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2025年11月19日
基于MATLAB实现AlexNet模型训练
摘要: 一、环境配置与依赖安装 工具箱要求 Deep Learning Toolbox (R2017a及以上版本) Parallel Computing Toolbox (GPU加速可选) 关键函数检查 ver('deeplearning') % 验证深度学习工具箱安装 二、数据准备与预处理 1. 数据集加
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posted @ 2025-11-19 12:00 吴逸杨
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2025年11月18日
在CentOS环境下升级GCC编译器
摘要: CentOS作为一个以稳定性和安全性著称的Linux发行版,它默认包含的软件包和工具通常不是最新版本的,这样做的好处是可以提供一个测试时间更长、更加稳定可靠的系统环境。然而,有时候我们需要用到最新版本的GCC编译器来支持一些现代C/C++的新特性,或者由于某些软件包的要求不得不升级。以下是一个在Ce
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posted @ 2025-11-18 16:01 吴逸杨
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实现拉曼放大,设置不同的信号光,通过泵浦光进行放大,在光纤中实现拉曼放大
摘要: 要实现拉曼放大(Raman Amplification)的MATLAB模拟,我们需要模拟泵浦光通过受激拉曼散射(SRS)效应放大信号光的过程。 % 拉曼放大模拟 (Raman Amplification) % 作者: MATLAB助手 % 日期: 2025-08-15 %% 参数设置 c = 3e8
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posted @ 2025-11-18 15:50 吴逸杨
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2025年11月17日
基于SFM的三维重建MATLAB程序
摘要: 基于SFM(Structure from Motion) 的三维重建MATLAB程序实现 一、SFM三维重建核心原理 SFM通过分析多视角图像间的特征点对应关系,恢复场景的三维结构与相机运动轨迹,核心流程包括: 特征提取与匹配:检测图像中的稳定特征点(如SURF/SIFT),建立跨图像匹配。 相机姿
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posted @ 2025-11-17 16:29 吴逸杨
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2025年11月16日
MATLAB实现机械臂GUI仿真系统
摘要: MATLAB实现机械臂GUI仿真系统,整合运动学建模、动力学控制与可视化交互功能,结合Robotics Toolbox和Simulink实现多自由度机械臂的完整仿真流程: 一、系统架构设计 1. 模块划分 运动学模块:正/逆运动学求解(DH参数法) 动力学模块:PID控制+关节力矩计算 可视化模块:
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posted @ 2025-11-16 11:29 吴逸杨
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2025年11月13日
基于卷积神经网络的手写字体识别实现
摘要: 一、核心实现流程 1. 数据加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models # 加载MNIST数据集 (train_images, train_labels), (test_im
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posted @ 2025-11-13 16:07 吴逸杨
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2025年11月12日
C语言中的字符、字符串及内存操作函数详细讲解
摘要: 在C语言中,字符和字符串的处理是基本且重要的概念。字符在C中通常由 char类型表示,而字符串则是以 null终止的字符数组。内存操作函数则提供了基本的内存处理能力,如复制、设置、比较等内存块。 字符操作 字符使用 char类型声明,C语言标准库提供了一系列函数来检查和转换字符。头文件 <ctype
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posted @ 2025-11-12 15:55 吴逸杨
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基于自适应傅里叶分解(AFD)及其改进算法的信号分解与重构实现
摘要: 一、自适应傅里叶分解(AFD)核心原理 1. 数学基础 Hardy空间分解:将信号分解为Hardy空间中的单分量(Mono-components),每个分量具有非负解析相位导数 Blaschke变换:通过Blaschke乘积消除相位缠绕,构建自适应基函数 2. 分解流程 初始化:构造初始基函数\(ϕ
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posted @ 2025-11-12 12:09 吴逸杨
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2025年11月11日
C#实现模拟示波器
摘要: 一、核心架构设计 graph TD A[数据采集模块] -->|串口/模拟信号| B(环形缓冲区) B --> C{数据处理线程} C --> D[波形生成] D --> E[图形渲染引擎] E --> F[显示控件] F -->|用户交互| G[参数控制面板] 二、实现 1. 数据采集与缓存 //
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posted @ 2025-11-11 15:56 吴逸杨
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2025年11月10日
基于MATLAB的AR-MED滤波轴承与齿轮故障诊断实现
摘要: AR-MED(自回归最小熵反卷积)滤波通过AR模型降噪与MED冲击增强的协同作用,可有效提取轴承/齿轮的微弱故障特征。 一、AR-MED滤波原理 AR滤波(自回归滤波) 作用:建立信号的自回归模型(AR),通过历史值线性组合预测当前值,抑制背景噪声。 数学模型: 其中,\(p\)为模型阶数,\(a_
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posted @ 2025-11-10 10:45 吴逸杨
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