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辅助驾驶AEB的控制策略源代码
源代码来源于辅助驾驶仿真软件Prescan，主要涉及一些AEB的算法，比较基础，属于入门级别
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在VS2015中实现MFC的串口通信
在VS2015环境建立MFC工程，利用串口控件实现了TX、RX口的数据发送和接收，实现了串口通信，可以广泛应用在需要串口通信的上位机上来进行嵌入式开发
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optisystem和matlab协同仿真
optisystem和matlab协同仿真的一篇文章，以光幅度调制器为例，用matlab构建后，放到optisystem系统中进行仿真，文中包含构建光幅度调制器的m文件代码。104计算机与现代化2010年第12期NoiseNumber= eng h( Inpu ortl. Nose);193Hz192%TTH Zif( Samp edvm berGb it/sfor i= 1:len umberOptsysten%OutputPortl. Sam pled( i). Signal( l, :)=Am plitude odu brstystemtoIS am pled( In pu Portl Sam pled( i). Sgnal( 1,:), real( InputM atlabPort2 Sam pled Signal))%Po hr ization umber= sie( lnputPortl Samp ed( i). Snal 1)OptS ystem M atlaltrif( PohrizationNumber== 2)Ou putPortl. Sam pled( i)ystemSignal(2 :)=Am plitudeM odulato IS amp led( Inpu Portl Samp edOptsystem(i. Signal( 2: ) rear InputPort2 Sam pled S ignal))Md % oif( Param eter izedNumber>0)[1]GovindPagrawalOverview[Eb/oL].http://www.optifor i= 1: Paran eterizedN umber OuputPortl P aran eterizedwave com/produc ts/sys tom_ove Iv iow. htm I 20 10-06-01Pow er= Amp lind eM odu latorP aram eter ize( In pu tPortL Param eter[2 Opt ave Corpo ra tion O ptSystem 7 Q getting S tarted andized Power real( Inpu tPor2 Samp ed Signal));Tutori b- Signal represen tation[Z]. 2008[3] Optw ave Corporat on O pt by stem 7.0 Hep-M atlab Camd 90ponent[Z]. 200&if(no ieN umber> 0)[4]#八不”卜氵厶for i= I: noiseNumber術部. OptSysten E m atlab o)x?氵xb氵3冫事OutputPortl. Noise Pa er= Am plitude odulato Nose( In-Leb/Ol].httpr//www.cybemetcajp/optwave/optipu tPortl. noise Pow er reaI InputPort2 Sam pled S ignal))Sys tem /s tor es/Examp k 3 pdf 2010-08-31[D]200912-18AmplitudeM odu latorS am p led Amp litud eM odu latorRFIDParam eterized Amp litud em odu lator o ise 3[J20097(6)497-500M[7 M a jinx n Y u Jian un Y u Chong iy et a.I Infuence of theOptrmodu latin index ofm achr zehnder modu a tor on r of linkystem 7.0M atlahwith a sK m il lim ete rw av e sina l[J. O ptics& lase rTechrOptrn200941(1):11-16System314[8 He Jian, Zhu Xue un M achr Zehnder type annea led protonexch ange w avegu ide and cop hnarw avegu ie m adulation electrode Linbo 3 tens ity m odulator[ J]. Sem iconduc brOptcalPho ton ics and Techno bgy 2007, 13(1):6975.Optical spectrum Analyzer. 1Ded dck on Ceste te open certes, Mowe obed wth Msise DragAudo Set[9[小,200835(8):11851190[10Star 1.5030Je.2010Q10(3):15-17Amphid[11 Opti ave Corporat in O pt Sys tm U ser s Reference[z]. 2008T Sumac anoeMin[104.7192009厂 Heackubon Bandwith(4):31932215日155日1“日15日153日[13(2)[Mpower K power X A ROwDY/2009M atlab52006o1994-2011ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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数字信号处理教程 MATLAB释义与实现 陈怀琛编光盘代码
数字信号处理教程 MATLAB释义与实现 陈怀琛编的随书光盘
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MATLAB最优化计算20例代码
【例 12-1】黄金搜索法求解无约束最优化问题实例 ................................................. 345【例 12-2】二次插值法求解无约束最优化问题实例 ................................................. 347【例 12-3】 Nelder-Mead 算法求解无约束最优化问题实例....................................... 351【例 12-4】最速下降法求解无约束最优化问题实例 ...................................
