MATLAB / Octave算法
Matlab 找不到编译器解决方案：MinGW-w64 C/C++环境配置
综述由AI生成介绍解决 Matlab 报错找不到编译器问题的方法。Matlab R2016b 后不再自带免费编译器，需安装 MinGW-w64。文章解释了 MEX 文件编译需求及原因，并提供了通过 Matlab 附加功能管理器安装官方支持版本的步骤指南。
分类：编程语言 · MATLAB / Octave
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基于 FPGA 的新型直流耗能装置实时仿真模型研究
综述由AI生成提出一种基于 FPGA 的新型直流耗能装置实时仿真模型，针对传统仿真精度不足和延迟高的问题，构建了高并行低延迟平台。通过节点分析法与半隐式延时解耦方法建立数学模型，实现了子模块电容放电和集中耗能电阻功率分配的精确模拟。实验表明，在稳态条件下母线电压 RMS 误差控制在 2.6%~4.7%，暂态响应延迟保持在 2.1~4.5μs，较传统 EMT 仿真减少约 87% 计算时间，验证了模型在大规模系统中的精度与实时性，为柔性直流输电系统保护策…
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密集城市环境无人机空对地路径损耗研究与 Matlab 实现
综述由AI生成研究了密集城市环境下低空无人机与移动站之间的空对地信道模型。基于光线追踪仿真和刀口衍射理论，推导了路径损耗解析模型。通过 Matlab 代码实现了覆盖半径与无人机高度、最佳仰角的关系计算，以及特定高度下路径损耗与仰角的分析。结果显示该模型在标准误差和置信区间上优于其他模型，为无人机网络部署提供了有效参考。
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基于 FPGA 的北斗导航自适应抗干扰算法设计与实现
综述由AI生成研究了基于阵列天线的北斗导航系统自适应抗干扰算法。在 MATLAB 中建立阵列模型，仿真了功率倒置和空时联合抗干扰算法。确定了 FPGA 实现方案，包括数字下变频、权值计算等模块。提供了基于 NIOS II 软核和 Verilog HDL 两种实现方式。实测结果表明两种方案均具备抗干扰性能，验证了系统正确性。
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DIPUM 工具箱全景解读：冈萨雷斯数字图像处理 MATLAB 源码分析
全面解读 DIPUM 工具箱，基于冈萨雷斯《数字图像处理》MATLAB 源码。内容涵盖图像增强、频域滤波、彩色空间转换、几何变换、形态学、分割、描述子、小波分析及压缩等 12 大类功能。通过梳理 448 个函数接口，提供功能坐标与使用范式，并结合教学、科研及硬件链路示例，解析代码逻辑与边界限制，帮助读者掌握图像处理底层实现细节。
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基于动态反演和扩展状态观测器的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器
提出一种基于动态反演和扩展状态观测器（ESO）的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器。通过动态反演将非线性姿态系统线性化解耦为三个单输入单输出系统，结合PD控制器实现轨迹跟踪；利用ESO估计并补偿未建模动力学及外部扰动。仿真结果表明，该控制器在抗干扰能力和轨迹跟踪精度上优于传统PID和滑模控制，适用于复杂环境下的无人机稳定飞行。
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机器人标准 DH 与改进 DH 参数对比
综述由AI生成对比了机器人学中的标准 DH（SDH）与改进 DH（MDH）参数法。主要区别在于连杆坐标系建立位置不同（SDH 在远端，MDH 在近端）及变换矩阵乘法顺序相反。MDH 适用于开链、树状及闭链结构，避免了 SDH 在复杂机构中的坐标系歧义问题。文中提供了基于改进 DH 的 MATLAB 几何雅可比矩阵计算代码示例。
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城市密集区无人机多目标路径规划：NSGA-II 算法与 Matlab 实现
综述由AI生成基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）在 Matlab 中实现了城市密集区无人机多目标路径规划。内容涵盖场景建模（建筑避障、雷达威胁）、B 样条轨迹生成与解码、硬约束检验（防撞、动力学）及多目标函数设计（能耗、威胁、平滑）。通过分层罚函数机制处理约束违规，结合高阶可视化面板展示帕累托最优解。实验表明算法能有效收敛，在安全性、经济性与隐蔽性之间取得平衡。
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基于动态反演和扩展状态观测器的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器
提出一种基于动态反演和扩展状态观测器（ESO）的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器。通过动态反演将非线性姿态系统解耦为三个单输入单输出系统，结合PD控制器实现轨迹跟踪；利用ESO估计并补偿未建模动力学及外部扰动。仿真表明，该控制器在抗风扰、超调量及稳态误差方面优于传统PID和滑模控制，具备高精度与强鲁棒性。
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基于 PSO 与 DWA 融合的无人机三维动态避障路径规划 (Matlab 实现)
提出一种融合粒子群算法（PSO）与动态窗口法（DWA）的混合算法，用于解决无人机在三维复杂环境中的动态避障路径规划问题。PSO 负责生成避开静态障碍物的全局路径，DWA 负责实时应对动态障碍物。仿真实验表明，该混合算法相比单一算法在路径长度、飞行时间及碰撞次数上具有显著优势，能规划出安全、平滑且高效的飞行路径。
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基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量多目标粒子群优化算法 NMOPSO 研究
