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2026年6月25日
EEG 脑电信号预处理与单次提取系统
摘要: EEG 脑电信号预处理与单次提取 技术方案,涵盖信号预处理流水线、特征提取算法、单次 trial 检测、实时实现以及代码示例。适用于 BCI(脑机接口)、癫痫检测、睡眠分期、神经反馈 等应用场景。 一、系统总体架构 1. 系统流程图 ┌────────────────────────────────
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posted @ 2026-06-25 10:53 徐中翼
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2026年6月22日
不匹配不确定系统 MPC + 输出单相变结构控制(滑模控制)MATLAB 实现
摘要: 针对不匹配不确定系统,结合模型预测控制(MPC)与输出单相变结构控制(滑模控制,SMC),实现鲁棒跟踪控制。 一、问题描述与控制策略 1.1 不匹配不确定系统模型 考虑如下单输入不匹配不确定系统: \[\dot{x}_1 = x_2 \\ \dot{x}_2 = f(x) + g(x)u + d(t
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posted @ 2026-06-22 10:38 徐中翼
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2026年6月17日
原子范数前向后贪婪算法(FoBa-AN)实现
摘要: 原子范数前向后贪婪算法(FoBa-AN)实现,以线谱估计为例(原子为复指数向量) 代码 foba_an_line_spectrum.m function [x_est, S, w] = foba_an_line_spectrum(A, b, lambda, Kmax, gamma, eps) % F
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posted @ 2026-06-17 11:07 徐中翼
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2026年6月14日
强跟踪UKF(ST-UKF)实现捷联惯导(SINS)初始对准
摘要: 针对捷联惯导(SINS)初始对准中建模误差、器件漂移导致滤波发散的问题,强跟踪UKF(Strong Tracking Unscented Kalman Filter)通过自适应渐消因子实时调整预测协方差,强制滤波器对新息保持敏感,显著提升对准鲁棒性。 一、SINS初始对准模型(静基座) 1.1 状态
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posted @ 2026-06-14 11:19 徐中翼
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2026年6月12日
小型模型的有限元分析
摘要: 2D 弹性有限元: 手算单元刚度矩阵 手写组装成稀疏全局刚度 用 K(r,r)\F(r)(反斜杠)解方程 恢复应力并画云图 例子用 带圆孔的平板单轴拉伸(你想要“小型模型”,这个正好,而且很经典)。 1)问题:带圆孔的平板 · 平面应力 · 小变形 尺寸(示意): 板:宽 W,高 H 中心圆孔半径
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posted @ 2026-06-12 16:19 徐中翼
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2026年6月10日
C语言多功能万年历时钟系统
摘要: 语言控制台版多功能万年历时钟系统,包含数字时钟、日历显示、农历计算、闹钟提醒、秒表计时、倒计时等功能。 一、项目结构 MultiCalendarClock_C/ ├── main.c # 主程序入口 ├── calendar.h # 日历头文件 ├── calendar.c # 日历功能实现 ├──
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posted @ 2026-06-10 09:12 徐中翼
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2026年6月9日
马尔可夫决策过程(MDP)MATLAB 实现
摘要: MDP 实现,包含值迭代、策略迭代、Q-learning 三种经典算法 一、MDP 基础理论 1.1 MDP 五元组 \[MDP = (S, A, P, R, \gamma) \] S: 状态集合 A: 动作集合 P: 状态转移概率 \(P(s'|s,a)\) R: 奖励函数 \(R(s,a,s')
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posted @ 2026-06-09 10:15 徐中翼
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2026年6月5日
基于改进SET的时频分析MATLAB实现
摘要: 一、改进SET算法原理 同步挤压变换(Synchrosqueezing Transform, SST)是一种先进的时频分析技术,通过"挤压"时频能量到瞬时频率脊线上,显著提高时频分辨率。同步提取变换(Synchroextracting Transform, SET)是SST的改进版本,通过直接提取脊
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posted @ 2026-06-05 10:53 徐中翼
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2026年6月2日
基于矩量法(MoM)的单站RCS计算与通信天线MATLAB实现
摘要: 一、核心算法框架 矩量法RCS计算的核心流程包含: 几何建模与网格剖分 基函数与权函数选择 阻抗矩阵构建 激励向量计算 电流分布求解 远场散射场计算 RCS计算与可视化 二、完整MATLAB代码实现 1. 参数设置与几何建模 %% 参数设置 c = 3e8; % 光速(m/s) freq = 3e9
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posted @ 2026-06-02 18:05 徐中翼
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2026年6月1日
基于SIFT和SURF特征的图像配准(MATLAB)
摘要: 一、配准流程总览 I1 ──→ 检测关键点(K) + 提取描述子(D) ──┐ I2 ──→ 检测关键点(K') + 提取描述子(D') ─┤ ↓ 最近邻匹配 (D ↔ D') + 双向比率检验 ↓ RANSAC 剔除误匹配 → 估计单应矩阵 H ↓ warpAffine/warpPerspecti
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posted @ 2026-06-01 13:00 徐中翼
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