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LBP特征提取的matlab代码
LBP特征提取的matlab代码，已验证。可在此基础上进行改进。
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自动驾驶系列报告一---综合篇
自动驾驶产业格局、自动驾驶解决方案、自动驾驶芯片、传感器、车联网国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表年加州报告披露路测成绩图表:与克莱斯勒合作车辆及其硬件系统图表发展历程图表:百度平台技术框架图表:百度计划成员单位图表:百度划成员单位图表:百度十划成员单位(按产业链分部分)图表:特斯拉功能图表:奧迪自动驾驶传感器系统图表:特斯拉奥迪图表:自动驾驶芯片主要产品性能图表:未来专用计算平台将成为主流图表系列图表计算平台图表:地平线“征程”自动驾驶芯片图表:各类传感器特点图表:激光雷达原理图表:激光雷达效果图表:激光雷达优缺点图表产品信息图表:新128线激光雷达图表激光雷达芯片图表激光雷达生产线图表:国内主要激光雷达产品信息图表调制亳米波雷达原理图表:毫米波需达类别图表:毫米波雷达优缺点图表:行易道毫米波雷达参数图表:承泰科技毫米波雷达应用图表:苏州豪米波产品基本信息图表:纳雷科技产品基本信息图表:摄像头优缺点图表:车载摄像头产业链图表年全球市场占比图表:舜宇光学车载镜头出货量图表:舜宇光学车载镜头出货量增长率图表:舜宇光学年出货量图表:欧菲科技智能汽车业务收入图表:车联网的应用敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表:车联网供应链架构图表:车联网发展趋势图表:我国车联网市场规模(亿美元)图表:三旗通信车联网产品图表:三旗通信合作伙伴图表:英卡科技服务结构图图表系列无线数据记录仪图表卫星定位汽车行驶记录仪图表系统图表系统图表:四维图新“趣驾”系统图表在车联网构架上是核心环节图表:奔驰年新一代车载信息终端系统图表系统的盈利模式图表系统总附加值拆解图表:全球从事系统主要企业图表:国外主要汽车企业所用的系统图表:国内从事系统主要企业图表:国内主要汽车企业所用的系统图表前装和后装市场规模测算(亿元)图表:公司系统分类及主营产品图表:驾驶员控制系统图表:智能车联电子系统图表:华阳集团产品图表:车载信息娱乐系统图表:显示模组与系统图表:高精地图与普通导航电子地图的区别图表:高精地图与普通导航电子地图的区别图表:高精地图头部厂商情况敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究、总论:自动驾驶与电动化、共享化改变汽车产业格局和出行方式意义:与汽车电动化、共享化的趋势结合自动驾驶与汽车电动化、共享化的趋势结合。相比与传统的汽车行业,电动车在系统控制与执行层面更适合自动驾驶,而自动驾驶与车联网的结合、汽车共享化的趋势,能够有效的预防交通事故、同时减少拥堵、提高道路的通行效率,使其容纳不断上升的通流量。未来的出行方式以及汽车本身都将会有很大的变化,由此带来巨大的新兴市场。美国年轻人首次申领驾照人数比例持续下降,自年起,美国肯年群体(岁)驾照持有人数几乎以每年递减;岁各年龄层的驾照持有率均出现了下降,以岁为例,年持有驾照的人数比例下降近;反怏出了即使是美囯这样车轮子上的国家,年轻人不再那么迫切的去考鸳照,共享出行已经可以满足出行需求。图表:美国年轻人首次中领驾照人数比例持续下摩岁有驾照人数来源:匡金证券研究所年美国市场售出万辆二手车(历史最大值),其中即近万人将成为“无车一族”,不再选择买新车而是选择使用以及公共交通解决通勤,也反映出美国市场对于共享出行方式的认可。图表:美国二手车卖家卖车后的选择选择UberLyftt等叫车软件9%其他或不确定,14%买了另辆车或还有一辆车77%来源:路透社,囯金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究我国市场接受度更高。我国市场对于汽车电动化、共享化以及自动化的接受度更高,产业投入更大,预计年自动驾驶的汽车会占据整体出行里程的以上,由此带来的千亿美元规模的新兴市场有待开发。图表:我因出行方式里程比100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%20172018201920202021202220232024202520262027202820292030自驾私家车自动私家车自驾共享车辆自动共享车辆来源:因会证券研究所分级:人类驾驶逐级步入车辆自动驾驶自动驾驶定义ε即让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术,也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。根据人与车辆控制的程度不同,美国汽车工程师协会界定了五级自动驾驶方業,目前在基础上,到级刑的自动驾驶将迳渐成为新车型的标配产生大量新增需求,这是目前主要的投资机会到的完全自动驾驶也在逐渐成熟中,一旦商业化将影响产业的未来。敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表;美国汽车工程师加会自动驾分级Execution ofFallbackManitoringSystemSAElevelNameNarrative DefinitionAcceleration/ of Driving, of Dynamic(DrivingDecelerationEnvironment Driving Task Modes)Human driver monitors the driving environmentNothe full-time per formance by the human driver of allAutomation aspects of the dynamic driving task, even when enhanced Human driver Human driver Human driverthe driving mode-specific execution by a driver assistancestem of either steering or acceleration/deceleration using Human drver Human driver Human driver some drivingAssistance information about the driving environment and with theand systemmodesaspects of the dynamic ariving taskthe driving mode-specific execution by one or more driverassistance systems of both steering and acceleration/Partial decelerat on using information about the drivingAutomation environment and with the expectation that the humanSystem Human driver Human driverSome drivingmodesdriver perform all remaining aspects of the dynamic arivingtaskAutomated driving system("system")monitors the driving environmentthe driving mode-specific performance by an automated3Conditional driving system of all aspects of the dynamic driving tasksystemHuman driver Some drivingAutomation with the expectation that the human driver will respondmodesappropr iately to a request to intervenethe driving mode-specific performance by an automa: edHigh driving system of all aspects of the dynamic driving task,SystemSystemSystemSome drivingAutomation even if a human driver does not respond appropriately to amodesequest to intervenethe full-time performance by an automated driving system5Fullof all aspects of the dynamic driving task under all roadwaySystemAll drivingAutomation and environmental conditions that can be managed by amodeshuman drver国金证券研究所代表没有自动驾驶介入的传统人类驾驶。级能够对方向盘和加减速中的单项操作给与支持。比如已经广泛应用的自适应巡航()功能,即能够通过雷达探测与前车的实时距离自动控制加减速,从而保持与前车的安全距离。级能够同时对方向盘和加减速中的多项操作给与支持。如果汽车除了具备上面级描述中的自造应巡航外,同时还具备车道保持()功能,或者自动变道功能,那则属于级自动驾驶级之前环境的观察者都是人,进入则意味着道路环境的观察和驾驶操作都由系统来完成,人只需要对所有的系统请求进行应答。系统已经完全能够识別出直线、弯道、红绿灯、限速路牌,路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境变量。环境观察和驾駛操作都由系统来完成,人只需要对所有的系统请求进行应答。比如突然下雨了,检测到地面湿滑是否需要减速;比如裣测到前方车辆行驶过慢是否需要超车;检测到前方有人在车道较近处走动是否需要呜笛提醒等等,这些请求系统会反馈给驾驶员,由人来做决定。