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MATLAB多目标优化：SQP算法实现序列二次规划(SQP)是一种高效的求解非线性约束优化问题的算法，特别适合解决多目标优化问题。序列二次规划(SQP)是一种求解非线性约束优化问题的高效算法，其核心思想是将原问题转化为一系列二次规划(QP)子问题求解：

【2.2】采样率偏差的基本数学原理概述与MATLAB模拟仿真目录1.理想采样过程2.采样率偏差的物理本质3.采样率偏差对信号的影响3.1 时域影响3.2 频域影响

MATLAB中的转置操作及其必要性原始数据是行向量.当调用plot命令时, 且x_data和y_data是一维向量, 即是一个 1×n1 \times n1×n（行）或 n×1n \times 1n×1（列）的向量，MATLAB将会正确绘制图像.

软件算法开发

基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-LSTM)的一维时间序列预测算法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LSTM网络的性能高度依赖于超参数配置，其中隐含层个数是影响模型性能的关键超参数之一。传统的超参数优化方法如网格搜索、随机搜索存在效率低、易陷入局部最优等问题。山羚羊优化是一种新型元启发式优化算法，其核心是用山羚羊优化算法（MGO）自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量，以最小化时间序列预测误差。

单相双半波可控整流电路的MATLAB仿真设计1.1设计目的1）掌握单相双半波（全波输出型）可控整流的主电路结构与工作过程； 2）理解晶闸管移相触发控制（触发角α）对输出电压/电流/功率的调节作用； 3）学习反电势负载（直流电机等效）的简化建模与仿真方法； 4）使用 MATLAB Online 完成仿真，得到典型波形并形成课程设计报告。

MATLAB中求解和分析马蒂厄方程马蒂厄方程的标准形式为： d²y/dt² + [a - 2q cos(2t)] y = 0这是一个周期系数微分方程，其解（马蒂厄函数）和特征值 a 决定了系统的稳定性。求解的关键是计算特定参数 q 下对应的特征值 a。

【2026课题介绍】无人机集群时间与角度约束下的协同攻击算法，附代码例程的运行示例本文给出当前前沿研究的课题推荐，基于大量的数据整合、识别、归纳和一些个人的想法。试图在导航、定位的方向研究中提供有价值的研究问题，为项目选题奠定基础。个人观点，仅供参考，也欢迎大家共同讨论。

MATLAB仿真：从理论到实操的控制系统建模实验在控制系统工程中，数学建模是连接理论分析与工程实现的核心桥梁。无论是工业中的温度控制、机械系统的运动调节，还是航空航天中的姿态控制，都需要先建立精准的系统模型，才能进一步开展分析、优化与设计。实验四围绕“控制系统建模”展开，核心目标是让学习者掌握传递函数（TF）、零极点（ZPK）等核心模型的构建与转换，熟练运用Matlab编程与Simulink工具，同时攻克DEE建模、S函数编写等实操难点。

机器学习之心

PINNs分数阶扩散方程的参数反演模型MATLAB代码谱方法：使用Hermite正交多项式基函数正则化最小二乘：稳定求解谱系数物理约束优化：结合数据拟合与方程残差

基于两步成像算法的聚束模式SAR MATLAB实现基于两步成像算法的聚束模式SAR MATLAB实现，包含距离向处理和方位向处理的核心流程：脉冲压缩：通过匹配滤波实现距离向高分辨率，频域滤波提升计算效率

matlab基于人工势场法的路径规划人工势场法（APF）是一种用于机器人路径规划的经典算法，其核心思想是将目标点设为引力源、障碍物设为斥力源，通过计算合力引导机器人运动。

机器学习之心

最小二乘支持向量机（LSSVM）结合遗传算法（GA）解决单目标优化问题，MATLAB代码该研究主要围绕机器学习建模与优化问题展开。在工程、金融、工业等领域，经常需要建立输入变量与输出目标之间的非线性映射关系，并在此基础上寻找最优输入组合以最大化或最小化目标值。传统建模方法往往难以处理高维、非线性问题，而遗传算法（GA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的结合能有效解决这类问题。

机器学习之心

基于PSO-GA混合算法的施工进度计划多目标优化，以最小化总成本并实现资源均衡，满足工期约束和资源限制，MATLAB代码该代码实现了一个基于PSO-GA混合算法的铁路工程施工进度计划多目标优化，旨在通过智能优化算法调整施工活动中各作业组数和开工时间，以最小化总成本（考虑资金时间价值）并实现资源均衡，同时满足工期约束和资源限制。

基于MATLAB实现神经网络电能扰动信号特征识别基于MATLAB实现神经网络电能扰动信号特征识别，结合小波变换、S变换与深度学习技术，涵盖数据生成、特征提取、模型训练与性能评估全流程：

一维信号模糊熵（Fuzzy Entropy）计算原理与MATLAB实现模糊熵（Fuzzy Entropy, Fe）是一种衡量时间序列复杂度的非线性动力学参数，由Chen等人于2007年提出，用于克服近似熵（Approximate Entropy, ApEn）中二值逻辑的局限性。其核心思想是：通过模糊隶属度函数描述向量间的相似性，而非近似熵的“0-1”硬阈值判断，使结果更平滑、抗噪性更强。

基于MATLAB的图像融合方法：IHS、PCA、拉普拉斯、PCNN、小波基于MATLAB的图像融合方法的实现，涵盖了IHS、PCA、拉普拉斯、PCNN和小波变换。这些方法各有优势，适用于不同的应用场景。

MATLAB微光图像增强综合实现在MATLAB中进行微光图像增强，核心是通过一系列算法提升图像的亮度、对比度和细节，同时抑制噪声。参考代码基于阈值分割的车牌定位识别 www.youwenfan.com/contentcso/96014.html

崇山峻岭之间

Matlab学习记录14书籍：Matlab实用教程工具：Matlab2021a 在线工具：https://www.cainiaojc.com/tool/octave/ 缺少一些包在线工具：https://octave-online.net/ 比较健全。

崇山峻岭之间

Matlab学习记录13书籍：Matlab实用教程工具：Matlab2021a电脑信息：Intel® Xeon® CPU E5-2603 v3 @ 1.60GHz

【MATLAB例程】GNSS高精度定位滤波的例程分享，使用维纳滤波+多频段加权融合，抗多径、延迟等带来的误差基于维纳滤波的GNSS多频信号处理方法，以BDS为例，用于提高定位精度。通过多频信号（B1L和B3L频段），结合电离层延迟的影响。维纳滤波+加权融合的方式，进一步提升定位精度。带性能评估和可视化原创程序，禁止翻卖