matlab定位算法
1. 我用面阵CCD拍了十字刻线图，想用matlab提取刻线及算法,求十字刻线提取方法程序及中心定位算法程序。
%直接读取该行数据就是了
I=imread('xxx.bmp');
[m,n,p]=size(I);
II=gray...(I);%这个函数我搞忘了，你查一下help，就是转灰度的
%或者已经有了灰度数据II，就不用前面的了
[a,b]=size(II);
x=1:b;
y=zeros(1,b);
for i=1:b
y(i)=II(10,i);%读取第10行的数据
end
plot(x,y)
2. matlab中行人图像的定位算法有哪些
点短暂的困难，就想辞职不干了，但公司马上就会
3. 利用matlab分别对三边测量定位算法和改进算法进行仿真和验证 急求源程序
%%清空环境变量
clc
clear
loaddata
%%数据累加作为网络输入
[n,m]=size(X);
fori=1:n
y(i,1)=sum(X(1:i,1));
y(i,2)=sum(X(1:i,2));
y(i,3)=sum(X(1:i,3));
y(i,4)=sum(X(1:i,4));
y(i,5)=sum(X(1:i,5));
y(i,6)=sum(X(1:i,6));
end
%%网络参数初始化
a=0.3+rand(1)/4;
b1=0.3+rand(1)/4;
b2=0.3+rand(1)/4;
b3=0.3+rand(1)/4;
b4=0.3+rand(1)/4;
b5=0.3+rand(1)/4;
%%学习速率初始化
u1=0.0015;
u2=0.0015;
u3=0.0015;
u4=0.0015;
u5=0.0015;
%%权值阀值初始化
t=1;
w11=a;
w21=-y(1,1);
w22=2*b1/a;
w23=2*b2/a;
w24=2*b3/a;
w25=2*b4/a;
w26=2*b5/a;
w31=1+exp(-a*t);
w32=1+exp(-a*t);
w33=1+exp(-a*t);
w34=1+exp(-a*t);
w35=1+exp(-a*t);
w36=1+exp(-a*t);
theta=(1+exp(-a*t))*(b1*y(1,2)/a+b2*y(1,3)/a+b3*y(1,4)/a+b4*y(1,5)/a+b5*y(1,6)/a-y(1,1));
kk=1;
%%循环迭代
forj=1:10
%循环迭代
E(j)=0;
fori=1:30
%%网络输出计算
t=i;
LB_b=1/(1+exp(-w11*t));%LB层输出
LC_c1=LB_b*w21;%LC层输出
LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22;%LC层输出
LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23;%LC层输出
LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24;%LC层输出
LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25;%LC层输出
LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26;%LC层输出
LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;%LD层输出
theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1));%阀值
ym=LD_d-theta;%网络输出值
yc(i)=ym;
%%权值修正
error=ym-y(i,1);%计算误差
E(j)=E(j)+abs(error);%误差求和
error1=error*(1+exp(-w11*t));%计算误差
error2=error*(1+exp(-w11*t));%计算误差
error3=error*(1+exp(-w11*t));
error4=error*(1+exp(-w11*t));
error5=error*(1+exp(-w11*t));
error6=error*(1+exp(-w11*t));
error7=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*(w21*error1+w22*error2+w23*error3+w24*error4+w25*error5+w26*error6);
%修改权值
w22=w22-u1*error2*LB_b;
w23=w23-u2*error3*LB_b;
w24=w24-u3*error4*LB_b;
w25=w25-u4*error5*LB_b;
w26=w26-u5*error6*LB_b;
w11=w11+a*t*error7;
end
end
%画误差随进化次数变化趋势
figure(1)
plot(E)
title('训练误差','fontsize',12);
xlabel('进化次数','fontsize',12);
ylabel('误差','fontsize',12);
%print-dtiff-r60028-3
%根据训出的灰色神经网络进行预测
fori=31:36
t=i;
LB_b=1/(1+exp(-w11*t));%LB层输出
LC_c1=LB_b*w21;%LC层输出
LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22;%LC层输出
LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23;%LC层输出
LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24;%LC层输出
LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25;
LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26;
LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;%LD层输出
theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1));%阀值
ym=LD_d-theta;%网络输出值
yc(i)=ym;
end
yc=yc*100000;
y(:,1)=y(:,1)*10000;
%计算预测的每月需求量
forj=36:-1:2
ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10;
end
figure(2)
plot(ys(31:36),'-*');
holdon
plot(X(31:36,1)*10000,'r:o');
4. 如何运行matlab程序
一、数学模型
先问三个主要问题（联系实际问题，也就是实际问题转化为数学模型的过程）：
（1）这是什么类型的数学模型（优化模型）
（2）该数学模型解决啥问题（求最优值）
（3）数学模型是怎样解决问题的（梯度下降）
后三个问题：
（1）数学模型的数学表达式
（2）求解的方法
（3）求解方法的步骤
二、matlab
阅读程序的步骤：
基本思路是结合算法的基本原理，求解方法、求解步骤，阅读程序。看程序中的那块对应算法中的那一步。
技巧是：
（1）这步我称为‘重点定位’，定位算法输出量在程序的位置，这往往是最终的数学表达式。也就是说，好多变量已经解好了。我们可以借此反追踪量的求解过程。这是所谓的过程--->结果--->过程
(2)了解程序的输入量、输出量所代表的含义
(3)确定输入量、输出量、程序中变量、常量跟数学模型量的对应关系
（4）追踪输入量、输出量和程序中量的变化，借此来理解数学模型的求解过程；反之，借求解数学模型的过程来理解程序中量的含义（有时，量的含义没有注释或者注释看不懂）
三、程序设计
5. matlab相关问题
% 假设AM MC AC等都是已知的
AMC = acos((AM^2 + MC^2 - AC^2)/(2*AM*MC))
% 算出来的是弧度， 如果你想转化为度数的话，执行下面一句
AMC = AMC * 180/pi;
6. 无线传感器网络加权质心定位算法Matlab仿真的一些疑问。
你没有定义信标节点（BeaconAmount）的个数。不定义肯定报错啊。一下是我最近随便编的一段类似于质心算法的东西的核心部分，你的同学应该能看懂，有点帮助。
if num_of_neb_anchor(i)>1&&num_of_neb_anchor(i)<6
%如果未知节点i的邻居锚节点个数在2和5之间
fenmu(i)=0;
fenzi_x(i)=0;
fenzi_y(i)=0;
fenzi_z(i)=0;
for k=1:num_of_neb_anchor(i)
distant_rssi(i,k)=sqrt((node_x(i)-neighbor_anchor_x(i,k))^2+(node_y(i)-neighbor_anchor_y(i,k))^2+(node_z(i)-neighbor_anchor_z(i,k))^2);
fenmu(i)=fenmu(i)+1/distant_rssi(i,k);
fenzi_x(i)=fenzi_x(i)+neighbor_anchor_x(i,k)/distant_rssi(i,k);
fenzi_y(i)=fenzi_y(i)+neighbor_anchor_y(i,k)/distant_rssi(i,k);
fenzi_z(i)=fenzi_z(i)+neighbor_anchor_z(i,k)/distant_rssi(i,k);
end
esti_node_x(i)=fenzi_x(i)/fenmu(i);
esti_node_y(i)=fenzi_y(i)/fenmu(i);
esti_node_z(i)=fenzi_z(i)/fenmu(i);%未知节点的估计坐标
end
7. 室内定位在matlab的什么库里进行仿真
基于历史数据库的室内定位算法，通过matlab对nnss算法进行仿真
云盘链接已私信发送给你了，你看一下是不是你需要的
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8. zigbee定位用什么算法用什么软件可以仿真
定位算法有很多种，看你怎么处理定位，定位精度要求等级，比较常见的有“质心定位算法”，“三边定位算法”等，如果只做仿真的话，可以用matlab进行仿真
9. 求基于rssi的无线传感器网络的质心加权和最大似然定位算法的matlab仿真程序。
基于rssi的无线传感器网络的质心加权和最大似然定位算法来吧我来原创给你,
10. 求助：实现论文《基于RS码的二值图像认证及篡改定位算法》中算法的matlab程序（即嵌入和提取算法）
请到图书馆找一下相关的文献啊！