级驾驶操作和环境观察仍然都由系统完成,人只需要在某些复杂情况进行应答。比如只需要在某些复杂地形或者天气恶劣的情况时,才需要人对系统请求做出决策,而其他情况下系统能独自应付自动驾驶。级就是完全的自动驾驶状态,车上没有方向盘,没有刹车,没有油门,完全不需要人的介入。敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究图表;人类驾欤逐级步入车辆自动驾驶HumanMachineLEVEL OLEVELTLEVEL 2VEL4LEVEL 5No driverAwarenessInterventionLongitudinal orTrafficfor Take OverNo ActiveTransverseControlAssistanceulaeNo DriverNo Take OverystemLongitudinalTake OverRequestLongitudinal orRequestTransverseand TransverseGuideGuideHands onHands onHands Temp offHands offHands offHands offEyes onEyes Onyes Temp ofEyes offMind offDriver C仟fIiWAutobahn(SA)City(Ride Sharing)来源国金诬券研究所实现:通过决策层、感知层、执行层■自动驾驶系统通常可分为决策层、感知层、执行层,以及高精地图和车联网的支持图表:自动驾狄实现层级自动车联网驾驶云端地图中控制器车端C|D感知层执行层摄像头转向制动动力雷达芯片模块来源:国金证桊研究所感知层:环境信息和车内信息的采集与处理。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术,即传感器技术,所用到的传感器一般都会有敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雪达、速度和加速庋传感器等等由于各个传感器在设计的时候有各自的局限性,总个传感器满足不了各种工况下的精确感知,想要车辆在各砷环境下平稳运行,就需要运用到多传感器融合技术,该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在,目前国内这方面和国外的主要差距也集中在多传感器融合方面。决策层:依据获取的信息来进行决策判断,确定适当工作模型制定相应控制策略,替代人类做出驾驶决策。这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务,例如在车道保持、车道偏高预警、车距保持,障碍物警告等系统中需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态,先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。由于人类驾驶过程中所面临的路况与场景多种多样,且不同人对不同情况所做出的驾驶策略应对乜有所不同。因此驾驶决策算法的优化需要非常完善高效的人工智能模型以及大量的有效数据。这些数据需要尽可能的覆盖到各种罕见的路况,而这也是驾驶决策发展的最大瓶颈所在执行层:指系统在做出决策后,替代人类对车辆进行控制,反馈到底层模块执行任务。车辆的各个操控系统都需要能够通过总线与决策系统相链接并能够按照决策系统发岀的总线指令精确地控制加速程度,制动程度以及转向幅度等驾驶动作。高精地图以及车联网的支持,系统能够确定位置并规划一条可通行的路径实现智能车辆的自主导航;更进一步,车联网的应用一方面能够是出行更加方便智能,另一方面又能够护展汽车交通工具的属性,成为未来个人的移动平台。相关公司图表:自动驾驶相关公司公司名称代码收盘价业务索菱股份自动驾驶系统兴民智通、自动驾驶系统德赛西威、人机交互均胜电子人机交互系统华阳集团数字仪表东软集闭自动驾驶系统路畅科技自动驾驶系统巨星科技激光雷达中海达激光雷达华域汽车毫米波雷达舜宇光学车载摄像头欧菲科技车载摄像头四维图新高精度地图亚太股份自动驾驶制动系统耐世特自动驾驶转向系统金龙汽车整车来源:国佥证券研究所敬请参阅最后一页特别声明国金证券SINOLINKSECURITIES行业深度研究二、自动驾驶解决方案:整车厂和科技巨头蓄势待发厂商:投入巨大、成果显著传统整车厂如奧迪、特斯拉、通用、丰田、福特等公司均有自己的自动驾驶研发团队,在自动驾驶领域投入巨大,成果显著,如奧迪级自动驾駛系统已经量产上市。图表:厂商进展情况系统路径进展测试车队奥迪和并行级量产上市禾取摄像头毫米波雷达方案,目前年型具备能力,有万辆特斯拉白至能够传回驾驶数据,有大量驾驶里栏。马斯克最近宣布,覆盖各类驾驶场景的完全自动驾驶将在年年末到来通用和并行将生产数千辆自动驾驶汽车,用于出租车服务:亿美辆雪佛兰元收购亿美元入股直接年首先将自动驾驶车投入招车服务,亿美金收购辆沃尔沃丰田和并行己实现,车型正在测试,年实现完全无人驾驶能力亿关金收购,战略投资,拥有庞大福特直接自动驾驶测试车队,年自动驾驶汽年上路,用于共享出行,年辆年销售私人客户来源:公开資料、国金证桊研究所系统厂商:小联盟百度大联盟能够提供自动驾驶解决方案的系统厂商,目前以谷歌的和百度的为代表,图表:系统厂商进展情况系统路径进展测试车队年即起步,年组建年与克菜斯勒合作的放(谷歌直接无人驾驶车上市,预计年投入运营。