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2026年1月9日
基于STM32F103的FM1702驱动程序
摘要: 基于STM32F103微控制器与复旦微电子FM1702SL射频读卡芯片的驱动开发方案,整合了硬件配置、寄存器操作和通信协议实现: 一、硬件连接设计 1. 管脚映射表 FM1702SL引脚 STM32F103引脚 功能说明 VDD 3.3V 电源输入 GND GND 地线 SCK PA5(SPI1_S
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posted @ 2026-01-09 11:34 lingxingqi
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2026年1月7日
C#实现的远程控制系统
摘要: C#实现的远程控制系统源码,包含服务端和客户端实现,支持命令执行、文件传输和基础安全认证: 一、服务端实现(支持多线程) using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Net; using System.Net.Soc
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posted @ 2026-01-07 16:39 lingxingqi
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2026年1月6日
基于MATLAB实现神经网络电能扰动信号特征识别
摘要: 基于MATLAB实现神经网络电能扰动信号特征识别,结合小波变换、S变换与深度学习技术,涵盖数据生成、特征提取、模型训练与性能评估全流程: 一、系统架构设计 二、核心代码实现 1. 扰动信号生成与预处理 % 生成IEEE标准扰动信号(电压暂升+谐波) fs = 12800; % 采样率 t = 0:1
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posted @ 2026-01-06 10:36 lingxingqi
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2026年1月4日
计算向量x的功率谱密度
摘要: 计算向量x的功率谱密度(Power Spectral Density, PSD),结合信号处理的基本原理与MATLAB工具实现。 一、核心结论 向量x的功率谱密度(PSD)描述了信号功率在频率域的分布特性。MATLAB中主要通过Welch法(加窗平均周期图法)计算PSD,因其能有效抑制频谱泄漏(Sp
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posted @ 2026-01-04 13:51 lingxingqi
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2025年12月30日
基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别
摘要: 一、系统设计 % 主程序流程 1. 数据加载与预处理 2. BP神经网络模型构建 3. 网络训练与参数优化 4. 测试集验证与性能评估 5. GUI交互界面开发 二、核心代码实现 1. 数据预处理(MNIST数据集) %% 加载MNIST数据集 load('mnist.mat'); % 包含trai
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posted @ 2025-12-30 16:06 lingxingqi
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2025年12月25日
利用椭圆方程完成 NACA0012 翼型的网格绘制
摘要: NACA0012 翼型是一种对称翼型,其厚度分布由特定的数学公式定义。虽然 NACA0012 翼型的厚度分布不是严格意义上的椭圆,但可以通过椭圆方程近似绘制其厚度分布。 NACA0012 翼型厚度分布公式 NACA0012 翼型的厚度分布公式为: \(y_t = 5t \left(0.2969 \s
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posted @ 2025-12-25 16:56 lingxingqi
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2025年12月24日
MATLAB在卫星姿态控制系统中的应用
摘要: 卫星姿态控制是确保卫星完成对地观测、通信、导航等任务的核心环节,其设计需应对非线性动力学、外部扰动(如太阳光压、大气阻力)、执行机构限制等挑战。MATLAB作为航天工程领域的主流仿真工具,通过Simulink可视化建模、ODE45数值求解、控制算法集成等功能,为卫星姿态控制系统的设计、验证提供了高效
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posted @ 2025-12-24 11:46 lingxingqi
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2025年12月23日
基于 Schmidl 算法的符号定时同步和频偏估计
摘要: Schmidl 算法是一种经典的 OFDM 同步算法,广泛用于符号定时同步和频偏估计。 1. 符号定时同步 Schmidl 算法利用 OFDM 信号的循环前缀(Cyclic Prefix, CP)和训练序列来实现符号定时同步。具体步骤如下: 训练序列设计:训练序列的前半部分与后半部分相同,通过在偶数
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posted @ 2025-12-23 11:57 lingxingqi
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2025年12月20日
MATLAB微光图像增强综合实现
摘要: 在MATLAB中进行微光图像增强,核心是通过一系列算法提升图像的亮度、对比度和细节,同时抑制噪声。 MATLAB微光图像增强综合实现 1. 主增强框架 lowlight_enhance_main.m %% 微光图像增强综合框架 clear; close all; clc; % 1. 读取微光图像(请
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posted @ 2025-12-20 10:08 lingxingqi
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2025年12月18日
图像重建中的软阈值方法
摘要: 图像重建中的软阈值方法是一种基于小波变换的经典去噪技术,其核心思想是通过收缩小波系数来抑制噪声,同时保留图像的细节特征。 一、软阈值方法的原理 数学定义 软阈值函数是\(L1\)正则化问题的近端算子,其表达式为: \(0,∣v∣≤λ\) 其中,v为小波系数,λ为阈值。该函数将绝对值小于 λ的系数置零
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posted @ 2025-12-18 10:50 lingxingqi
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