Matlab

捷联惯性导航系统的卡尔曼滤波对准程序，非常有用(alignment sins)

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

ham md51 trong matlab

基于切比雪夫I型的高通滤波器设计Matlab(high-pass filter design based on the Chebyshev)

2MW风机的最大功率跟踪(根据叶片翼型计算)(The maximum power point tracking of the 2MW wind turbine according to the blade airfoil)

一篇经典的基于RBPF的目标跟踪论文，引用率很高。希望对大家有帮助。(A Rao-Blackwellized Particle Filter for EigenTracking)

使用大量的有限元法求解偏微分方程，阐述了负荷预测的应用研究,采用偏最小二乘法。( Using a large number of finite element method to solve partial differential equations, It describes the application of load forecasting, Partial least squares method.)

张小飞《阵列信号处理与应用》所附matlab程序(Zhang Xiaofei " array signal processing and applications" annexed matlab program)

GPS惯性导航MATLAB工具箱-MATLAB源代码，适合于惯性导航的初学者研究，有利于初学者掌握INS/GPS组合导航(GPS inertial navigation MATLAB toolbox of MATLAB source code, suitable for inertial navigation beginners, beginners to master the INS / GPS Integrated Navigation)

有关利用遗传算法经行风机微观选址的matlab案例源代码(Source code matlab case on the use of genetic algorithms the MORALS machine micro site)