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2026年3月4日
农业物联网基于STM32的LoRa无线通信系统设计与实现
摘要: 一、系统总体架构 农业物联网的核心是“感知-传输-决策-控制”闭环,基于STM32的LoRa无线通信系统需覆盖低功耗感知、远距离传输、云端决策、精准控制四大环节。总体架构如下: graph TD A[传感器节点(STM32+LoRa+传感器)] --> B[LoRa网关] B --> C[云端平台(
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posted @ 2026-03-04 10:59 u95900090
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2026年3月3日
802.11ac系统仿真(含MIMO-OFDM调制与接收解调)指南
摘要: 一、核心结论 MATLAB通过WLAN Toolbox(用于802.11ac协议合规的波形生成与解析)、Communications Toolbox(用于MIMO-OFDM信号处理)及Phased Array System Toolbox(用于波束成形),可完整实现802.11ac系统的MIMO-O
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posted @ 2026-03-03 10:36 u95900090
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2026年3月2日
基于小波变换的多光谱与全色图像融合MATLAB实现
摘要: 一、核心方法原理 小波变换优势 多尺度分析:通过低频(平滑)和高频(细节)分解保留光谱与空间信息 方向选择性:双树复小波(DT-CWT)具有更好方向性 平移不变性:避免传统DWT的移位敏感性问题 典型融合策略 策略类型 低频分量处理 高频分量处理 适用场景 加权平均 多光谱低频×权重 全色高频×权重
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posted @ 2026-03-02 13:51 u95900090
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2026年2月28日
基于SIFT、DoG与RANSAC的全景图像拼接MATLAB实现
摘要: 一、核心算法流程 全景图像拼接通过特征提取→特征匹配→几何变换→图像融合实现,核心步骤如下: graph TD A[图像输入] --> B[SIFT特征提取] B --> C[DoG尺度空间构建] C --> D[特征匹配] D --> E[RANSAC剔除异常值] E --> F[单应性矩阵估计]
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posted @ 2026-02-28 09:28 u95900090
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2026年1月27日
基于MATLAB的D2D通信模式选择仿真
摘要: 基于MATLAB的D2D通信模式选择仿真,包含蜂窝模式、直传模式和中继模式的动态切换逻辑: 一、系统建模与参数设置 %% 系统参数定义 params = struct(... 'cell_radius', 500, % 小区半径 (m) 'd2d_range', 50, % D2D通信最大距离 (m
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posted @ 2026-01-27 16:14 u95900090
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2026年1月19日
基于MATLAB的量子图像加密实现
摘要: 一、量子图像加密原理概述 量子图像加密利用量子态的叠加性和纠缠特性,结合经典混沌系统或量子算法实现图像加密。核心流程包括: 量子态编码:将图像像素转换为量子比特表示 密钥生成:通过混沌系统或量子随机数生成加密密钥 量子操作:应用量子门或混沌映射对量子态进行置乱/扩散 测量解密:通过逆操作恢复原始图像
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posted @ 2026-01-19 09:41 u95900090
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2026年1月16日
基于Qt实现CAN通信上位机
摘要: 一、环境配置与依赖 1. 开发环境 Qt版本:5.15.2+(需包含Qt SerialBus模块) 操作系统:Windows/Linux CAN驱动: Linux:SocketCAN(需加载can/can_raw内核模块) Windows:PCAN-USB/USB-CAN适配器驱动 2. Qt工程配
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posted @ 2026-01-16 09:00 u95900090
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2026年1月15日
C#与倍福PLC(通过ADS协议)通信上位机源程序实现
摘要: 一、项目结构 ├── PLCControlDemo/ │ ├── Models/ │ │ └── PlcVariable.cs # PLC变量模型 │ ├── Services/ │ │ └── AdsCommunicationService.cs # ADS通信服务 │ ├── Views/ │
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posted @ 2026-01-15 10:00 u95900090
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2026年1月12日
几种常用的非刚性配准Matlab代码实现方法
摘要: 几种常用的非刚性配准Matlab代码实现方法,适用于解决图像非线性形变问题: 一、基于Demons算法的非刚性配准(适用于2D/3D图像) 核心原理:通过模拟流体动力学模型计算形变场,驱动图像逐步向目标图像形变。 代码示例: function [Ireg, Tx, Ty] = demons_regi
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posted @ 2026-01-12 17:04 u95900090
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2026年1月10日
基于MATLAB的分块压缩感知程序实现与解析
摘要: 一、分块压缩感知核心流程 分块压缩感知(Block Compressive Sensing, BCS)通过将图像分块后独立处理,显著降低计算复杂度。其核心步骤如下: 图像分块:将图像划分为小块(如8×8或16×16)。 稀疏变换:对每个块进行稀疏变换(如DCT、小波变换)。 测量矩阵生成:设计随机测
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posted @ 2026-01-10 10:00 u95900090
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