已积累英里,每英里需人工干预次,遥遥领先竞争对手克菜斯勒,辆年成立自动驾驶事业部,年自动驾驶事业群组,李彦宏(百度)为主,支持宣布年小规模生产自动驾驶小巴车年大规模量产自动驾欤汽车测试年月进行深圳实地路测;此前进行了硅谷雨夜的路测。结果显示均较好。来源:公开资料、国金证券研究所■谷歌母公司旗下独立的专注自动驾驶系统开发的子公司。谷歌自年起启动自动驾驶项日,年成立独立实体图表发展历程时间开发进展年启动自动驾驶汽车项日,成立自动驾驶汽车团队,大范围采集街景数据,构建地图数据库年经由《纽约时报》,正式对外公布正在研发全自动驾驶汽车及以上年获得加州机动车管理局〈)颁布的自动驾驶汽车路测许可年正弌开始复杂情况下的城市道路实测年。设计(萤火虫)原型车并进行系列改装年公司重组为,开始和汽车制造商合作,不再亲自制造汽车本身年成立专注研究并商业化自动骂驶技术的独立实体公司年拿到美国高速公路安全管逗局(〕的认定文件,开启真人乘车试验年在亚利桑那州拿到美国首个商业自动驾驶打车服务执照来源:公司官网,国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明
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Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别
基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文机电技术2011年12月(k)(×()4eXp|-0.5(0(4)-2×3.1415926)×U第四步:初始模型确定下来以后,采用则将该待识别人脸表情判别为第讠类表情Baum- Welch算法对参数进行重估计,选代调整模人脸表情实验及分析型参数以达最优化。这样就完成了训练建模工作,获得了在粗分本文在JAFE( Japanese Female Facial Expre-类层次下代表7种人睑表情的IMM模型sion)表情数据库中进行实验。 JAFFE人脸表情库a1=(A,B,)(=1,2,…,7)10个人,共213幅图像组成,每人都包含愤怒、23HMM人脸表情分类厌恶、恐惧、髙兴、悲伤、惊讶和中性7种表情,对待识别的人脸表情图像,按本节22中模型每人每种表情2~4幅,每和表情共有27幅本文实验与 Mihcac等的测试方法相似,把数训练步骤的第一步获得观察向量O,然后计算观据库中的210图像分成3个部分,每个部分包含察向量O与已训练好的HMM模型A1=(A,B,z)10个人,且每个人包含7幅不同表情图像,每次使的似然概率P(O|λ)(=,2,…,7)。通过用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型,剩Forward-Backward算法来计算似然概率,如果下的两个部分用来测试。循环操作3次,然后对这P(O|A1),i∈(1.2,…,)在P(OA)(=1,2,…,7)3次取平均值,得出表情识别率。本方法获取的表中最人,即情识别率见表1P(Ol, )=max p(ola)表1人脸表情识别结果愤怒厌恶恐惧高兴中性悲伤惊讶识别率/愤怒厌恶恐惧5591高兴中性悲伤0201100095.00020惊讶05693.33整体识别率92.14从表1中可以看出,本方法可以获得较好的表高的问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。情识别率,但是,从实验中也可发现,不管是有本方法通过更加有效的 Gabor小波+PCA+LDA表没有减少分类类别数,实验中始终存在误识别。情特征提取方法,然后结合IMM模型建立7个对从实验数据斥中发现,悴中杲些人的种表情变化应基本表情+中性表情的模型,进行识别分类,并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以并且取得了92.14%的整体识别率。同时,在实验致算法在识别时出现错误。中发现,由于人脸实验数据库中某些人的7种表情4结论变化并不明显,即使人眼也无法确定其表情类别,以致算法在识别时出现错误。本文针对目前人脸衣情的整体识别卒普遍不(下转第35页)21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct第6期林彩邴等:磁流变阻尼器减振系统的分数阶微分方程硏究35[2] DROZDOVAD Mechanicsofviscoelasticsolids[M]. New York: John Wiley &Sons Ltd, 1998: 21-65B3 LAKES RS. Viscoelastic solids[M]. London: CRC Press, 1998: 63-1104 Stanway R, Sproston, J L, Stevens N (i. Non-liner modeling of an electrorheological vibration damper.J. Electrostatics,1987,20[S]周强,瞿伟廉.