姿态传播
当前话题为您枚举了最新的 姿态传播。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
SNAP小型卫星姿态传播器
小卫星项目里,姿态传播这一块总被不少人忽略,但其实它挺关键的。Smart Nanosatellite Attitude Propagator(SNAP)就是一个还不错的小工具,能帮你模拟轨道和姿态的变化情况。模块设计得比较清晰,轨道传播用的是简化的二体引力模型,轻量好上手。再加上重力梯度、磁滞阻尼、空气动力等被动稳定手段,适合做初步方案,不用一上来就动手撸复杂控制器。像那种用永磁体做磁稳定的设计、或者想知道在低轨环境下气动力到底有没有效果,这个模型都能给你点启发。而且作者也有论文支持,想深挖的可以顺着文献看下去。你要是正好在搞姿态控制,或者对被动稳定感兴趣,不妨下载跑一跑。嗯,记得在引用时带上
Matlab
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2025-06-17
自由空间传播路径损耗模型LOS波传播特例
在自由空间中,最简单的波传播情况是直接视距(LOS)传播,没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。
Matlab
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2024-07-20
纳米卫星姿态确定与控制系统:姿态解算MATLAB代码
纳米卫星姿态确定与控制系统
本项目提供用于纳米卫星姿态确定与控制系统的MATLAB代码,重点关注姿态解算算法的实现。代码包含多种姿态解算方法,并可根据实际需求进行修改和扩展。
主要功能
基于不同传感器的姿态解算算法,例如陀螺仪、磁力计、太阳敏感器等。
传感器数据融合算法,提高姿态估计精度。
姿态解算算法的仿真和性能评估。
代码结构
代码采用模块化设计,便于理解和使用。主要模块包括:
传感器模型: 模拟不同传感器的输出数据。
姿态解算算法: 实现各种姿态解算方法。
数据融合算法: 融合多个传感器的测量数据。
仿真环境: 用于测试和验证算法性能。
使用方法
下载代码并解压。
根据需要修改
Matlab
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2024-05-25
virusBroadcast病毒传播模拟
Java 写的病毒传播模拟项目,封装在virusBroadcast.rar里,功能挺全的,适合做建模竞赛或课程设计参考。项目用到了 SIR 模型那一套,模拟病毒在群体中怎么传播,界面也有,直观展示传播过程,点点按钮就能看到变化,比较友好。
Java 编程负责主逻辑和 GUI,数据也靠它。UI 部分用的是 Swing,看着虽然不算炫,但胜在清晰,响应也快。建模部分用了SIR模型,参数像R0、潜伏期啥的都能配置,算得还挺靠谱。
如果你对数学建模感兴趣,是对病毒传播类的模型,这份资源蛮合适的。你能看到模型是怎么一步步跑起来的,而且数据结构和算法也用得比较稳当,逻辑清晰,适合学习。
值得一提的是它的事
算法与数据结构
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2025-07-01
快速近邻传播聚类算法
一种快速有效的聚类方法,利用Silhouette指标确定偏向参数,结合局部保持投影方法删除数据冗余信息,处理复杂和高维数据。实验表明,该算法优于传统近邻传播算法。
算法与数据结构
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2024-04-30
Matlab编写的姿态变换函数集合
介绍了使用Matlab编写的姿态变换函数集合,可以实现不同姿态之间的相互转换。导航系N为北东地坐标系,通过旋转顺序Z、Y、X得到载体系B,使用欧拉角、四元数和方向余弦阵描述,包括了dcm2eul、eul2dcm、eul2qua和qua2dcm函数。
Matlab
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2024-08-11
技术传播与地理位置分析
这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码,为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。
数据挖掘
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2024-05-12
惯性导航姿态动态初始化方法
功能:介绍了一种惯性导航系统姿态动态初始化的方法。输入包括前一时刻的GPS导航数据BLH1、载体位置mimudat1和MIMU测量数据gpsdat2,以及当前时刻的GPS导航数据BLH2、载体位置mimudat2和MIMU测量数据。输出包括中间时刻体坐标系b相对于移动站北东地坐标系n的姿态角attitude和旋转四元数Q_n_b。
Matlab
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2024-08-18
有限差分传播方法FDBPM在自由空间中传播高斯脉冲的MATLAB开发
使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本,您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。
Matlab
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2024-07-22
基于CVPR'18的LSTM姿态机代码及安装回购
该MATLAB代码先保存并运行了LSTM姿态机,这是CVPR'18中的一项研究。回购包括该论文的源代码,作者包括罗岳、王周霞等。代码已在64位Linux(Ubuntu 14.04 LTS)上测试,并要求安装MATLAB(R2015a)和至少2.4.8版本的OpenCV。使用了CUDA8.0 + cuDNNv5在GTX TitanX上测试通过。
Matlab
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2024-07-15