计算机专业毕业设计题目_大全

【实例简介】详细介绍了混沌粒子群算法，并且进行程序的编写，里面还有7篇混沌粒子群的论文

《《《0积分下载》》》系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》共分6章。第1～5章主要内容为：绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制（包括广义预测控制）、基于常规控制策略的自校正控制等，每种算法都配有MATLAB仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析；第6章详细介绍了基于可视化编程工具VB和Delphi的系统辨识与自适应控制的仿真技术。

基于K均值的文本聚类分析 文本聚类基于K均值的文本聚类分析 K均值 文本聚类

水表自动抄表协议，188远传协议，地址自动分配检查，灵活好用、

整个程序实现了一个录音机功能，QAudioInput生成的raw文件不能直接用播放器播放，这里将生成的.raw文件转成wav格式的音频文件。这样既可用QAudioOutput来播放，又可以用播放器来播放，详情见 http://blog.csdn.net/goforwardtostep/article/details/52776240

【实例简介】轨道力学，MATLAB，轨道根数，高斯方法，开普勒方程，卫星轨道

基于matlab的坐标变换程序，通过坐标的平移和旋转，实现坐标系中不同位置处物体三维坐标匹配。

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

光伏电池组 局部阴影时输出模型 P-U曲线 I-U曲线 simulink实现 MPPT-Model

【实例简介】实现功能：利用PC控制步进电机转动。可以控制转动方向、转动速度以及读取转动角度。上位机VB6.0编写，下位机ATMEGA16程序，均为源码。