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2026年1月28日
C#开发的TCP/UDP网络调试助手
摘要: 一、系统架构设计 // 主界面类结构 public partial class MainForm : Form { private TcpServer tcpServer; private UdpClient udpClient; private ProtocolHandler protocolHa
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posted @ 2026-01-28 15:51 风一直那个吹
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2026年1月26日
MATLAB小波交叉功率谱分析源代码实现
摘要: 一、核心代码框架 基于MATLAB小波工具箱(Wavelet Toolbox),实现两个时间序列的小波交叉功率谱分析,包含数据预处理、参数设置、交叉谱计算及可视化。 %% 1. 数据加载与预处理 % 加载两个时间序列数据(示例:温度与降水数据) load('climate_data.mat'); %
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posted @ 2026-01-26 15:51 风一直那个吹
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2026年1月25日
Matlab去除CT扫描图像环形伪影的实现方法
摘要: CT扫描图像中的环形伪影(Ring Artifacts)主要由探测器通道响应不一致、数据采集偏差或硬件缺陷引起,表现为图像中同心圆环状的亮度/对比度异常,严重影响图像质量和诊断准确性。Matlab提供了多种去除环形伪影的方法,涵盖投影域滤波、图像域变换和高级算法(如小波变换),以下是具体实现步骤和代
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posted @ 2026-01-25 16:08 风一直那个吹
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2026年1月24日
STM32F103CBT6驱动AW9523B实现呼吸灯实例
摘要: 一、硬件连接 STM32F103CBT6与AW9523B的硬件连接需遵循I2C通信规范,核心连接如下: STM32引脚 AW9523B引脚 功能说明 PB6 SCL I2C时钟线(需外接4.7kΩ上拉电阻) PB7 SDA I2C数据线(需外接4.7kΩ上拉电阻) 3.3V VCC 电源(2.4V~
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posted @ 2026-01-24 11:39 风一直那个吹
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2026年1月20日
经典航迹关联算法MATLAB实现与仿真对比
摘要: 一、算法原理与MATLAB实现 1. 加权关联算法(Weighted Association) 核心思想:通过统计距离(如Mahalanobis距离)衡量航迹相似性,结合协方差矩阵加权计算关联概率。 MATLAB实现步骤: 距离计算:计算两航迹点间的Mahalanobis距离: function d
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posted @ 2026-01-20 10:43 风一直那个吹
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2026年1月16日
IMM雷达多目标跟踪MATLAB实现方案
摘要: 一、IMM算法核心原理 交互式多模型(Interacting Multiple Model, IMM)算法是处理机动目标跟踪的经典方法,通过多模型融合解决单一模型无法适应目标运动模式变化的问题。其核心思想是: 模型集合:定义多个运动模型(如匀速CV、匀加速CA、匀速转弯CT),覆盖目标可能的运动状态
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posted @ 2026-01-16 13:37 风一直那个吹
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2026年1月15日
matlab计算流场
摘要: 一、MATLAB计算流场与向等高面插值 MATLAB是气象与流体力学中常用的流场计算与可视化工具,其核心功能包括流场数据生成、三维插值及等高面可视化 1. 流场数据生成 流场数据通常来自数值模拟(如CFD软件OpenFOAM、Fluent)或实验测量(如PIV粒子图像测速)。这些数据通常以三维网格点
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posted @ 2026-01-15 16:13 风一直那个吹
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2026年1月13日
利用EKF扩展卡尔曼滤波估计算法估计SOC
摘要: 1. 锂离子电池SOC定义与重要性 电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是衡量电池剩余容量的一个关键参数,直接影响到电池的使用效率和寿命。准确地估计SOC对于电池管理系统(Battery Management System,BMS)来说至关重要,因为它能够帮助我们了解电池的当前电
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posted @ 2026-01-13 15:45 风一直那个吹
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2026年1月12日
斜激波参数计算MATLAB程序
摘要: 基于斜激波理论开发的MATLAB参数计算程序,包含激波角求解、波后参数计算及可视化功能: 斜激波参数计算MATLAB程序 一、核心函数模块 function [M2, p2p1, rho2rho1, T2T1] = oblique_shock(M1, beta, gamma) % 输入参数: % M
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posted @ 2026-01-12 11:36 风一直那个吹
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2026年1月9日
电容层析成像TSVD算法
摘要: 敏感度矩阵构建: 实际应用中需通过有限元方法计算电极间的电容灵敏度 敏感度矩阵维度:M×N(M为测量数,N为像素数) 需要列归一化处理 TSVD算法核心: [U,S,V] = svd(S); x_recon = V*(U'*b./(s + lambda)); 通过截断奇异值消除病态影响 正则化参数λ
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posted @ 2026-01-09 11:40 风一直那个吹
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