的bootloader源码
ID:62350
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基于 VS 的UDS BOOTLOADER刷写上位机，
1、支持ISO15765通信；
2、支持ZLG USBCAN-2E-U ；
3、支持S-record格式的二进制文件解析；
4、可二次开发或扩展应用；
5、可源码购买或二次开发；
6、可以扩展CAN设备和定制刷写流程；
7、支持过滤诊断ID保存刷写数据记录；
8、安全算法采用调用动态链接库dll方式，保证刷写安全;
9、刷写数据完整性校验，防止刷写数据不完整
10、已助力几家汽车厂量产，稳定可靠。
ID:87499
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基于FasterRCNN目标检测的缺陷检测算法
数据集包含五类别（具体如图所示）
共计1800张图
包含VOC格式数据集+Faster RCNN模型
ID:6868
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运用蒙特卡洛法模拟电动汽车常规充电、快速充电、更换电池充电曲线及对日负荷曲线的影响；无序充电、受控充电、受控充放电曲线及对日负荷曲线的影响
MATLAB
有参考文档
ID:271
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电池BMS管理系统控制策略，PDF版、WORD版，可以参照学习搭建应用层模型
ID:5328
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联合建模代码，相位计算代码，电场导出画图代码，以超透镜为案例有讲解视频，视频讲解，代码，文档，透镜，有联合建模代码，相位计算代码。电场观测代码
YID:58100
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STM32H750串口DMA收发实验源码
采用串口空闲中断接收，处理不定长数据，
dma直接发送收到的数据。
功能:收到什么数据，就发什么数据回去。
使用stm32h7-HAL库，cubeMX配置。
板子PD8, PD9连接蓝牙模块或者TTL串口模块即可与电脑调试助手通信
对比一字节一中断的接收方式大大提高效率。
h7系列dma避坑，相信我等于节约时间源码类不接受退换货处理
ID:5440
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粒子群优化BP神经网络|PSO优化BP|BP_PSO
[1]原理:本案例同时实现了基于PSO算法(粒子群算法)的BP神经网络权值阈值优化,每个粒子代表了神经网络的权值和阈值,通过粒子寻优找到网络最佳的初始权值和阈值。
把PSO算法得到的最优初始权值和阈值赋给神经网络,用训练数据训练100次后预测输出;
[2]掌握原理，方便学习、推广使用，看完后保证你一定能理解
ID:9649
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基于长短期记忆网络的数据回归预测–MATLAB
对每个部分功能进行注释，Excel数据格式，可直接替换数据，运行结果如下，
ID:9430
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基于布谷鸟优化算法优化最小二乘支持向量机(CSO-LSSVM)的多输出数据回归预测 CSO-LSSVM多输出回归
matlab代码，采用交叉验证抑制过拟合问题
注：暂无Matlab版本要求 — 推荐 2018B 版本及以上
ID:9830
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三相VIENNA仿真模型，能够闭环800V。
整体结构电压外环，电流内环双闭环系统。
发波为等效SVPWM控制方式
主要模块包含：
上电不控整流
锁相环PLL
CLARKE、Park变换，实现矢量控制
均压控制，零序电压注入发波
突加载测试，一阶低通滤波器设计
离散化系统，采样和环路全部离散化设计
ID:1150
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自动驾驶，自适应巡航+prescan联合仿真模型教程资料
ID:5130
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深度学习高光谱入门代码手把手指导
ID:59218
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基于Circle混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法进行光伏最大功率点寻优
光伏mppt
ID:75350
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pfc5.0/6.0单轴双轴不同应力路径循环加卸载程序
ID:11259
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基于萤火虫算法优化最小二乘支持向量机(FA-LSSVM)的多输出数据回归预测 FA-LSSVM多输出回归
matlab代码，采用交叉验证抑制过拟合问题
注：暂无Matlab版本要求 — 推荐 2018B 版本及以上
ID:2630
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面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略
关键词：电动汽车 削峰填谷 多目标 充放电优化
参考文档：自己整理的说明文档，公式、约束、数据齐全，可联系我查看
仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX
优势：代码注释详实，出图效果非常好（具体看图），说明文档细致详细，模型精准
主要内容：代码主要实现了考虑电动汽车参与削峰填谷的场景下，电动汽车充放电策略的优化，是一个多目标优化，目标函数一方面考虑了电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本，一方面考虑了削峰填谷的峰谷差和负荷波动最低，所以为三目标约束，最后通过赋权值以及化简将三目标问题化简为单目标问题进行求解，求解结果可以看出来电动汽车参与后，负荷曲线有明显改善，结果合理正确
ID:51200
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基于预测区间的配电网降峰储能系统优化运行
基于预测区间的配电网降峰储能系统优化运行
ID:53100
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基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测 python代码
1.输入多个特征，输出单个变量，多变量分类预测；
2.data为数据集，excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；
3.命令窗口输出Precision、Recall、F1 Score多指标评价；
可视化： 通过使用Matplotlib，代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的对比图和混淆矩阵。
具体实现步骤如下：
基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测是一种结合了支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）和LSTM神经网络的方法。
下面是算法的基本步骤：
数据准备：准备包含多个输入特征和一个输出变量的训练数据集。
特征选择：使用SVM-LSTM算法对输入特征进行排序和选择。
SVM-RFE是一种递归特征消除算法，它通过反复训练支持向量机（SVM）模型，并剔除最不重要的特征，直到达到指定的特征数量或达到某个停止准则。
特征提取：使用SVM-RFE选择的特征作为输入，从训练数据集中提取这些特征。
神经网络构建与训练：构建了一个深度学习模型，用于处理输入数据并输出类别预测。
模型的结构可以根据具体问题进行调整和优化，例如，可以调整LSTM层中的神经元数量、添加更多的隐藏层等，以适应不同的任务和数据
预测：使用训练好的LSTM神经网络模型对新的输入特征进行预测。
将这些特征输入到训练好的神经网络中，得到对应的输出。
ID:3539
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STM32H750–四轴飞行器实验源码
基于stm32h750核心开发板+imu模块。
实现四旋翼通用功能
滤波+控制+通信技术代码
ID:73200
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基于北方苍鹰优化算法优化最小二乘支持向量机(NGO-LSSVM)的多输出数据回归预测 NGO-LSSVM多输出回归
matlab代码，采用交叉验证抑制过拟合问题
注：采用交叉验证在一定程度上抑制了过拟合问题。
注：暂无Matlab版本要求 — 推荐 2018B 版本及以上
ID:3830
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PSO-CNN粒子群算法(PSO)优化卷积神经网络CNN分类预测，PSO-CNN分类预测，多输入单输出模型。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型，迭代优化图，混淆矩阵图。
ID:3925
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基于灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机(GWO-LSSVM)的数据分类预测 GWO-LSSVM分类
matlab代码，采用交叉验证抑制过拟合问题
注：采用交叉验证在一定程度上抑制了过拟合问题。
注：要求 Matlab 2018B 及以上版本
ID:7630
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遗传算法nsga2多目标优化（二目标）
送讲解视频和参考文献
Matlab代码注释清晰
ID:8939
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