数学建模中Matlab算法在工科专业课程中的教学应用

教学与实践证明,Matlab算法在数学建模中的应用实在是工科专业课程中的重要组成部分。从理论和实践角度探索者数学建模的关键定义,并揭示其在工科教育的实际应用和价值,表明工科专业课程对数学建模的需求。仔细解读Matlab算法的基本概念,并研究其在工科教育的实际应用,并以具体案例来突显其实质功能。结合数学建模与Matlab算法的教育策略,悉心分享如何利用其提高工科学习效果的教学案例。赋予目前的挑战,预见未来的发展后景,给出了进一步发展的建议,目的在于推动数学建模与Matlab算法在工科教育中的广泛应用与深入发展。

球Bessel方程本征值问题特征方程根的Matlab算法

给出常见的[0,b]区间上的球Bessel方程本征值问题的特征方程,利用半奇数阶Bessel函数与Bessel函数之间的关系,将球Bessel函数转化为柱Bessel函数,得到一般区间上球Bessel方程的本征值和本征函数,分别对高阶和低阶球Bessel函数的不同情况,讨论使用Matlab编程得到特征方程根的方法,并介绍实际应用.

基于MATLAB算法的榨辊模糊可靠性优化设计研究

以甘蔗榨辊为研究对象 ,运用模糊可靠性优化方法对其进行可靠性优化设计 ,建立压榨辊的优化数学模型 ,然后通过 MATL AB算法来实现。MATL AB算法在优化设计中的实现可以免去各种复杂的编程和各种难于掌握的优化算法 ,使优化设计的运算更易于实现。最后将优化结果与传统榨辊的设计相比较 ,得出更合理、更准确、更科学的设计结果。

基于机器视觉的智能手语识别翻译器设计与实现——评《机器人学、机器视觉与控制:MATLAB算法基础》

机器人学是将现代科技与传统机械相结合的学科,包括了机器人的设计、生产及运用等各方面的知识内容,传递出了人工智能的先进理念,是对各行业发展及人类社会进步有益的学科,也是当下备受各国重视的热门学科。在这一学科的建设方面,我国起步较晚,与其他国家也存在差异,但经过奋起直追,在相关领域也有了突破。时至今日,我国人工智能技术日臻完善,并得以顺利地将这一技术运用到了不同的行业之中,去解决人类各方面的难题,在海洋开发、危险工作等场景中,都可以见到机器人的身影。

基于Matlab粒子群算法的铣削用量优化及齿轮齿条接触分析

铣削加工中,加工效率与质量主要取决于铣削速度、进给量以及背吃刀量的选择。采用Matlab粒子群算法对铣削用量进行多目标优化组合设计。在得出的优化进给量基础上,运用ANSYS分析软件对进给齿轮与齿条进行接触仿真分析,验证Matlab粒子群优化算法的可行性与准确性。优化结果对实际加工具有一定的指导意义。

基于Matlab遗传算法工具箱的内插齿刀优化设计

插齿刀参数的选取决定着插齿刀寿命、耐用度和被加工齿轮质量。为了使渐开线内齿轮插齿刀获得更好的切削性能,综合考虑切入顶切、干涉顶切等约束条件,建立了以插齿刀最大重磨厚度、最大变位系数及最大齿数参数为优化目标的数学模型,该模型为插齿刀参数优化设计奠定了基础。在所建立的数学模型基础上,针对传统插齿刀参数优化方法不易全局寻优、迭代收敛慢等不足,提出了一种基于Matlab遗传算法工具箱求解渐开线直齿内插齿刀参数的优化设计方法。

一类特殊欧式期权定价模型的Matlab算法

对于股票价格在布朗运动和泊松运动共同作用下、存在交易费用和连续红利的欧式看涨期权定价模型,针对其微分方程解和数值解的复杂性,研究了其期权价格解析式解的Matlab算法,二叉树、三叉树数值解的Matlab算法,从而大大简化了期权定价的过程。最后通过实例研究,对比三种算法所得结果的差异性,并分析了模型中各个参数对期权定价结果的影响程度,从而可为各类新型期权的产生提供一定的理论支持。

在MATLAB编程环境下利用遗传算法实现函数的优化

遗传算法自出现以来就在函数优化问题中得到了广泛应用,而MATLAB作为一种拥有高性能数值计算能力的通用科技计算机语言,它所提供的MATLAB遗传算法工具箱为遗传算法从业者和初次实验遗传算法的人提供了广泛多样的有用函数。文章尝试在MATLAB编程环境下利用演化算法的一个重要分支——遗传算法来实现一个简单一元函数的优化。

一种基于小波变换的数据位迭代纠错算法设计与Matlab实现

针对目前图像数据处理系统中由系统噪声等各种因素造成的不等规模的数据出错问题,文章针对以往的基于小波变换的位纠错算法在纠错精度上不足的缺点,提出一种新型高效的迭代纠错算法,以提升数据处理系统中的多种数据流的位纠错精度,从而提高数据的纠错质量.经Matlab算法验证结果分析,与传统的纠错算法相比,文章设计的新型位迭代纠错算法能够显著提升图像数据的位纠错精度和图像质量.

