机器人路径规划是移动机器人领域的核心关键技术，其目标是在复杂环境中为机器人寻找一条从起点到终点、满足无碰撞、路径最短、能耗最低等约束条件的最优路径。本文以遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、Dijkstra算法及蚂蚁优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）为研究对象，系统分析三种算法的核心原理、实现流程及性能特点，通过仿真实验对比三种算法在不同环境复

机器人路径规划作为自主导航系统的核心环节，直接决定机器人任务执行的效率、安全性与稳定性，其核心目标是在复杂环境中为机器人规划出一条从起点到终点、满足无碰撞、路径最优等约束条件的可行路径。随着机器人应用场景从结构化工厂环境向非结构化动态场景（如灾害救援、物流仓储、无人机巡检）拓展，传统路径规划算法（如A*、Dijkstra算法）在处理高维空间、动态障碍物及多目标约束时，逐渐暴露计算复杂度高、实时性差

航空发动机作为飞机的“心脏”，其运行状态直接决定飞行安全与运营成本，剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测是航空预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的核心环节。传统固定间隔维护模式存在过度维修、资源浪费或维护不及时导致安全风险等问题，而数据驱动的深度学习方法能通过挖掘传感器时序数据中的退化特征，实现精准RUL预测，为动态维护决策提供

多代理系统（Multi-Agent System, MAS）作为一种分布式人工智能的重要分支，在诸多领域展现出强大的潜力，如分布式机器人、智能交通、协同制造等。在这些系统中，多个自主的代理（Agent）通过通信和协作共同完成复杂任务。传统的控制策略通常采用周期性采样，即代理在固定的时间间隔内收集信息、更新状态并执行动作。然而，周期性采样在资源受限的环境中效率低下，可能导致不必要的计算和通信开销。

短时傅里叶变换 (STFT) 是一种强大的信号处理技术，广泛应用于音频分析、语音识别、频谱可视化等领域。然而，在许多应用中，我们不仅需要对信号进行时频分析，还需要从 STFT 的时频表示中重建原始信号。这就需要使用逆短时傅里叶变换 (ISTFT)。本文将深入探讨在 Matlab 环境下实现 ISTFT 的理论基础、方法以及常见的应用场景。我们将详细阐述 ISTFT 的数学原理，并通过 Matlab

随着能源危机和环境污染日益严重，发展清洁能源已成为全球共识。光伏发电作为一种重要的清洁能源，得到了广泛应用。然而，光伏发电具有间歇性和波动性，对电网的稳定运行带来挑战。储能系统的引入可以有效平滑光伏发电的波动性，提高电网的稳定性和可靠性，并促进可再生能源的消纳。分布式光伏储能系统 (Distributed Photovoltaic Energy Storage System, DPESS) 作为一

共振峰是语音信号的重要特征，它们反映了声道形状的共振特性，对于语音的识别、合成和编码等应用至关重要。线性预测倒谱系数（LPCC）是一种基于线性预测分析（LPC）的语音特征提取方法，它在保留语音信号共振峰信息的同时，能够有效降低语音信号的冗余度。本文详细探讨了基于MATLAB平台实现共振峰提取LPCC的原理和方法，包括LPC分析、自相关法、Levinson-Durbin算法、LPCC的计算以及共振峰

一、研究背景与意义在智能制造、无人机集群协同、智能交通等领域，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）凭借其分布式协作能力，成为完成复杂任务的核心载体。多智能体点对点过渡轨迹生成，是指在给定初始位置与目标位置的前提下，为每个智能体规划出满足动态约束、避碰约束及协同任务要求的平滑过渡轨迹，是多智能体系统实现精准协作的关键技术。

随着全球能源结构的转型和对可再生能源需求的日益增长，海上风电凭借其资源丰富、风力稳定等优势，逐渐成为清洁能源领域的重要组成部分。然而，海上风电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。本文以新型海上风电机组为研究对象，探讨其与压缩空气储能（Compressed Air Energy Storage, CAES）系统相结合的建模与控制策略。首先，对新型海上风电机组进行详细建模，包括气动模型、机械传

声源定位，作为信号处理领域的重要研究方向，在语音识别、智能监控、机器人导航等众多应用领域具有举足轻重的地位。其核心目标是通过分析接收到的声信号，准确估计声源的空间位置。随着科技的不断发展，各种声源定位算法应运而生，其中基于麦克风阵列的声源定位技术凭借其高精度、强鲁棒性等优势，受到了广泛的关注。本文将着重探讨基于麦克风阵列的一维MUSIC (Multiple Signal Classificatio