代码搜索:交通仿真
找到约 10,000 项符合「交通仿真」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/341202/12103110
c main.c
#define uchar unsigned char //定义一下方便使用
#define uint unsigned int
#define ulong unsigned long
#include //包括一个52标准内核的头文件
char code dx516[3] _at_ 0x003b;//这是为了仿真设置的
sbit BEEP=P
www.eeworm.com/read/341202/12103483
c main.c
#define uchar unsigned char //定义一下方便使用
#define uint unsigned int
#define ulong unsigned long
#include //包括一个52标准内核的头文件
char code dx516[3] _at_ 0x003b;//这是为了仿真设置的
sbit BEEP=P
www.eeworm.com/read/254923/12112352
asv main.asv
%仿真《西北师范大学学报》的遗传主程序 %计算的染色体均方误差 fitness=8/sum(error.^2)
% tic
clear
Popsize=20;
P_mutation=0.1;
P_cross=0.6;
real chrom;
real currentbest_value;
m=25; %权值和阈值的初始化范围
chro
www.eeworm.com/read/254923/12112354
m main.m
%仿真《西北师范大学学报》的遗传主程序 %计算的染色体均方误差 fitness=8/sum(error.^2)
% tic
clear
Popsize=40;
P_mutation=0.1;
P_cross=0.6;
real chrom;
real currentbest_value;
m=25; %权值和阈值的初始化范围
chro
www.eeworm.com/read/254536/12131164
m newsom123.m
close all
echo on
% NEWSOM----创建自组织网络
% TRAIN----对自组织网络进行训练
% SIM----对自组织网络进行仿真
pause
clc
% 产生样本数据P
P=[0.045944 0.747493 50 132 25;
0.046046 0.711557 48 128 25;
0.08173 0.68346 52 140
www.eeworm.com/read/254371/12140379
m input_b.m
function x=input_b(N,NL)%N为一个ofdm符号中的子符号个数,NL为一次仿真所包含的ofdm符号数
for i=1:NL
input_0=rand(1,4*N); %输入的二进制数据序列
for j=1:4*N
if input_0(j)>0.5
www.eeworm.com/read/151608/12188936
m exm09624_1.m
%exm09624_1.m
InInit=simget('exm0953_1','InitialState') %获取模型窗对初始值的设置
[t,x,y]=sim('exm0953_1',100); %在模型内设置参数下进行仿真
opts=simset('InitialState',[120,0,0,0]); %初始值的重置
[tt,xx,yy]=sim('exm0953_1',
www.eeworm.com/read/151608/12188960
m exm09651_1.m
% exm09651_1.m 画普通状态轨迹
clf;hold on
xx=[-2,1;-1,1;0,1;1,1;1,0;1,-1;1,-2]; %轨线起点
nxx=size(xx,1); %起点数
for k=1:nxx
opts=simset('initialstate',[xx(k,1),xx(k,2)]); %设置仿真初值
[t,x,y]=sim(
www.eeworm.com/read/339239/12247140
m exm041022_1.m
%exm041022_1.m 利用fminsearch指令进行非线性参数估计
k_noise=0.3; %控制噪声水平
[x,y,STDY]=xydata(k_noise); %运行仿真数据产生程序,产生数据
a0=[1 1 1 1]; %被估参数的初试猜测
options=optimset('fminsearch'); %这步在MATLAB6.1
www.eeworm.com/read/337166/12386803
m exm041022_1.m
%exm041022_1.m 利用fminsearch指令进行非线性参数估计
k_noise=0.3; %控制噪声水平
[x,y,STDY]=xydata(k_noise); %运行仿真数据产生程序,产生数据
a0=[1 1 1 1]; %被估参数的初试猜测
options=optimset('fminsearch'); %这步在MATLAB6.1