相对路径

Matlab开发：相对增益阵列。该程序用于计算相对增益阵列（RGA）、一般RGA以及输入和输出有效性。

问题在于优化整体燃料消耗的同时，使机动航天器与目标航天器会合。由于传输是共面的，因此不考虑平面外项。这是一个具有指定边界条件的自由最终时间最优控制问题。

Matlab开发：相对小波能量计算方法。这篇简短的教程介绍了如何计算相对小波能量的程序。

该存储库包含与以下手稿相关的Matlab代码：P. Ippersiel、SM Robbins、PC Dixon。研究了步态过程中的下肢协调性和可变性，探讨了年龄和行走表面对步态的影响。代码需在Matlab 2020a及以上版本中运行，支持Mac OS 10.15.5。

这段Matlab代码进行矩阵运算，用于计算MMD和相对MMD测试。在示例文件Example_Vae.py中提供了一个示例，展示了如何训练两个变分自动编码器，并使用MMD方法将它们的样本与保留集进行对比。相对MMD的准确计算对于其有效性至关重要，因此矩阵运算可能会较为复杂。确保您的numpy安装正确配置，链接到优化的BLAS库（例如openblas）。如有疑问或错误报告，请随时与我们联系。

这份Matlab代码库挺适合用来从数字高程模型（DEM）中提取纹理特征，尤其是基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法。它包含了从haralick到Main1等多个文件，能计算像对比度、能量、相关度、方差、熵等 13 种不同的纹理特征。对于有些需要在Matlab上进行地形的同学来说，挺实用的，是对于那些从DEM提取纹理特征的研究。你只需要根据文件的注释就能快速上手，还能直接计算各种常见的纹理特征，简直是为做图像的朋友们量身定制的工具。哦对了，代码兼容Matlab 2015b版本，运行起来也比较稳定。如果你正在进行类似的地形，完全可以试试这份代码，它应该能给你的研究带来不小的！

在机器人路径规划中，我们致力于寻找既避开障碍物，又能实现最短路径的最佳方案。 最优路径：这条路径不仅完全避开所有障碍物，而且路径长度也是所有可行路径中最短的，代表着全局最优解。 较优路径：这类路径同样可以避开所有障碍物，但路径长度并非最短，可以看作是局部最优解。 为了寻找最佳路径，我们会运用以下策略： 选择： 从众多路径方案中筛选出那些相对较优的路径。 交叉： 将不同的路径方案进行组合和交叉，以维持路径方案的多样性，并引导路径方案朝着全局最优解的方向进化。

该工具能够清除所有用户自定义的 Matlab 路径附加项，将 Matlab 路径恢复到默认状态。

MATLAB 的路径规划项目里，A*算法是个挺常用的老朋友。这份叫MATLAB A 星算法.zip的资源，代码不花哨但实用，逻辑清晰，适合新手上路，也方便老手魔改。压缩包里是一个用MATLAB实现的 A*路径搜索例子，支持地图建模、起点终点设置、开放关闭列表维护这些标准流程。pdist2、find这些函数都用上了，节省不少体力活。你只需要用二维数组定义个小地图，0 通行，1 障碍，设好起点终点，剩下的就交给算法自动跑路径了。中间还用了曼哈顿距离来算启发值，简单好调。要是你熟一点了，也可以换成欧几里得试试，效果会有些不一样。整套逻辑就是个“边走边估”的过程，既看眼下的代价，也想后面的路要怎么走，

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