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摘要： 一、核心原理 多尺度散布熵（Multiscale Dispersion Entropy, MDE）通过多尺度粗粒化和散布熵（DE） 分析时间序列复杂度，步骤如下： 多尺度粗粒化：对原始信号用不同尺度因子s（窗口大小）进行滑动平均，得到降采样序列； 单尺度散布熵（DE）：对粗粒化序列，通过嵌入映射、模 阅读全文

摘要： 一、硬件连接配置 TMS320F28335 SD卡模块 SPISTE (GPIO34) → CS SPISIMO (GPIO32) → SCLK SPICLKO (GPIO33) → MOSI SPISOMI (GPIO31) → MISO GND → GND 3.3V → VDD 关键配置说明： 阅读全文

摘要： 一、核心结论 MATLAB官方提供粒子群算法（PSO）工具箱，名为Global Optimization Toolbox（全局优化工具箱），其中包含particleswarm函数，用于实现粒子群优化算法。该工具箱支持无约束/约束优化、自定义目标函数、参数调优等功能，是MATLAB环境下进行PSO优化 阅读全文

摘要： 全变分正则化(Total Variation Regularization)是一种有效的图像去噪方法，能在去除噪声的同时保持图像边缘特征。 算法原理 全变分去噪模型基于以下能量泛函最小化： \[E(u) = \int_\Omega |\nabla u| dx + \frac{\lambda}{2} 阅读全文

摘要： 一、基本拉丁超立方采样（Basic LHS） 核心原理：将每个变量的取值范围划分为N个等概率区间，每个区间内随机选取一个样本，最终通过排列组合生成无重复的样本矩阵。 MATLAB实现代码 function X = basic_lhs(n_samples, n_vars) % 基本拉丁超立方采样 % 阅读全文

摘要： 水声信道是水下无线通信系统的核心瓶颈，其多径效应、多普勒频移、时变特性和高噪声等特性严重影响通信可靠性。MATLAB作为科学计算与仿真的利器，提供了BELLHOP（射线追踪）、统计模型（多径衰落）、机器学习（智能均衡）等多种水声信道建模工具。 一、水声信道的核心特性 在介绍建模方法前，需明确水声信道 阅读全文

摘要： 一、系统架构设计 graph TD A[上位机] -->|TCP/IP| B{工业物联网网关} B --> C[RFID读写器] B --> D[PLC控制器] B --> E[AGV调度系统] B --> F[环境传感器] A --> G[数据库集群] A --> H[Web管理平台] subgr 阅读全文

摘要： 一、核心原理与算法框架 小波变换基础 小波变换通过多尺度分解将图像分解为低频（LL）和高频（HL/LH/HH）子带，其中： 低频子带（LL）：包含图像轮廓和低频细节 高频子带（HL/LH/HH）：包含边缘、纹理等高频信息 通过在不同频带应用差异化融合规则，可保留源图像的关键特征。 双树复小波变换（D 阅读全文

摘要： 一、问题背景 表面织构通过改变油膜压力分布提升轴承润滑性能，但复杂织构参数（分布角度、深度、面积比）会显著影响振动信号特征。传统VMD参数依赖经验设定，需结合雷诺方程建立参数化振动模型，实现织构参数-油膜特性-振动频率的关联分析。 二、核心算法设计 1. 织构化雷诺方程求解（油膜压力场） % 参数设 阅读全文

摘要： 一、核心算法实现 1. EMD去噪 function denoised = emd_denoise(signal, varargin) % 参数解析 p = inputParser; addParameter(p,'MaxIMF',10,@(x)isscalar(x)); addParameter( 阅读全文