三相逆变器SPWM实例

粒子群算法，多目标优化

卡尔曼角度测量（俯仰角和方位角）KEM_angle_3D.m

【实例简介】

Matlab三维可视化

简洁易懂的matlab版ply彩色模型生成工具，只需要输入点云的坐标矩阵和对应的彩色RGB数组，即可生成二进制的ply文件，代码通俗易懂，十分便捷。

模型预测控制(mpc.slx)

卡尔曼滤波 粒子滤波等等 【源码目录】 bachelor-project-master ├── KalmanFilter │   ├── kf_initialization.m │   ├── kf_params.m │   ├── kf_plots.m │   ├── kf_prediction.m │   └── kf_update.m ├── LICENSE ├── Multilateration │   ├── lateration_murphyHerman.m │   ├── lateration_paulaAnaJose.m │   ├── lateration_plot.m │   └── lateration_weightedMurphyHerman.m ├── ParticleFilter │   ├── R2d.m │   ├── initialise_particles.m │   ├── motion_model.m │   ├── observation_model.m │   ├── plot_particles.m │   └── resampling.m ├── README.md ├── SignalModel │   ├── inv_path_loss_model.m │   └── path_loss_model.m ├── build_map.m ├── common.m ├── kf_main.m ├── lateration_main.m ├── osm │   ├── LICENSE │   ├── README.md │   ├── assign_from_parsed.m │   ├── debug_openstreetmap.m │   ├── dependencies │   │   ├── gaimc │   │   │   ├── dijkstra.m │   │   │   └── sparse_to_csr.m │   │   ├── hold │   │   │   ├── restorehold.m │   │   │   └── takehold.m │   │   ├── lat_lon_proportions │   │   │   └── lat_lon_proportions.m │   │   ├── plotmd │   │   │   └── plotmd.m │   │   ├── textmd │   │   │   └── textmd.m │   │   ├── xml2struct │   │   │   └── xml2struct_fex28518.m │   │   └── xml2struct.m │   ├── extract_connectivity.m │   ├── extract_sensors.m │   ├── get_unique_node_xy.m │   ├── get_way_tag_key.m │   ├── load_osm_xml.m │   ├── main_mapping.m │   ├── parse_openstreetmap.m │   ├── parse_osm.m │   ├── plot_nodes.m │   ├── plot_road_network.m │   ├── plot_route.m │   ├── plot_way.m │   ├── route_planner.m │   ├── show_map.m │   └── usage_example.m ├── pf_main.m ├── standalone │   ├── KalmanFilter │   │   ├── KF1D.m │   │   └── KF2D.m │   ├── Lateration │   │   ├── MurphyHerman.m │   │   ├── PaulaAnaJose_v1.m │   │   ├── PaulaAnaJose_v2.m │   │   ├── Trilateration.m │   │   ├── WeightedMultilaterationLLS.m │   │   └── WeightedMurphyHerman.m │   ├── ParticleFilter │   │   ├── particle_filter_sd_2d.m │   │   └── particle_filter_student_dave_basic_ex1.m │   └── misc │       ├── NearestNeighbor.m │       ├── ProjectPointOnSegment.m │       └── WeightedMultilaterationLLS.m └── utils     ├── R2d.m     ├── cart2geo.m     ├── convert2Cartesian.m     └── geo2cart.m 18 directories, 69 files

【实例简介】

【实例简介】

在260个样本中随机抽出部分学生的身高和体重作为训练样本(男女生都有)，然后训 练 一 个 B P 神经网络，最后将剩下的样本输入网络进行测试，检 验 B P 网络的分类 性能 带你进入BP神经网络的经典案例