说明：A* 算法实现机器人路径规划， 通过设置障碍物，设置起点和终点实现最短路径规划。

A* 算法 机器人 路径规划 障碍物 起点 终点 最短路径 规划

说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：利于MATLAB实现OFDM的发送和接收，具体过程发送端先通过QPSK调制，之后进行IFFT变换，然后再添加循环前缀，接收端是一个逆过程。该程序还有另外一个的功能是信道估计，最小乘与卡尔曼滤波器的比较。

OFDM QPSK调制 IFFT 最小乘 卡尔曼滤波器

说明：蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为，通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。粒子群算法可以用于机器人运动轨迹规划，求得最短路径。

​蚁群算法 优化算法 信息素 栅格 粒子群算法 机器人

说明：本文采用schmidl&Cox估计、Mengali&Morelli估计和最小二乘估计方法对CFO进行了估计。

OFDM CFO Cox Mengali Morelli 最小二乘估计法

说明：Q-learning 算法实现AGV的最优路径规划，实测效果非常好，对于研究深度学习和强化学习的同学很有帮助！

Q-learning算法实现 AGV 路径规划 Q-learning

说明：D2D中路由的实现，包括用户端的随机撒点，及最短路径算法。

D2D 中路由 用户端 最短路径

说明：利用emd分解轴承振动信号，并通过改进阈值函数来筛选IMF分量，最后对分量做包络分析，诊断出故障类型。

emd 轴承振动 IMF分量 诊断故障 IMF

说明：针对PMSM设计的EMPC的最优解，以MATLAB语音表达。

PMSM EMPC

说明：使用最小二乘法平差，进行圆柱拟合，两次平差可以控制初始值尽量使结果收敛

fitofcylinder matlab圆柱拟合 圆柱拟合 平差MATLAB MATLAB拟合圆柱