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Dijkstra
- C语言编程实现D算法。本实验利用Matlab实现。实现以下功能： 1输入必要参数，包括：节点个数、节点间路径长度、给定节点； 2输出给定节点到其它各节点的最短路径、径长； 3节点间路径长度用矩阵形式表示： -D C language programming algorithm. In this study, by Matlab. Achieve the following functions: 1 Enter the required parameters, includ
qpsk
- 要求对有3条固定路径的AWGN多径信道中的QPSK系统进行BER性能仿真，并与在理想的AWGN信道中同样系统的BER性能进行比较。熟悉瑞利平坦衰落、莱斯平坦衰落与频率选择性衰落的特点，比较这些衰落信道的误码率。-Required to have three fixed-path AWGN multipath channels of QPSK system BER performance simulation, and in an ideal AWGN channel with the same
multipath
- 关于多径效应的MATLAB仿真程序，共四个。这个matlab代码从两种情况下生成传输信号频域的方面比较。-Multi-path effects on the MATLAB simulation program, a total of four. The matlab code is generated from the two cases signal transmission aspect of frequency domain comparison.
WSNdingwei
- 无线传感器网络余种定位算法matlab代码，包括DV-Hop和RSSI算法等等，十分全面实用，解压后加入路径即可开始仿真。-Kinds of wireless sensor network positioning algorithm matlab code, including the DV-Hop and RSSI algorithm and so on, very comprehensive and practical, to start the simulation after decom
matlab
- 人工势场法的路径规划方面的编程代码，能够很好地实现避障，对学习有一定帮助-Path planning artificial potential field programming code, can achieve a good obstacle avoidance, to learn of some help
B-A
- 在介绍无尺度网络概念和原理的基础上, 运用一种建模方法, 构建了无尺度网络模型。该模型通过对无尺度网络的度、平均路径长度、聚集系数等参数的矩阵变换, 实现了无尺度网络的仿真程, 给出了仿真流程图, 并用 Matlab软件获得仿真结果, 为有关的无尺度网络特性的研究和相关的具体无尺度网络问题的探讨提供一定借鉴-Introducing the concepts and principles of scale-free networks, based on the use of a modeling
92775394autobizhangrobot
- 人工势场法路径规划matlab源代码，适用于机器人路径规划(Artificial potential field path planning matlab source code, applicable to robot path planning)
蚁群算法
- 路径优化蚁群算法matlab程序‘ 在求解该问题的蚂蚁算法中，每只蚂蚁是一个独立的用于构造路线的过程，若干蚂蚁过程之间通过自适应的信息素值来交换信息，合作求解，并不断优化。(Path optimization, ant colony algorithm, matlab program. In the ant algorithm for solving this problem, each ant is an independent procedure for constructing the
pso1
- 基于粒子群算法的移动机器人路径规划，文件是关于粒子群算法求解路径规划的问题，其中包括栅格障碍物环境的建立，粒子群及其改进算法的仿真程序。(On path planning problem of particle swarm algorithm matlab code)
matlab改进人工势场路径规划（避障，c语言）
- 使用matlab语言，用改进人工势场法，实现无人机路径规划和避障控制(Path planning and obstacle avoidance control of UAV)