11 2025 档案
摘要：一、算法设计原理 1.1 核心思想 GA-PSO混合算法通过融合遗传算法（GA）的全局搜索能力与粒子群优化（PSO）的局部收敛特性，形成互补优势： GA优势：通过选择、交叉、变异操作保持种群多样性，避免早熟收敛 PSO优势：利用群体最优记忆加速收敛，适应连续空间优化 协同机制：交替执行GA的进化操作
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摘要：基于小波变换的数字信号调制识别系统实现，包括信号生成、特征提取、分类模型训练和识别评估： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pywt from sklearn.model_selection import train_
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摘要：一、系统架构设计 1.1 整体拓扑结构 1.2 核心模块功能 模块 技术指标 实现方式 光伏阵列 最大功率点电压：30-60V 开路电压：45-80V 温度系数：-0.3%/℃ 多晶硅组件串并联（如250W×60块） Boost电路 输入电压：20-50V 输出电压：600-800V 效率>95%
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摘要：一、光伏电池建模 单二极管等效电路模型 基于Shockley二极管方程，光伏电池的数学模型为： 参数说明： Iph：光生电流（与光照强度正相关） I0：二极管反向饱和电流 Rs：串联电阻（反映内部损耗） Rsh：并联电阻（漏电流影响） n：理想因子（1~2之间） Vth：热电压（kT/q，约25mV
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摘要：一、MPC算法核心架构 %% MPC控制器架构 classdef MPC_Tracker < handle properties Np = 30; % 预测时域 Nc = 15; % 控制时域 Q = diag([10,1,1]); % 状态权重 R = diag([1,0.1]); % 控制权重
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摘要：基于MATLAB的LFM脉冲压缩雷达信号的代码，包括信号生成、脉冲压缩和目标检测。 1. 生成LFM信号 function [t, chirp_signal] = generate_lfm_signal(fs, T, f0, B) % 生成LFM信号 % 输入： % fs - 采样频率 % T -
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摘要：服务器要求和前提条件： 一台运行支持的Linux操作系统的服务器，建议使用CentOS 7。 至少4GB的RAM。 足够的存储空间，具体取决于您预期将存储多少项目。 完整的网络连接，确保服务器可以访问互联网。 安装步骤： 1. 系统更新和必要依赖安装：首先，确保系统是最新的，并已安装所有相关依赖性。
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摘要：一、算法原理与流程 1. 核心步骤 % 输入：灰度图像I，起点p0，终点p1 % 输出：分割路径points 1. 图像预处理 - 高斯滤波去噪 - 计算梯度幅值G和方向θ - 计算拉普拉斯过零点Z 2. 构建代价图 - 定义邻域（8邻域或4邻域） - 计算边权重w(p,q) = ωC*G(q) +
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摘要：基于MATLAB的心电信号去噪，涵盖小波变换、经验模态分解（EMD）、粒子群优化（PSO）等多种方法，包含算法原理、代码实现及性能对比： 一、核心方法原理对比 方法 原理特点 适用噪声类型 优势 局限性 小波变换 多尺度分解+阈值处理，分离信号与噪声 高频噪声(肌电/工频) 精细时频定位 阈值选择依
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摘要：Docker Compose是Docker官方的容器编排工具，它使用YAML文件定义多容器Docker应用程序。Docker Compose让你用一个命令就能配置和启动你所有的容器环境，非常适合开发、测试和生产环境的容器管理。 要使用Docker Compose，你首先需要安装Docker，因为它依
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摘要：一、算法框架设计 二、完整MATLAB代码实现 %% 清空环境 clear; clc; close all; %% 图像加载与预处理 img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imread('lena_distorted.jpg'); % 转换为灰度图像 gray1 = r
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摘要：基于PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）结合的人脸识别方案 一、算法原理与流程 1. 核心思想 PCA：通过特征脸（Eigenface）提取人脸全局特征，将高维图像数据投影到低维子空间，保留主要信息（95%以上方差） LDA：在PCA降维基础上，进一步提取类间判别特征，最大化类间散度与类内散
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摘要：在JavaScript中，创建随机数可以通过内置的 Math 对象实现。我们将会探讨一些生成随机数的方法，它们在不同场合下都显示出色。 基本的随机数生成 // 生成0到1之间的随机数（不包含1） let randomNumber = Math.random(); Math.random() 函数
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摘要：一、系统架构与核心模块设计 系统模型框架 典型直接序列扩频（DSSS）系统包含以下模块： 信源生成：Bernoulli二进制序列（1kb/s） 扩频码生成：8阶m序列（255kb/s） BPSK调制：载波频率510kHz 信道模型：高斯白噪声（SNR可调）+窄带干扰（中心频率510kHz） 接收端处
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摘要：人工势场法（APF）路径规划 MATLAB 2D 平面移动机器人/无人车场景 三连杆机械臂关节空间场景 避障 + 目标吸引可视化 可调 GUI（滑条实时改参数） 常见陷阱（局部极小、振荡）与改进提示 一、2D 平面无人车 APF（精简易读版） 文件：apf_2d.m function [path,i
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摘要：一、理论基础与算法原理 自适应卡尔曼滤波（AKF）通过动态调整过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R，解决传统卡尔曼滤波在噪声统计特性未知或时变场景下的性能退化问题。其核心改进体现在： 噪声自适应机制：根据预测误差实时估计噪声参数 协方差矩阵修正：通过Sage-Husa算法或方差补偿法动态调整
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摘要：在配置基于Rocky Linux 8.9的Kubernetes集群时，您需要遵循一系列具体的步骤以确保集群的稳定性和性能。以下是这一过程的概要： 系统环境设置 1. 系统更新：首先，确保所有节点更新到最新版本。 sudo dnf update -y sudo reboot 2. 主机名设置：每个节点
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摘要：一、系统架构设计 1. 控制框图 Buck电路 ├── 电压采样 → 误差计算 → PID控制器 → PWM生成 → 开关管驱动 └── 电感电流采样（可选） 2. 关键参数 参数 设计值 计算公式/说明 输入电压(Vin) 12V 电源适配器输出 输出电压(Vout) 5V 通过PID调节实现 开
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摘要：基于MATLAB的CCA（典型相关分析）实现，涵盖图像相似度分析、特征匹配及气象变量分析三大应用场景，包含数学原理、代码实现及结果解读： 一、CCA核心原理与数学建模 1. 基本模型 设有两组变量： 图像特征矩阵：\(X∈R^{n×p}\)（n个样本，p个特征） 目标特征矩阵：\(Y∈R^{n×q}
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