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Matlab程序猿小助手

【MATLAB源码-第218期】基于matlab的北方苍鹰优化算法(NGO)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization，简称NGO）是一种新兴的智能优化算法，灵感来源于北方苍鹰的捕猎行为。北方苍鹰是一种敏捷且高效的猛禽，广泛分布于北半球，特别是北美和欧亚大陆的森林地带。它们以其出色的猎食策略和高度的适应性闻名，而NGO算法正是通过模拟这种捕猎策略来实现优化目标。

使用MATLAB进行字符串处理MATLAB是一个强大的数学和计算机科学的软件工具包。它拥有一个灵活的字符串处理工具，可以用于处理和转换不同格式的字符串，例如，数值、日期、时间等。本文将探讨如何使用MATLAB进行字符串处理，以及如何利用它来解决实际问题。

机器学习之心

POD-Transformer多变量回归预测（Matlab）1.Matlab实现POD-Transformer多变量回归预测，本征正交分解数据降维融合Transformer多变量回归预测，使用SVD进行POD分解（本征正交分解）； 2.运行环境Matlab2023b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价；本征正交分解，Proper orthogonal decomposition

高光谱遥感是什么？高光谱遥感数据如何处理？（基于Matlab和Python多案例解析）从小白到精通目录专题一理论基础专题二 Matlab开发基础专题三 Matlab高光谱数据处理技术专题四 Matlab混合像元分解技术

利用Matlab函数实现深度学习算法深度学习是一种机器学习技术，其核心是构建多层神经网络，通过深入的学习来实现对数据的有效建模和分析。在深度学习的发展过程中，产生了许多算法和框架，Matlab是其中之一，提供了大量的深度学习函数，可以帮助开发人员创建和训练神经网络模型。

十七算法实验室

Matlab实现北方苍鹰优化算法优化随机森林算法模型（NGO-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种新颖的群智能优化算法，灵感源自北方苍鹰捕食时的策略。该算法通过模拟苍鹰的搜寻、接近和捕捉猎物的行为模式，实现对解空间的高效探索与开发。NGO具有较强的全局搜索能力和快速收敛的优点，适用于解决复杂的优化问题。

基于matlab的语音信号去噪的App Designer 设计在实际应用中，语音信号往往会受到各种噪声的干扰，这会影响语音的质量和可懂度。因此，语音信号去噪是一个重要的研究领域。本篇博客主要介绍了基于matlab开发的语音去噪系统的设计，包含了巴特沃斯滤波器、切比雪夫II型滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器四种滤波器对加噪信号的处理，通过对比信噪比和频谱图来衡量去噪效果。

声学黑洞仿真工作室

Matlab 等离子体纳米粒子阵列中表面晶格共振的几何依赖性在等离子体纳米粒子阵列中，表面晶格共振是一种重要的现象，它与纳米粒子阵列的几何结构密切相关。表面晶格共振是指当纳米粒子阵列中的粒子排列成特定的几何结构时，在电磁场的作用下，粒子表面会发生共振现象。对于纳米粒子阵列中的表面晶格共振，其几何依赖性可以通过以下几个因素来描述：

MATLAB求解带绝对值的规划问题对于带有绝对值的非线性规划问题，尽量进行手工线性化再根据线性规划的方法去做。例如：对于 ∣ x i ∣ \vert x_i \vert ∣xi∣,我们无法运用正常的线性规划方式进行求解，因此我们可以进行变量变换，将模型转换为线性规划模型。我们可以用两个线性规划变量来表示，令 u i = x i + ∣ x i ∣ 2 , v i = ∣ x i ∣ − x i 2 , i = 1 , 2 , 3 , 4 u_i= \dfrac {x_i+\vert x_i \vert} 2,v_i=\dfrac {

MATLAB代码顾问

MATLAB绘制克莱因瓶MATLAB绘制克莱因瓶

基于MATLAB的激光雷达与相机联合标定原理及实现方法——以标定板为例1.为什么要进行激光雷达和相机的联合标定？激光雷达和相机的联合标定是为了将两种传感器的数据统一到同一坐标系中，从而实现更准确的环境感知。激光雷达提供精准的三维距离信息，而相机捕捉丰富的纹理和颜色，通过联合标定可以结合两者优势，弥补单一传感器的不足。标定过程确定激光雷达与相机之间的相对位置和姿态，支持多传感器融合任务，如目标检测、三维重建和语义分割，提高系统的感知精度和鲁棒性，是自动驾驶和机器人导航中不可或缺的一环。

