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2026年3月5日
基于C#实现的多线程文件上传下载工具
摘要: 一、技术架构设计 graph TD A[用户界面] --> B[传输管理器] B --> C[线程池] C --> D[上传队列] C --> E[下载队列] D --> F[FTP客户端] E --> F F --> G[文件校验] F --> H[断点续传] 二、核心代码实现 1. 依赖库配置(
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posted @ 2026-03-05 13:05 yes_go
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2026年3月3日
小波变换去噪与边缘检测MATLAB代码实现
摘要: 一、小波去噪代码实现(一维信号) %% 一维信号小波去噪(基于db4小波) clc; clear; close all; % 1. 生成仿真信号 Fs = 1000; t = 0:1/Fs:1-1/Fs; x = 2*sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*120*t); % 原
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posted @ 2026-03-03 11:11 yes_go
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2026年3月1日
基于STM32的电子秤PCB程序实现
摘要: 一、硬件设计要点 核心器件选型 主控芯片:STM32F103C8T6(72MHz Cortex-M3,64KB Flash) 传感器模块:HX711(24位ADC,内置PGA,支持增益128/64/32) 称重传感器:Zemic L6G(5kg量程,C3级精度) 显示模块:SSD1306 OLED(
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posted @ 2026-03-01 16:35 yes_go
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2026年2月27日
基于C#实现的高性能实时MP4录屏方案
摘要: 一、技术选型对比 方案 优点 缺点 适用场景 GDI截图+FFmpeg 实现简单,兼容性强 CPU占用高(约30%-50%) 低分辨率/非实时场景 DXGI捕获+MediaFoundation 高性能(GPU加速),低CPU占用 开发复杂度高,需处理帧同步问题 高帧率(60fps)/4K录制 Sha
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posted @ 2026-02-27 10:12 yes_go
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2026年2月13日
基于MATLAB的线性调频(LFM)脉冲压缩雷达仿真
摘要: 基于MATLAB的线性调频(LFM)脉冲压缩雷达仿真,结合多目标距离-速度二维成像和脉冲压缩性能优化 一、核心代码实现 %% 参数设置 clc; clear; close all; % 雷达系统参数 c = 3e8; % 光速 (m/s) B = 30e6; % LFM带宽 (Hz) T = 10e
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posted @ 2026-02-13 17:01 yes_go
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2026年2月11日
基于ArcEngine实现要素合并、裁剪及重叠检测的核心功能代码示例
摘要: 一、要素合并(Union) 1. 多要素几何合并(ConstructUnion) public IGeometry MergeFeatures(IFeatureClass featureClass) { if (featureClass == null) return null; IGeoDatas
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posted @ 2026-02-11 16:47 yes_go
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2026年2月5日
基于MATLAB/Simulink的自适应巡航控制(ACC)实现示例
摘要: 基于MATLAB/Simulink的自适应巡航控制(ACC)实现示例,结合模型预测控制(MPC)和传感器融合技术,支持与CarSim联合仿真。 一、系统架构设计 核心模块 车辆动力学模型:基于简化的纵向运动方程(如 dv/dt = a) 传感器模型:模拟雷达/摄像头数据(包含噪声和延迟) 控制器:M
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posted @ 2026-02-05 16:35 yes_go
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2026年2月3日
MATLAB实现梁单元刚度矩阵的计算和总体刚度矩阵的组装
摘要: 1. 理论核心:梁单元刚度矩阵 1.1 局部坐标系下的梁单元刚度矩阵 对于平面梁单元(每个节点有3个自由度:u, v, θ),在局部坐标系下的刚度矩阵为: 局部坐标系下的刚度矩阵公式: k_local = [EA/L, 0, 0, -EA/L, 0, 0; 0, 12EI/L³, 6EI/L², 0
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posted @ 2026-02-03 14:02 yes_go
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2026年1月28日
NOMA功率分配与64 QAM调制中的SIC的MATLAB仿真
摘要: 一、系统架构设计 NOMA的核心特征是功率域复用(同一时频资源分配不同功率给用户)与SIC接收(按功率排序依次检测并消除干扰)。64 QAM作为高阶调制,需在SIC中处理星座点密集带来的判决误差传播问题。系统架构如下: 发送端:用户信息→64 QAM调制→功率分配→叠加信号→信道传输 接收端:接收信
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posted @ 2026-01-28 16:06 yes_go
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2026年1月26日
基于ADMM的TV正则化稀疏重建MATLAB实现
摘要: 一、核心代码实现 function [u_recon, iter] = ADMM_TV_reconstruction(noisy_img, lambda, rho, max_iter, tol) % 输入参数: % noisy_img: 含噪图像 (灰度图像, 0-255) % lambda: 数据
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posted @ 2026-01-26 15:59 yes_go
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