11.1 基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验

阻尼牛顿法，输入目标函数、初始点、精度，能够得到整个求解过程，每一步迭代的结果都能打印出来，方便初学者学习，跟教材完全对应。

Alpha稳定分布模型及其应用研究_李旭涛.caj

一路向北完整版

【实例简介】   数理统计与MATLAB数据处理

matlab实现拉格朗日插值

mimo雷达波束形成，可以直接在MATLAB上运行

【实例简介】该实例演示了在MATLAB中实现蚁群算法求旅行商问题

【实例简介】

【实例简介】模糊控制与PID的对比 大作业 考虑一个单连杆机器人控制系统，其可以描述为： 其中J为杆的转动惯量，为杆的质量，为杆长，，为杆的角位置，为杆的角速度，为杆的角加速度， 为系统的控制输入。控制目标：使系统输出能跟踪期望指令信号。 具体要求：       1、采用fuzzy工具箱或编程实现模糊控制器。       2、分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。    3、分析系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)和参数变化的能力。

摘要：针对机器人路径规划中，传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型，并基于人工势场建立启发信息素矩阵，降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性；引入激励函数，降低搜索过程中的死锁现象；改进信息素的更新机制，增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明：改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。关键词：蚁群优化(ACO)算法；人工势场；路径规划；机器人