MATLAB和Python激发光谱激发光谱是一种用于研究物质发光特性的分析方法。当样品吸收特定波长的光时，电子从基态跃迁至激发态。随后，当电子返回基态时，会发射出光子，产生荧光或磷光。激发光谱通过测量不同波长的入射光激发下的发光强度来获取数据。该技术用于识别物质的结构和组成，因为不同物质的电子跃迁特性不同，因此具有独特的激发光谱。广泛应用于材料科学、生物化学和化学分析领域。

多目标优化算法：多目标红嘴蓝鹊优化算法（MORBMO）求解UF1-UF10，提供完整MATLAB代码红嘴蓝鹊优化算法（Red-billed Blue Magpie Optimizer，简称RBMO）由Shengwei Fu等人于2024年5月发表在SCI顶刊《Artificial Intelligence Review》上的一种新型的元启发式算法。该算法通过模拟红嘴蓝鹊的合作捕食行为，包括搜索、攻击猎物和储存食物，来解决优化问题。 RBMO算法的基本思想是利用红嘴蓝鹊群体中的个体通过信息共享和协同工作来寻找最优解。红嘴蓝鹊在觅食时表现出的社会性和合作性，以及它们在狩猎行为中的灵活性和适应性，为算法提供了

慕容复之巅

基于一种基于OCR图像识别技术的发票采集管理系统及方法本发明涉及了一种基于OCR图像识别技术的发票采集管理系统及方法，该系统的发票信息采集单元采集发票图片信息数据，OCR图像识别单元基于OCR图像识别技术并结合人工智能深度学习算法对发票图片信息数据进行识别读取以获得OCR图像识别结果，发票信息验证处理单元对OCR图像识别结果的发票类型进行鉴别并在鉴别结果为增值税发票时自动调用税务局增值税发票真伪查验平台进行真伪查验，发票信息存储管理单元存储鉴别结果为非增值税发票的OCR图像识别结果同时将查验结果为真的增值税发票的OCR图像识别结果进行重复归集核查后进行相应存

shabby爱学习

matlab 读取csv需要跳过第一行表头等信息 1、读取整个文件2、指定起始位置3、指定数据范围注意： csv的索引是从“0 0” 开始的

多目标优化算法：多目标鹅算法(MOGOOSE)求解UF1-UF10，提供完整MATLAB代码鹅算法（Goose Algorithm，简称GOOSE）是一种新型的元启发式算法，灵感来源于鹅在休息和觅食时的行为。GOOSE算法由Rebwar Khalid Hamad等人于2024年1月发表在Springer旗下的非开源SCI期刊《Evolving Systems》上。该算法通过模拟鹅在休息和觅食时的行为来寻找最优解，具有实现简单、易于改进的特点，没有特别复杂的公式，也没有混合策略，适合新手使用。

拓端研究室TRL

MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究全文链接：https://tecdat.cn/?p=38258在语音处理领域，对语音情感的分类是一个重要的研究方向。本文将介绍如何通过结合二维卷积神经网络（2 - D CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建一个用于语音分类任务的网络，特别是针对语音情感识别这一应用场景。文中将展示相关代码和实验结果，包括数据处理、模型架构定义、训练以及测试等环节，并对重要步骤和结果进行详细阐述和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

MATLAB和Python及R瑞利散射在MATLAB中处理瑞利散射（Rayleigh scattering）通常涉及到理解和应用瑞利散射公式。瑞利散射描述了当光波与比其波长小得多的粒子（如气体分子或小颗粒）发生相互作用时，散射光的强度与波长的关系。

多目标优化算法：多目标蛇鹫优化算法（MOSBOA）求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6，提供完整MATLAB代码蛇鹫优化算法（Secretary Bird Optimization Algorithm，简称SBOA）由Youfa Fu等人于2024年4月发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上的一种新型的元启发式算法。该算法旨在解决复杂工程优化问题，特别是在提高优化算法的收敛速度、优化精度以及有效避免局部最优解方面。SBOA通过模拟蛇鹫捕食蛇的行为以及逃避天敌的策略，将这些自然行为转化为算法中的探索（exploration）和开发（exploitation）阶段。

梦想科研社

【无人机设计与控制】基于MATLAB的四旋翼无人机PID双闭环控制研究本文基于MATLAB/Simulink环境，对四旋翼无人机进行了PID双闭环控制设计与仿真研究。通过分析四旋翼无人机的动力学模型与运动学模型，建立了姿态和位置双闭环控制系统，以实现无人机的稳定飞行与精确轨迹跟踪。仿真实验验证了该控制策略的有效性，表明系统具有良好的动态性能和稳态精度。