磁流变阻尼器的两种力学模型和试验验证[.地震工程与工程振动,2002,22(40.[6] Gamoto DR, Filisko F E. Dynamic mechanical studies of electrorheological materials moderate frequencies. J. Rheology,991,35(3).[刀]汪建晓,孟光.磁流变阻尼器用于振动搾制的理论及实验研究J.振动与冲击,2001,20(2)[8 Wen Y K. Method of random vibration of hysteretic systems[J. Journal of Engineering Mechanics Division, ASCE102(EM2),19769SpencerJr. BF, Dyke SJ, Sain M K, Carlson, J.D. Phenomenological model of a magnetorheological damper. JEngrg. MechASCE.1997,123[10]薛定宇陈阳泉高等应用数学问题的 MATLAB解[M清华大学出版社,2010[l]l云,谭半.磁流变阻尼控制理论与技术[M科学出版社2007[1】]王振滨曹广义分数微积分的两种系统建模方汏系统仿真学报,2004,6(4:810-81上h与比比比比匙比比知5印(上接第20页)参考文献[1] ZHAO Quan-you, PAN Bao-chang, PAN Jian-jia, et al. Facial expression recognition based on fusion of Gabor and LBPfeaturesLA] In: Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition[C), HongKong,IEEE,2008(8):362-367[2] Tang Fang-qi, Deng Ben-zai. Facial Expression Recognition using AAM and Local Facial Features [A]. In: Proceedings ofthe Third International Conference on Natural Computation[C], Haikou, China, IEEE, 2007(8): 632-635[3]陈培俊基于静态图像的人脸表情识别研咒[M成都:西南交通大学,2007[4] Lades M, Vorbruggen JC, Buhmann J. Distortion invariant object recognition in the dynamic linkarchitecture[J].IEEE Transactions on Computers, IEEE, 1993, 42(3): 300-311[5]彭辉张长水荣钢等基于KL变换的人脸自动识别方法清华大学学报(自然科学版),2007,37(6):6770[6]Duda RO, Hart PE, Stork DG Pattern Classification(second edition). New York: Wiley, 20017]李云霞,李治柱,吴亚栋基于HMM的关键词识别系统计算机工程,2004,30(7):130-132谨致作者敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其它杈利的内容并且文责自负:投寄给本刊的槁件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授于本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播及屮国核心期刊(遴选)数据库、屮国学术期刊综合评价数据库、屮文科技期刊数据库、屮国台湾华艺数据库全文收录。对上述合作若有异议者,烦请来时向本刊申明,未作申明者,本刊将视为同意,谢谢合作。并致诚挚敬意。《机电技术》编辑韶21994-2015ChinaacAdemicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct
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学生成绩管理系统顺序图
学生成绩管理系统顺序图和活动图，分享给大家参考，同进步
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【项目代码】uic513标准的matlab算法。振动，分垂横纵3个方向，输入，经matlab算法得出振动舒适度的指标.rar
【实例简介】【项目代码】uic513标准的matlab算法。振动，分垂横纵3个方向，输入，经matlab算法得出振动舒适度的指标.rar
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