目录：

• 1、室内定位在matlab的什么库里进行仿真
• 2、跪求GPS定位用户位置解算Matlab仿真程序，哪位仁兄靓姐帮帮忙？急急急！！！
• 3、无线传感器 *** 加权质心定位算法Matlab仿真的一些疑问。
• 4、matlab 图像定位
• 5、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
• 6、Matlab能做室内定位的仿真么

室内定位在matlab的什么库里进行仿真

基于历史数据库matlab的5g定位仿真的室内定位算法，通过matlab对nnss算法进行仿真

云盘链接已私信发送给你matlab的5g定位仿真了，你看一下是不是你需要的

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跪求GPS定位用户位置解算Matlab仿真程序，哪位仁兄靓姐帮帮忙？急急急！！！

[r,c] = find(R == max(R(:))); 检索R中更大元素所在matlab的5g定位仿真的位置（行标r和列标c）

thetap = theta(c(1)); theta（）是自定义函数

无线传感器 *** 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matlab的5g定位仿真，你的同学应该能看懂matlab的5g定位仿真，有点帮助。

if num_of_neb_anchor(i)1num_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

matlab 图像定位

matlab 图像定位 *** 如下：

1由RGB空间转化到HSV空间matlab的5g定位仿真，统计红色点matlab的5g定位仿真；

2若红色点置1，背景色置0，闭运算连通可能区域；

3种子法获取区域个数及坐标，此时可能截取到多个拥有红色像素matlab的5g定位仿真的区域，比如邮政编码及下面matlab的5g定位仿真的信函位置；

4截取两个可能的区域，分别进行阈值分割二值化，根据水平方向上的跳变数或者宽高比就可以筛选出编码区域，同时可以垂直投影二值化图像，根据6个方块位置得到其中字符位置；

5使用BP神经 *** 训练/模板匹配等 *** 识别字符。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其matlab的5g定位仿真他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

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

load data

%% 数据累加作为 *** 输入

[n,m]=size(X);

for i=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

%%  *** 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

for j=1:10

%循环迭代

E(j)=0;

for i=1:30

%%  *** 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;   % *** 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 -r600 28-3

%根据训出matlab的5g定位仿真的灰色神经 *** 进行预测

for i=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;   % *** 输出值

yc(i)=ym;

end

yc=yc*100000;

y(:,1)=y(:,1)*10000;

%计算预测matlab的5g定位仿真的每月需求量

for j=36:-1:2

ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10;

end

figure(2)

plot(ys(31:36),'-*');

hold on

plot(X(31:36,1)*10000,'r:o');

Matlab能做室内定位的仿真么

基于Zigbeematlab的5g定位仿真的室内人员 定位系统设计 MATLAB软件来仿真就sing

基于Zigbeematlab的5g定位仿真的室内人员 定位系统设计 MATLAB软件来仿真就sing