基于matlab6.1目标跟踪算法验证实现

介绍了基于matlab6.1的目标跟踪算法验证过程,验证过程利用matlab强大的图像处理工具箱,缩短了跟踪算法的验证周期,为图像处理系统提供依据。

两类基于MATLAB的Lyapunov与Riccati线性矩阵不等式可行解的算法分析与验证

Lyapunov不等式与Riccati不等试是控制理论中广泛应用的两类线性矩阵不等式,其正定可行解问题的研究一直是控制理论中的核心问题,文中从矩阵不等式的基本描述出发对以上两种有直接联系且有重要应用意义的矩阵不等式作了理论上的可行性分析和算法上的研究.重点着眼于不等式稳定性的判定及其转换算法、不等式正定可行解的通用算法等两种算法的建立,最后通过实变量运算进行了计算精度上的验证。

基于响应曲面模型和Matlab遗传算法的压铸铝硅合金时效工艺优化及分析

时效工艺对压铸铝硅合金最终热处理强化效果起到至关重要的作用。利用响应曲面法研究了时效温度与时效时间的交互作用对压铸铝硅合金显微硬度、抗拉强度和伸长率的影响,并运用Matlab遗传算法对合金的力学性能进行多目标优化和时效工艺参数的设计。结果表明:响应曲面法结合Matlab多目标遗传算法的设计优化方法可以建立一个准确的模型,其预测值与实际值的误差小于5%。依靠模型可以快速获得不同目标需求对应的最优工艺参数方案,且经优化的时效工艺处理后合金的组织均匀,抗拉强度、硬度都有显著提升,伸长率略微下降。

基于无单元伽辽金法和Matlab遗传算法工具箱的结构形状优化研究

将无网格Galerkin法(element-free Galerkin method,EFGM)和改进的Matlab遗传算法工具箱(matlab genetic toolbox,MGT)相结合,提出了一种新的连续体结构形状优化设计方法。针对形状优化设计的特点,建立了一种规则网格与有限元网格混合的EFG积分背景网格法。详细介绍了M函数文件的修改方法,解决了现有Matlab遗传算法工具箱不能直接施加的非线性与隐性约束条件的难题。最后,完成了一个工程实例的结构形状优化,优化结果表明该方法是有效可行的。

基于FPGA的MATLAB算法

MATLAB提供了一种开发算法数学模型的高效环境,这种算法通常只需使用一组较少的仿真矢量就可完成。当创建一个DSP算法的数学模型时,MATLAB是天然之选,出于硬件考虑,可以无阻碍地使用。将一个算法转换为在FPGA上实现的定点模型是一个复杂的,可从AcceIDSP Synthesis综合工具提供的自动化、加速和可视化功能中大大受益的过程。

基于Matlab遗传算法的掘进机行星轮系减速器优化设计

行星轮系减速器是掘进机的核心设备,其体积较大,因此采用Matlab软件中遗传算法对行星轮系减速器建立数学模型并进行优化设计,以减小掘进机行星齿轮减速器的体积。结果表明,在保证强度的前提下,能够较大幅度减小减速器的体积,缩短设计时间。

使用嵌入式MATLAB实现算法与系统级设计整合

引言 本篇文章介绍了使用嵌入式MATLAB语言子集实现系统级整合验证的过程。本文通过一个无线多媒体通信系统中增强视频信号接收能力的自适应滤波器算法的例子来说明这一过程。首先构造一个Simulink的测试平台来测试嵌入式MATLAB算法，把它整合到无线通信系统模型中，修改使其达到系统级度量要求，并加入控制逻辑来提高处理效率。

基于遗传算法的盘式制动器优化设计研究

建立了盘式制动器优化设计的数学模型,选用遗传算法来求解盘式制动器的优化问题解获得了良好的效果,讨论了遗传算法实施过程中需要解决的几个关键问题,并在MATLAB环境下,利用自编遗传算法程序进行了优化求解。

基于直方图的X线医学图像增强及Matlab实现

直方图增强技术是图像增强的基本方法之一,能有效地改善图像整体对比度和细节清晰度.该文分析了直方图均衡化和直方图规定化的基本原理,给出了算法和推导公式,并在Matlab环境下,导入一幅X线医学图像,利用Matlab工具箱进行均衡化和规定化处理,给出处理后图像.

基于遗传算法的函数学习

系统地讨论了遗传算法在神经网络中的主要应用,并根据学习函数对神经网络的权系数进行学习优化,使神经网络具有该函数的性能,从而显示了遗传算法具有快速学习神经网络权重的能力。

基于GOERTZEL算法的双音多频信号检测与仿真

本文首先介绍了双音多频的概念、存在的问题以及双音多频信号产生的原理,然后推导了双音多频信号检测中的DFT算法和GOERTZEL算法。最后设计了基于GOERTZEL算法的MATLAB检测程序,得出相应的频谱图,并对仿真结果的正确性进行了验证。