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Simulink建模助手系列-2【自动创建缺失的Goto】Simulink建模有时会出现From没有对应Goto的情况，而且这种情况默认不会报错，没有Goto的From会被设置为0，从而导致模型运行结果不对。此功能是为了解决这个问题：检测模型当前路径的From是否都有对应的Goto，如果没有则自动创建缺失的Goto。实现效果如下：

【UWB与IMU紧耦合定位，MATLAB例程】UWB的TOA定位方法，与IMU紧耦合，对目标轨迹定位并输出误差统计。适用于二维平面的高精度定位导航二维平面下的 UWB 与 IMU 紧耦合定位导航系统仿真框架，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行多源信息融合，采集的是IMU的加速度、角速度，UWB的TOA的距离信息原创代码，禁止翻卖

零基础全面掌握层次分析法（AHP）：Python实现+论文加分全攻略在数学建模、学术研究、企业决策中，我们经常面临多准则抉择的难题：比如企业选择合作伙伴要权衡成本、服务、响应速度，产品选型要对比价格、性能、维护成本，项目评估要考量风险、收益、周期……这时，层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）就是破解这类问题的“利器”——它能将模糊的定性判断转化为精准的定量计算，让决策更严谨、更有依据。

软件算法开发

基于火烈鸟搜索算法的LSTM网络模型(FSA-LSTM)的一维时间序列预测matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序FSA-LSTM算法是将火烈鸟搜索算法与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的时间序列预测模型，核心是利用FSA优化LSTM的隐藏层神经元数量，解决LSTM超参数凭经验设定导致的预测精度不足问题，适用于一维连续时间序列的回归预测。

简简单单做算法

基于LSTM长短记忆网络模型的文本分类算法matlab仿真,对比GRU网络目录1.前言2.算法测试效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法理论概述5.1 词嵌入(Embedding)

通过get()函数获取Simulink模块的所有属性通过脚本辅助Simulink建模时，有时不太清楚某个模块的属性有哪些，这些属性的值分别是什么，可以试试利用get()函数获取模块所有属性及其值。

simulink建模助手系列-1【批量创建goto和from】Simulink建模有时需要根据多个Goto创建From，或者根据多个From创建Goto。该功能主要是为了实现这个需求，实现效果如下：

MOEA/D（基于分解的多目标进化算法）求解46个多目标函数及一个工程应用，包含四种评价指标，MATLAB代码基于分解的多目标进化算法（Multi‑Objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D）是2007年首次提出一种多目标算法，是多目标进化优化领域的里程碑式框架。其核心范式是将原始多目标优化问题（MOP）通过标量化函数分解为一组单目标子问题，依托子问题间的邻域协作机制并行优化，最终以子问题最优解的集合逼近原问题的帕累托最优前沿（Pareto Front, PF）。该框架突破了传统基于帕累托支配的进化算法在高维目标空间中选择压力衰减

基于Cholesky分解和指数协方差模型的一维高斯随机场MATLAB仿真协方差建模：采用指数协方差函数（C(h)=σ²exp(-3h/range)），其中：σ²控制场值波动幅度

基于SIFT、DoG与RANSAC的全景图像拼接MATLAB实现全景图像拼接通过特征提取→特征匹配→几何变换→图像融合实现，核心步骤如下：图像输入SIFT特征提取DoG尺度空间构建

基于MATLAB的FCM与K-means图像聚类分割实现特征增强：结合颜色（HSV）与空间坐标（x,y）提升分割连续性：初始化优化：使用K-means++提升聚类质量：

差速转向移动机器人基于速度的动力学模型与自适应控制器 MATLAB实现差速转向机器人的核心是通过左右轮速度差实现转向。设：位姿更新方程：其中 x,y,θx,y,θx,y,θ为机器人位姿。

基于Chirp分解和多相快速算法的离散分数傅里叶变换（DFRFT）MATLAB实现离散分数傅里叶变换（DFRFT）的快速算法基于Chirp信号分解，核心步骤包括：Chirp调制：将信号与线性调频信号相乘

基于MATLAB的PAM通信系统仿真实现PAM（脉冲幅度调制）通信系统仿真包含以下核心模块：信源生成PAM调制AWGN信道传输PAM解调误码率计算

LT喷泉码编解码的MATLAB实现LT码（Luby Transform Code）是首个实用化的喷泉码，其核心思想是通过随机线性组合生成编码符号，接收端通过迭代解码恢复原始数据。

MATLAB学习笔记——第三章多项式的表示：向量形式来表示系数

matlab实现自适应稀疏表示同时完成图像融合与去噪自适应稀疏表示的本质是用最少的原子（基向量）线性组合表示图像信号，通过字典学习捕捉图像结构特征，通过稀疏编码提取关键信息。同时实现融合与去噪的关键是：

图像配准技术及其Matlab编程实现图像配准方法可分为基于灰度信息、基于特征、基于相位相关、基于光流场四大类，各类方法的特点与适用场景如下：

基于SIFT的MATLAB图像拼接实现图像拼接的核心流程包含以下步骤：图像读取灰度转换SIFT特征提取特征匹配RANSAC配准图像变换多频段融合

基于对数似然比（LLR）的LDPC译码器的MATLAB实现分层消息传递：采用置信传播算法，通过变量节点(VN)和校验节点(CN)的迭代消息交换实现译码LLR处理：直接处理接收信号的LLR值，避免软判决量化损失