基于地应力平衡的煤层巷道开挖钻孔分层泄压与位移裂隙形成过程研究,3DEC煤层巷道开挖钻孔泄压，地层分布模型，地应力平衡，巷道开挖，分层钻孔泄压，显示位移，裂隙形成过程，,核心关键词：3D

基于LabVIEW平台的万金油框架解决方案——创新集成，实现技术卓越。,基于LabVIRW的万金油框架,基于LabVIEW的万金油框架; 框架核心关键词为：LabVIEW; 万金油; 框架。,基于LabVIEW构建的万能框架：全面助力万金油应用开发

料箱输送线程序：PLC设备布局图及电气图纸集成系统（包含MultiControl控制卡等，采用STL开发，仅供学习参考）,料箱输送线程序，带目的地跟踪，提供设备布局图和电气图纸以及博途程序。程序语言较多使用了STL，程序仅供学习参考。硬件配置：PLC：1515-2 PN HMI:TP700 Confort主要设备有：英特诺直流辊筒电机，控制卡MultiControl；条码阅读器Sick CLV620；和MiniLoad堆垛机通过Anybus模块通讯；称重模块品牌碧彩BIZERBA；还有使用丹佛斯变频器的提升机。,料箱输送线程序; 目的地跟踪; 设备布局图; 电气图纸; 博途程序; STL语言; PLC硬件配置; 英特诺直流辊筒电机; 控制卡MultiControl; 条码阅读器Sick CLV620; Anybus模块通讯; 称重模块碧彩BIZERBA; 丹佛斯变频器提升机。,"多设备集成：带目的地跟踪的料箱输送线博途程序"

新奇异小波时频分析方法：一维时间序列信号处理的MATLAB实现与应用拓展至金融、地震、语音、声信号及生理信号的算法压缩包研究,一种新的奇异小波时频分析方法（MATLAB环境）压缩包=代码＋参考，算法可迁移至金融时间序列，地震信号，语音信号，声信号，生理信号等一维时间序列信号。numPackets = 50; % generate numPackets amount of randomly positioned random burstsduration = 0.05; % for the total duration of duration (in seconds)freqs = 1:1500; % with frequencies sampled from freqs (in Hz)cLen = 1:5; % number of cycles sampled from cLenamp = 1:5; % amplitudes sampled from ampF

基于Yolov2和GoogleNet的疲劳驾驶检测系统：Matlab仿真研究及GUI界面实现,基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面,核心关键词：Yolov2; GoogleNet; 深度学习网络; 疲劳驾驶检测系统; MATLAB仿真; GUI界面,基于Matlab仿真的Yolov2-GoogleNet疲劳驾驶检测系统GUI界面设计

"Carsim与Simulink联合实时仿真：无目标机驾驶模拟软件教程",Carsim & Simulink 驾驶员在环实时仿真｜驾驶模拟软件教程cpar文件；联合仿真文件；实时仿真 Carsim2019 & 罗技G29无需目标机，通过 simulink real time 软实时性｜无人驾驶｜驾驶模拟器数据代采集可指导硬件平台搭建。同时也可提供在xPC环境下的Prescan，Simulink与G29硬件的实时仿真，基于UDP通信的方式传递信号。可指导MATLAB与xPC实时硬件仿真平台搭建，提供整车动力学模型，包括UDP信号接口模块，UDP信号发送模块，实现xPC目标机与上位机PC的信号传递，无需CAN卡，串口等，有网口即能够进行自动驾驶规划控制算法测试等。,核心关键词：Carsim；Simulink；驾驶员在环实时仿真；驾驶模拟软件教程；cpar文件；联合仿真文件；实时仿真；罗技G29；软实时性；无人驾驶；驾驶模拟器数据代采集；硬件平台搭建；xPC环境；Prescan；UDP通信；信号传递；目标机；上位机PC；整车动力学模型；CAN卡。,"实时仿真与驾驶模拟软件教程：

"基于LADRC的无人船航向控制系统Simulink matlab仿真工程：含模糊控制Fuzzy-TD优化及STM32硬件在环仿真功能详解",基于线性自抗扰(LADRC)的无人船航向控制系统系统Simulink matlab仿真工程。内附加有详细说明文档内包含多种附加功能，包括1.基于模糊控制(Fuzzy)的微分跟踪器(TD)优化方案。2.基于STM32 Simulink硬件在环仿真功能。,基于LADRC的无人船航向控制; Simulink matlab仿真工程; 详细说明文档; 附加功能; 模糊控制Fuzzy TD优化; STM32 Simulink硬件在环仿真。,"基于LADRC的无人船航向控制系统的Simulink matlab仿真与多附加功能研究"

