matlab Q-learning 无障碍路径规划仿真

基于贝叶斯优化的LSTM预测

MATLAB PID 离散 自抗扰控制

1.任意选取一副彩色图像，对RGB三色的分量图像分别显示。 2.伪彩色图像增强处理：选择灰度图像，采用如下图所示的传递函数实现灰色-彩色图像的变换处理，得到彩色图像。   （a）红色分量的传递函数     （b）绿色分量的传递函数      （c）蓝色分量的传递函数 3.任意选择彩色图像，显示其R,G,B分量图像，并使用5*5均值滤波器分别对彩色图像的RGB分量进行平滑滤波，显示R,G,B分量平滑滤波图像。叠加所有的彩色分量图像，完成平滑后的全彩色图像。比较原彩色图像和平滑后的彩色图像。 4.将(3) 的彩色图像，显示其HSI图像，并对强度I分量进行均值滤波平滑，再转换为RGB图像进行显示，与（3）中的平滑后的彩色图像进行比较并相减，用图像显示两种结果的差别。

【实例简介】

车牌识别管理（matlab 源码）

【实例简介】

基于matlab对将原图像进行了灰度，灰度直方图，灰度线性转换，灰度非线性转换，灰度均衡化，高斯噪声，椒盐噪声，泊松噪声等方面的处理

基于协同控制策略，多无人机之间可以通过能力互补和行动协调，实现单架无人机任务能力的扩展以及多无人机整体效能的提升，进而解决个体能力限制与任务需求之间的矛盾。本文以多固定翼无人机姿态同步控制为例，分析无人机飞行过程中可能面临的实际情况，认为无人机模型或参数不确定、测量误差、干扰、系统中存在的时延及控制器故障是影响多无人机协同控制的主要因素。本文针对上述无人机中存在的复杂情况，分析和设计各中复杂情况下的多无人机协同控制算法，实现多无人机系统控制的稳定性。主要研究成果概括如下： 首先，根据牛顿力学对理想情况(无干扰或故障)下多固定翼无人机姿态运动过程进行数学建模，并根据构造的理想情况下固定翼无人机姿态运动的数学模型，结合无人机在运行过程中所面临的实际复杂情况，分别构建以下数学模型： (1) 伴随集成不确定项(外部干扰、模型或参数不确定、测量误差及控制器微小故障)的多固定翼无人机姿态运动数学模型。(2) 伴随集成不确定项以及状态时延的多固定翼无人机姿态运动数学模型。(3) 伴随集成不确定项以及控制器卡死故障的多固定翼无人机姿态运动数学模型。 然后，结合主从式协同控制策略和理想情况下多固定翼无人机姿态运动模型，设计多固定翼无人机姿态一致性控制方法。最后，设计相应的方法解决上述复杂情况下的多无人机姿态同步问题。针对包含集成不确定项的多无人机姿态运动方程，设计两种方法用以解决其姿态一致性同步问题，分别为在提出的基于主从式控制策略设计的姿态一致性控制方法中结合神经网络设计直接姿态一致性控制器以补偿不确定项；结合观测器与神经网络设计间接姿态一致性控制器以观测并补偿不确定项，并对比这两种方法各自的优劣性。针对包含集成不确定项以及状态时延的情况，在提出的基于神经网络的直接姿态一致性控制器的基础上，结合Lyapunov-Krasovskii函数以补偿时延造成的剧烈波动，最后通过理论证明及仿真验证其有效性，并对比有无Lyapunov-Krasovskii函数时无人机姿态的控制效果。针对包含集成不确定项以及控制器卡死故障的情况，在提出的基于观测器与神经网络的间接姿态一致性控制器基础上，结合基于扩展卡尔曼滤波器设计的故障检测方案和基于控制分配方法设计的控制器重构模块，确保各无人机在检测到控制器卡死故障的同时重构健康控制器，进而使无人机控制力矩及姿态稳定在期望值附近。 【核心代码】 程序 ├── 第3章│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── MultiUAVs_noNN.m│   ├── Uav_Model_FD.m│   ├── moment.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m├── 第4-1节程序│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── MultiUAVs.m│   ├── Uav_Model_FD.m│   ├── moment.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m├── 第4-2节程序│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── MultiUAVs.m│   ├── Uav_Model_FD.m│   ├── moment.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m├── 第5章程序│   ├── Cbn.m│   ├── Cnb.m│   ├── Contrast_mutiUAVs.m│   ├── ShiftOperation.m│   ├── Uav_Model.m│   ├── moment.m│   ├── mutiUAVs.m│   ├── nummarkers.m│   └── plotfit.m└── 第6章程序    ├── Actuator_fault1.m    ├── Augmented_matrix_vector.m    ├── CD.mat    ├── Cbn.m    ├── Cnb.m    ├── Contrust_MultiUAVs.m    ├── Disred_control.m    ├── FDI_robust_false_alarm.m    ├── MoM.mat    ├── MultiUAVs.m    ├── Probability_Density_Adjust.m    ├── Simplified2_MultiUAVs.m    ├── Uav_Model_FD.m    ├── control_allocation.m    ├── control_two1ifault_allocation.m    ├── control_two2ifault_allocation.m    ├── control_two3ifault_allocation.m    ├── control_two4ifault_allocation.m    ├── control_two5ifault_allocation.m    ├── desired_torque_parameters.m    ├── fault_torque1.m    ├── fault_torque1i.m    ├── fault_torque2i.m    ├── fault_torque3i.m    ├── fault_torque4i.m    ├── fault_torque5i.m    ├── fualt_filter.m    ├── kalman_filt.m    ├── kalman_filt_new.m    ├── kalman_filt_old.m    ├── moment.m    ├── newKalman.m    ├── nummarkers.m    ├── printFilt.m    ├── probability_adjust.m    ├── two1ifualt_filter.m    ├── two2ifualt_filter.m    ├── two3ifualt_filter.m    ├── two4ifualt_filter.m    ├── two5ifualt_filter.m    └── z1.m5 directories, 71 files

《MATLAB 向量化编程基础精讲》使用MATLAB新版本2016a，拣选Mathworks官方群组Cody中一些有趣的代码问题，分6章讲解这些优秀示例代码中使用数组、字符串操作、正则表达式以及匿名函数等方面的MATLAB编程技巧，并对其中较为典型和精彩的用法做扼要点评，对一些复杂思路或代码的细节和步骤，还逐一展开了延伸分析，使学习MATLAB编程的用户，能迅速体会MATLAB矢量化编程语言的基本特色。

【实例简介】