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2025年12月15日
基于MATLAB实现SLM、PTS和Clipping三种PAPR抑制算法
摘要: 基于MATLAB实现SLM、PTS和Clipping三种PAPR抑制算法,包含CCDF曲线绘制 一、核心代码 %% 参数设置 clear; clc; close all; N = 128; % 子载波数 QAM = 16; % 调制方式 iter = 1000; % 仿真次数 SNR = 20; %
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posted @ 2025-12-15 10:37 荒川之主
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2025年12月11日
matlab基于分形理论生成和描绘随机表面
摘要: 基于分形理论生成和描绘随机表面是一种在计算机图形学、地理信息系统(GIS)、材料科学和工程等领域广泛应用的技术。 分形理论生成随机表面的方法 1. 分形理论基础 分形理论由Benoit Mandelbrot提出,用于描述在不同尺度上具有自相似性的复杂形状。分形表面具有连续性、不可微性和自仿射性,这些
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posted @ 2025-12-11 16:32 荒川之主
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2025年12月10日
基于MATLAB的Halo轨道设计与可视化实现
摘要: 一、Halo轨道设计原理 Halo轨道是围绕平动点(如L1/L2)的三维周期轨道,其设计核心在于: 三体问题动力学:满足CR3BP(圆型限制性三体问题)方程 解析近似解:Richardson三阶展开法生成初始猜测 数值优化:微分修正法修正轨道周期性和稳定性 二、MATLAB实现代码 1. 参数定义与
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posted @ 2025-12-10 16:58 荒川之主
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2025年12月9日
基于Gammatone滤波器的语音处理技术
摘要: 基于Gammatone滤波器的语音处理技术 一、Gammatone滤波器核心原理 Gammatone滤波器(Gammatone Filter, GT)是一种模拟人耳基底膜频率选择特性的时域滤波器模型,其数学表达式为: \(h(t)=at^{n−1}e^{−2πbt}cos(2πf_0t+ϕ)⋅u(t
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posted @ 2025-12-09 12:01 荒川之主
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2025年12月8日
Criminisi图像修复算法MATLAB实现详解
摘要: 一、算法实现代码 %% Criminisi图像修复算法(支持彩色图像) % 功能:修复图像中的缺失区域(如划痕、遮挡物) clear; clc; close all; %% 参数设置 imgPath = 'damaged_image.jpg'; % 输入图像路径 maskPath = 'mask.p
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posted @ 2025-12-08 11:09 荒川之主
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2025年12月5日
基于粒子群算法(PSO)和LibSVM的SVM参数优化实现
摘要: 一、优化原理与流程 优化目标 参数空间:SVM关键参数为惩罚系数 C和 RBF核参数 gamma 目标函数:最大化交叉验证准确率(分类任务)或最小化均方误差(回归任务) PSO算法流程 二、MATLAB完整代码实现 %% 主程序:PSO优化SVM参数 clc; clear; close all; %
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posted @ 2025-12-05 13:00 荒川之主
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2025年12月3日
基于国际海上避碰规则(COLREGs)的两船自动避让实现
摘要: 一、关键算法实现 1. 碰撞危险评估(CPA/TCPA计算) function [DCPA, TCPA] = collision_risk(ship1, ship2) % 输入参数: % ship1: [x1,y1,u1,v1]船1状态(位置x,y,速度u,v) % ship2: [x2,y2,u2
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posted @ 2025-12-03 17:41 荒川之主
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2025年11月26日
配置RedisTemplate序列化机制
摘要: 在Spring Boot应用程序中配置 RedisTemplate以实现特定序列化机制时,关键是要确保数据在保存到Redis时将Java对象转换成合适的格式,同时在读取时能够正确地将数据转换回Java对象。RedisTemplate提供了灵活的方式来自定义序列化策略。 1. 定义RedisTempl
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posted @ 2025-11-26 11:45 荒川之主
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基于LQR和PID控制算法的一级倒立摆MATLAB实现
摘要: 一、系统建模与参数设置 1. 状态空间模型 其中状态变量 2. 参数定义 % 物理参数 M = 1.096; % 小车质量 (kg) m = 0.109; % 摆杆质量 (kg) l = 0.25; % 摆长 (m) g = 9.8; % 重力加速度 (m/s²) b = 0.1; % 摩擦系数 I
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posted @ 2025-11-26 11:42 荒川之主
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2025年11月25日
MOEAD算法实现详解
摘要: MOEAD算法实现详解(基于Python与MATLAB) MOEAD(基于分解的多目标进化算法)通过将多目标问题分解为多个单目标子问题协同优化,能够高效生成均匀分布的Pareto前沿。以下是其核心实现步骤及代码示例,结合分解策略、邻域管理和动态更新机制。 一、算法框架设计 核心步骤: 问题分解:将多
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posted @ 2025-11-25 09:33 荒川之主
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