OpenFast与SimLink联合仿真模型：5MW风机独立与统一变桨控制策略的对比研究,openfast与simlink联合仿真模型，风电机组独立变桨控制与统一变桨控制。独立变桨控制。OpenFast联合仿真。基于载荷反馈的独立变桨控制风机变桨控制基于FAST与MATLAB SIMULINK联合仿真模型的非线性风力发电机的PID独立变桨和统一变桨控制下仿真模型。5MW非线性风机进行控制，利用MATLAB SIMULINK软件结合openfast进行建模。通过链接simulink的scope出转速对比，桨距角对比，叶片挥舞力矩，轮毂处偏航力矩，俯仰力矩等载荷数据对比图，在trubsim生成的3D湍流风环境下模拟，得到了可靠的仿真结果。统一变桨反馈信号是转速，独立变桨反馈是叶根载荷，这两种控制方式均满足要求。电子资料，联系默认同意。,核心关键词：OpenFast联合仿真; Simlink联合仿真模型; 独立变桨控制; 统一变桨控制; 载荷反馈; PID控制; 5MW非线性风机; TurbSim 3D湍流风环境; 仿真结果。,OpenFast联合Simlink仿真模型：

"基于LeNet-5模型和卷积神经网络的MATLAB手写数字识别系统，采用自制的5*5大小数字数据集，结合主成分分析优化图像像素处理，实现了图像和手写板输入两种方式，训练过程表现良好，识别准确率高达95%以上。",基于卷积神经网络的手写数字识别（matlab实现）基于CNN的matlab手写数字识别可以加Lenet-5模型数据集自制 数字大小5*5训练过程良好，识别准确率在95%以上（数值+图像）主成分分析提取像素点包含图片输入和手写板输入两种方式加50,关键词：卷积神经网络；手写数字识别；Matlab实现；LeNet-5模型；数据集自制；5*5数字大小；训练过程；识别准确率；主成分分析；图片输入；手写板输入。,基于卷积神经网络的Matlab手写数字识别（含LeNet-5模型）

"混合型模块化多电平双端模型研究：电源负载下的N个半桥臂动态控制与电压均衡策略",混合型模块化多电平（MMC）双端模型 电源与负载单个半桥臂N=10直流侧母线电压为12000V双闭环控制。采用子模块电容电压的闭环控制与电容均压控制方法，完成对电容电压均衡的控制目标。提供参考文献，仿真为物，，，Matlab为2021b。,混合型模块化多电平(MMC);双端模型;电源与负载;半桥臂N=10;直流侧母线电压12000V;双闭环控制;子模块电容电压的闭环控制;电容均压控制;参考文献;Matlab 2021b。,基于混合型MMC双端模型电源与负载的子模块电容电压均衡控制策略研究

全向运动模型与动态窗口DWA算法：动态避障策略在MATLAB中的实现与应用,全向运动模型，动态窗口DWA，动态避障，matlab,全向运动模型; 动态窗口DWA; 动态避障; MATLAB,基于全向运动模型的动态窗口DWA避障算法在MATLAB中的实现

多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实现：涵盖多种测试函数与评价指标的工程应用案例研究,多目标粒子群算法MOPSO，Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG、CF、UF和MMF等，另外附有一个工程应用案例；评价指标包括超体积度量值HV、反向迭代距离IGD、迭代距离GD和空间评价SP等,MOPSO; Matlab实现; 测试函数: ZDT; DTLZ; WFG; CF; UF; MMF; 评价指标: HV; IGD; GD; SP,多目标粒子群算法MOPSO：Matlab应用及性能评价

Matlab源码与数据集：GJO-TCN-BiGRU-Attention金豹算法优化多变量时间序列预测模型输入多特征输出单变量，融合注意力机制与TCN-BiGRU网络优化参数，评估R2等指标的完整Matlab实现,Matlab完整源码和数据1.基于GJO-TCN-BiGRU-Attention金豹算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上；2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；3.data为数据集，main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹；4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。,GJO-TCN-BiGRU-Attention; 多变量时间序列预测; 优化算法; 历史特征影响; R2、MSE、MAE、MAPE、RMSE评价指标; 优化学习率; 神经元个数; 注意力机制键值; 正则化参数。,基于Matlab完整源码和数据的多变量时间序列预测模型（含GJO-TCN-BiGRU-Attent