PUMA算法

这是基于Don Riley的“3D Puma Robot Demo”进行的Puma 762机械手仿真，专注于解决正向和反向运动学问题。GUI经过更新，包括新的逆运动学面板和绘图功能，增强了用户体验。

C. Qian、L. Huang、M. Cao、HC So和J. Xie在《IEEE航空航天和电子系统汇刊》中发表了题为“PUMA：用于DOA估计的MODE的改进实现”的研究。该研究比较了两种算法，即MODE和PUMA，在单源DOA估计中的表现。研究结果显示，相比于MODE，PUMA在优化问题的解决方案中表现更优。

更新项目以支持MATLAB 2015b及更高版本，包括SIMULINK和Real Time Workshop。确保QNX IDE 6.5.0已正确安装。添加puma_sim_v21/rtw/c/qnx_和puma_sim_v21/toolbox/puma文件夹至MATLAB路径。修改模板前，请每次运行puma_sim_v21/set_qnx_env_Win.bat。或者使用QNX IDE中的Makefile项目来编译生成的C代码。

PUMA560 的正逆运动学验证资源，挺适合用来练手或者做课题项目的。用的是MATLAB，结合了DH 参数建模和符号运算，整体结构清晰、注释也比较详细。适合刚入门机器人学，或者准备搞控制算法测试的朋友。 六轴结构的 PUMA560，属于经典型号，网上资料也比较多。这份资源从正运动学建模开始，先用Denavit-Hartenberg参数定义了机器人每个关节的坐标系，在 MATLAB 里搞了矩阵运算，直接算出末端执行器的位置和姿态，挺直观的。 逆运动学那块更有意思，了解析解思路和数值迭代两种方式。像牛顿法、遗传算法这种常见的算法，在代码里也有体现。你如果准备搞个自己的求解器，这份代码能帮你少踩不少

采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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