综述由AI生成研究了基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量多目标粒子群优化算法（NMOPSO）。针对城市环境复杂、多目标冲突的问题，NMOPSO 引入导航变量引导粒子搜索方向，结合多目标优化框架。文章阐述了算法原理、运动学模型及目标函数定义，详细描述了参数设置、初始路径生成、适应度计算、非支配解集更新等实现步骤。实验对比表明，NMOPSO 在帕累托前沿分布、路径质量及收敛速度上优于传统 MOPSO 和 NSGA-II 算法，为无人机复杂场景下的路…
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基于 Q-Learning 的三维动态环境无人机避障路径规划研究
对低空复杂三维环境下无人机自主飞行的安全与路径优化问题，提出一种基于 Q-learning 强化学习的导航与避障方法。通过构建包含静态与动态障碍的三维离散化环境，设计严格的安全距离约束机制及多目标分层奖励函数，采用衰减式探索 - 利用策略引导策略学习。仿真结果表明，该方法能在满足最小安全距离前提下有效规避障碍，自主规划无碰撞飞行路径，具备较好的动态环境适应性与决策稳定性，为三维空间内无人机自主导航任务提供技术支撑。
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MATLAB 2025a 发布：深色模式与 Copilot 编程助手上线
综述由AI生成介绍 MATLAB 2025a 版本的更新内容。包括系统配置要求及教育邮箱免费获取方式。新功能涵盖界面深色主题、MATLAB Copilot AI 助手辅助编程、绘图区代码生成优化以及 Simulink 模块布局与示波器升级。建议用户参考官方文档了解详细工具箱更新。
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汽车雷达多径环境下的幽灵目标检测技术
综述由AI生成对汽车雷达在多径反射下产生的幽灵目标问题，提出了一种基于广义似然比检验（GLRT）的检测方法。将幽灵检测建模为复合假设决策问题，利用稀疏增强的压缩感知与 Levenberg-Marquardt 优化估计角度参数，并设计了凸波形优化方案提升性能。仿真与实验结果表明，该方法在均匀线性阵列和稀疏线性阵列配置下均优于传统基于网格的估计器，能有效消除幽灵目标并保留真实路径。
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基于FPGA调制信号模型的MATLAB/Simulink仿真设计
综述由AI生成基于MATLAB/Simulink搭建FPGA调制信号模型仿真的设计与实现。系统包含信号源、FPGA逻辑行为仿真、调制解调及性能分析四大模块，支持ASK、FSK、PSK等调制方式的建模。通过HDL Coder生成Verilog代码验证可综合性，并在不同信噪比下测试误码率与频谱特性。结果显示仿真结果符合理论规律，时序偏差小，为FPGA硬件实现提供了可靠依据。
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机器人未知测量噪声的扩展卡尔曼滤波同时定位与地图绘制
综述由AI生成探讨机器人扩展卡尔曼滤波（EKF）同时定位与地图绘制（SLAM）中未知测量噪声的处理方法。内容包括 EKF-SLAM 概述、噪声协方差自适应估计、鲁棒滤波设计及多模型滤波策略。文中提供了状态预测与观测更新的数学公式，以及 Python 参考实现代码。文章基于 MATLAB 2019b 环境编写，旨在解决噪声统计不准确导致的估计偏差问题，适用于相关科研与工程应用。
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MATLAB AI 大模型集成工具箱：支持 DeepSeek、Kimi 等模型辅助编程
该工具将多款 AI 大模型（如 DeepSeek、Kimi、通义千问等）集成至 MATLAB 环境，提供自然语言转代码、报错自动修复及全生命周期管理功能。支持自定义模型配置与 API 优化，无需切换软件即可实现一键生成、运行与调试，降低编程门槛，适用于科研与工程场景。
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扫频信号（Chirp）原理、分类及工程应用测试
综述由AI生成扫频信号（Chirp）的原理、分类及工程应用。扫频信号频率随时间变化，分为线性和对数两种。主要用于系统辨识和频率响应测试，相比单点测试效率更高。文章提供了 MATLAB 生成代码及 FPGA/C++ 实现逻辑，分析了方波和正弦波扫频的实测结果，包括 FFT 频谱的阶梯状分布、菲涅耳纹波成因及窗函数对频谱的影响。通过 STFT 和 FFT 对比，揭示了采样率、相位敏感性及频谱泄露对测试结果的影响，为 ADC 前端电路测试提供理论参考。
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粒子群优化算法求解复杂三维环境下多无人机动态避障路径规划
介绍基于粒子群优化算法（PSO）解决复杂三维环境下多无人机动态避障路径规划问题。首先分析多无人机协同作业面临的障碍物及环境动态变化挑战，指出传统算法在复杂三维空间中的局限性。接着阐述 PSO 算法原理，包括鸟群觅食模拟、粒子更新机制及适应度函数设计。核心流程涵盖空间离散化建模、初始化、适应度评估、粒子迭代更新及动态环境处理。该方法利用 PSO 全局搜索能力强、收敛快的特点，实现路径快速优化与实时调整，为多无人机协同飞行提供可靠方案。
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基于 S 函数和 Simulink 的 6 自由度无人机飞行模拟与控制
综述由AI生成基于 S 函数和 Simulink 实现 6 自由度无人机飞行模拟与控制的方案。首先阐述了六自由度的概念（平移与旋转）及飞行模拟的关键因素（空气动力学、重力、电机动力）。接着详细讲解了 S 函数在 Simulink 中的原理及其在构建无人机动力学模型和控制算法中的应用，如 PID 控制、自适应控制等。最后展示了部分运行结果截图和核心代码片段，为无人机研发测试提供了虚拟环境下的验证方法。