動態粒子濾波的案例
239 基于matlab的EKF(擴展卡爾曼濾波)_UKF(無跡卡爾曼濾波)_PF（粒子濾波）三種算法的估計結果比較 ￥19.89
基于matlab的EKF(擴展卡爾曼濾波)_UKF(無跡卡爾曼濾波)_PF（粒子濾波）三種算法的估計結果比較，輸出估計誤差，并單獨對粒子濾波進行估計及其置信區間可視化。程序已調通，可直接運行。
Lumerical案例 | 基于粒子群優化的雙波段MIM濾波器引領高靈敏度檢測革新
短截線的角度（?）設計為135°，這一角度平衡了靈敏度與濾波效率——角度過小時通帶傳輸低、截止帶衰減不完全；角度過大則共振谷變寬，光譜選擇性下降，135°時能實現通帶高傳輸與截止帶近零傳輸的理想效果。
濾波器的關鍵尺寸參數對性能影響顯著。研究通過仿真系統分析了短截線寬度（W1）、長度（L1）、L2/L3比例、孔洞直徑（d）等參數的影響：當W1=60nm時，濾波器在1008nm和1348nm處實現尖銳截止，通帶傳輸效率最高；L1=160nm時，截止帶抑制效果最強，且短截線長度與共振波長呈反比關系；L2/L3=1.2時，截止波長尖銳，傳輸效率最優；孔洞直徑d=12.5nm時，共振波長穩定，傳輸率最佳。這些參數的初始值為后續優化提供了重要參考。
粒子群優化算法的精準調控
為突破傳統優化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優化。在優化過程中，PSO算法的目標函數被設計為優化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：
其中T(λ)為波長λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長。PSO參數經過精心調試：種群規模設為100個粒子，確保解空間的充分探索；慣性權重 =0.7、 =0.4，平衡探索與開發能力；加速常數c?=c?=2，使粒子兼顧個體經驗與群體信息；優化迭代次數為500次，保證收斂到穩定解。
優化流程采用MATLAB與Lumerical FDTD聯合仿真，具體流程如圖2所示。
展開 251 基于matlab的動態粒子群算法 ￥9.9
基于matlab的動態粒子群算法。普通粒子群算法無法感知外界環境的變化，在外界環境發生改變時無法實時進行響應，因而缺乏動態環境尋優能力。在普通粒子群算法基本上通過增加敏感粒子得到一種動態粒子群算法，該算法通過實時計算敏感粒子的適應度值從而感知外界環境的變化，當外界環境的變化超過一定的閾值時算法以按一定比例更新速度和粒子的方式進行相應，從而具有動態環境尋優的功能。程序已調通，可直接運行。
汽車安全氣囊展開動態模擬（粒子法）-Hypermesh/LS-DYNA ￥5.99
這是粒子法做氣囊展開的例子，粒子法和控制體積法的區別可以參見文獻【1】，如果您覺得有幫助，請不吝惜點個贊，付費文檔是K文件，有需要的可以嘗試下載，謝謝。
【1】車凱凱,王美松. 安全氣囊展開的三種數值模擬方法的對比[J]. 汽車安全與節能學報
