基于MATLAB的車牌識別模型。包括車牌識別系統(tǒng)，完成車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。用到灰度化、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測、車輛定位、分割車牌、車輛預(yù)處理、字符分割最后得到識別結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

基于matlab的多尺度排列熵（MPE）模型，首先通過對多尺度排列熵算法的參數(shù)時(shí)間序列長度 N、嵌入維數(shù) m、延遲時(shí)間 t 和尺度因子 s 進(jìn)行研究，得出對其參數(shù)優(yōu)化的必要性。進(jìn)而在綜合考慮參數(shù)影響的基礎(chǔ)上，以多尺度排列熵的偏度構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)對多尺度排列熵算法(MPE)的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得到最優(yōu)參數(shù)。程序已調(diào)試通過，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

本課程主要解決的是直接利用Adams Car 2020版本里面Suspension Analysis中懸架如何與Simulink聯(lián)合仿真，與之前我發(fā)布的2018版本有所不同，同時(shí)解決了懸架動撓度、輪胎動行程、側(cè)傾角如何編寫的問題。希望觀看后可以解決大家遇到此類問題時(shí)的時(shí)間，為大家節(jié)約時(shí)間

本課程與一般論文里的半懸架聯(lián)合仿真不同，以B級路面勻速工況為例， 詳細(xì)教授了整車模型在勻速直線運(yùn)動時(shí)的減振器半主動控制力與matlab simulink的聯(lián)合仿真。并解決了直接使用仿真結(jié)果.m文件時(shí) simulink里面output項(xiàng)包括testrig下默認(rèn)參數(shù)的30余項(xiàng)output接口，我們只需要保留使用懸架動撓度，車身垂向加速度，車身垂向速度，懸架兩端相對速度接口。

基于matlab的螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優(yōu)化目標(biāo)優(yōu)化SVM算法的參數(shù)c和g，輸出分類可視化結(jié)果。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的引力搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優(yōu)化目標(biāo)優(yōu)化SVM算法的參數(shù)c和g，輸出分類可視化結(jié)果及適應(yīng)度變化曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的鋰電池的模型構(gòu)建、參數(shù)識別和驗(yàn)證、SoC估計(jì)，Simulink采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器（EKF），m腳本采用（EKF和(無跡卡爾曼濾波)UKF）。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的1.高斯噪聲2.瑞利噪聲3.伽馬噪聲4.均勻分布噪聲5.脈沖（椒鹽）噪聲五組噪聲模型，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的粒子群算法與 Simulink 模型之間連接的橋梁是粒子（即 PID 控制器參數(shù)）和該粒子對應(yīng)的適應(yīng)值（即控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)）。

主要內(nèi)容包括：卡爾曼濾波數(shù)學(xué)模型及MATLAB程序輕松入門，標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波處理線性離散隨機(jī)系統(tǒng)算法再提升，卡爾曼濾波理論簡介與算法主要參數(shù)作用，卡爾曼濾波在定位和視頻跟蹤與估計(jì)實(shí)際信號等方面的應(yīng)用，擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)處理非線性微分隨機(jī)系統(tǒng)及其應(yīng)用3例，無跡卡爾曼濾波(UKF)處理非線性離散隨機(jī)系統(tǒng)及其應(yīng)用，交互式多模型(IMM)濾波及其應(yīng)用與推廣問題。

附帶simulink模型以及matlab求解幅頻特性的方法，歡迎大家一起學(xué)習(xí)探討并進(jìn)行指正。