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2026年6月25日
SOMP高光谱分类MATLAB实现
摘要: 一、算法原理(对应代码逻辑) 高光谱数据维度:H×W×B(高×宽×波段数),SOMP分类流程: 预处理:波段归一化 + PCA降维(减少计算量,保留95%以上信息) 字典构建:按类别拼接训练样本,每个类别对应一个子字典,所有子字典组成全局字典 结构化稀疏编码:对测试像素的S×S邻域,用SOMP求解公
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posted @ 2026-06-25 10:28 u95900090
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2026年6月16日
C# 定时数据库备份工具
摘要: C# 定时数据库备份解决方案 支持 SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Oracle 等多种数据库,包含定时任务、邮件通知、备份清理等功能。 一、项目结构 DatabaseBackupTool/ ├── Program.cs # 程序入口 ├── MainForm.cs # 主窗
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posted @ 2026-06-16 16:41 u95900090
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2026年6月12日
基于Contourlet变换的图像融合实现
摘要: 一、算法原理与优势 Contourlet变换通过多尺度分解和多方向分解双重结构,能够有效捕捉图像的边缘轮廓信息,相比传统小波变换具有以下优势: 方向敏感性:支持任意角度方向分解(如水平、垂直、对角线及斜向),更适合曲线特征提取 平移不变性:非下采样Contourlet变换(NSCT)消除频谱混叠,避
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posted @ 2026-06-12 11:44 u95900090
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2026年6月5日
STM32 在线升级 IAP(远程固件升级)方案
摘要: 一、IAP 系统架构设计 1.1 Flash 分区规划(以 STM32F407VG 512KB 为例) 0x0800 0000 ┌─────────────┐ │ Bootloader │ 16KB 0x0800 4000 ├─────────────┤ │ App 1 │ 240KB 0x0804
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posted @ 2026-06-05 10:19 u95900090
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2026年5月28日
对 DSSS/BPSK 信号进行二次功率谱估计以提取载频信息
摘要: 一、核心原理:为什么平方能载频? 1.1 DSSS/BPSK 信号模型 \[x(t) = A \cdot d(t) \cdot c(t) \cdot \cos(2\pi f_c t + \phi) + n(t) \]其中: \(d(t)\):信息码(±1),速率 \(R_b\) \(c(t)\):扩
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posted @ 2026-05-28 10:58 u95900090
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2026年5月18日
基于LSB匹配的隐写术MATLAB实现
摘要: 一、核心算法原理 LSB匹配隐写术通过动态调整像素的最低有效位(LSB),使修改后的LSB与秘密信息比特匹配,而非强制替换。其核心步骤包括: 像素匹配:若载体像素LSB与秘密信息比特不一致,通过±1调整像素值,使LSB匹配。 动态选择方向:优先选择调整方向使像素值不超出0-255范围,减少图像失真。
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posted @ 2026-05-18 16:15 u95900090
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2026年4月29日
基于遗传算法优化BP神经网络实现非线性函数拟合
摘要: 一、算法原理与模型架构 1.1 核心思想 通过遗传算法全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决传统BP网络易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。遗传算法在解空间中迭代寻优,最终获得使网络预测误差最小的最优参数组合。 1.2 网络结构设计 输入层:2个节点(对应2维输入) 隐藏层:5个节点(激活
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posted @ 2026-04-29 16:34 u95900090
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2026年4月27日
多工序多设备的生产车间调度问题
摘要: 多工序多设备的生产车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem, JSSP)是智能制造领域的核心痛点。简单来说,就是“怎么安排多个工件在多个机器上干活,才能让总完工时间最短(MakeSpan)?” 这是一个典型的 NP-hard(非确定性多项式困难) 问题,当工序和设备稍微多
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posted @ 2026-04-27 15:56 u95900090
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2026年4月23日
便携式多功能人体平衡检测仪设计与实现
摘要: 一、系统概述与核心功能 1.1 系统定位 便携式多功能人体平衡检测仪是一款基于足底压力分布测量和身体姿态感知的医疗康复设备,通过实时计算人体重心轨迹(COP,Center of Pressure),定量评估前庭系统、本体感觉系统和视觉系统的平衡功能。设备小巧便携(≤A4纸大小),支持蓝牙无线传输和手
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posted @ 2026-04-23 11:28 u95900090
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2026年4月12日
采用基于参考点的非支配排序方法:进化多目标优化算法
摘要: 一、核心思想与背景 1. 多目标优化与非支配排序 多目标优化问题(MOP)需同时优化多个相互冲突的目标(如成本、效率、环保性),其解构成Pareto前沿(非支配解集)。非支配排序是进化多目标优化(EMO)的核心技术,通过支配关系将种群分层(第一层为非支配解,第二层为次优解,以此类推),实现“优胜劣汰
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posted @ 2026-04-12 10:57 u95900090
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