12 2025 档案
摘要:基于MATLAB和ZEMAX的光学传递函数(OTF)与调制传递函数(MTF)联合仿真,包含光线追迹、PSF计算及系统优化策略: 一、MATLAB光线追迹与PSF计算 1. 光线追迹参数设置 % 定义光学系统参数 clear; clc; lambda = 0.6328e-6; % 波长(米) k =
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摘要:二维经验模态分解(BEMD)是近年来新兴的一种适用于非线性、非平稳数据的自适应数据分析方法,它是一维经验模态分解(EMD)在二维空间的扩展。BEMD能够自适应地将复杂图像分解为不同尺度的本征模态函数(BIMFs)和残余分量,在图像处理、模式识别和特征提取等领域有广泛应用。 算法原理 BEMD的核心思
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摘要:一、DFT基础与MATLAB实现原理 离散傅里叶变换(DFT)将有限长时域序列转换为频域表示,其数学定义为: MATLAB通过内置函数fft高效实现DFT,其底层采用快速傅里叶变换(FFT)算法,时间复杂度为\(O(NlogN)\)。对于教学或原理验证,可手动实现DFT(时间复杂度\(O(N^2)\
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摘要:一、硬件连接方案 1. 设备连接示意图 温度传感器(如DS18B20) │ ├─ DATA → STM32 GPIO(需上拉电阻) ├─ VCC → 3.3V/5V └─ GND → 地 2. 串口转换模块 使用MAX232或CH340芯片实现USB转TTL 波特率建议:9600/115200(根据
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摘要:在Linux系统中,如Ubuntu,内核会自动管理内存,包含缓存(cache)和缓冲区(buffers)去提升系统性能。操作系统通常会将部分内存空间用作缓存来临时存储文件数据,这样当文件再次被访问时能够加快读取速度。然而,在某些情况下,比如应用程序运行前的测试或者是系统管理员想要手动释放内存空间以便
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摘要:基于MATLAB实现图片文字识别并输出为TXT文件 一、核心实现流程 % 步骤1:读取图像并预处理 img = imread('test_image.jpg'); grayImg = rgb2gray(img); % 灰度化 bwImg = imbinarize(grayImg, 'adaptive
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摘要:function dehazed_img = BCCR_DeHaze(img, lambda, max_iter) % 输入参数: % img: 输入有雾图像 (RGB, 0-255) % lambda: 正则化参数 (默认0.1) % max_iter: 最大迭代次数 (默认50) % 输出: %
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摘要:针对自抗扰控制器(ADRC)的复杂参数整定问题,传统试凑法效率低下且难以保证全局最优。 一、 核心优化算法选择与改进 1. 智能优化算法对比 算法 优势 适用场景 ADRC整定改进方向 遗传算法 (GA) 全局搜索能力强,并行性好 多极值问题、参数范围大 引入自适应交叉/变异概率 粒子群 (PSO)
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摘要:1. 参数设置 % 雷达参数 fc = 10e9; % 载频 (Hz) c = 3e8; % 光速 (m/s) lambda = c / fc; % 波长 (m) PRF = 1e3; % 脉冲重复频率 (Hz) Tp = 1 / PRF; % 脉冲宽度 (s) B = 300e6; % 带宽 (H
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摘要:LDPC译码算法概述 LDPC码主要有两种译码算法: 和积算法(Sum-Product) - 最优性能,较高复杂度 最小和算法(Min-Sum) - 次优性能,较低复杂度 提供这两种算法的完整实现 实现 1. 数据结构定义 #include <stdio.h> #include <stdlib.h>
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摘要:一、通信协议解析 基恩士PLC上位链路协议核心结构: // 指令格式示例(读DM区) // 起始符 | 地址长度 | PLC地址 | 指令码 | 起始地址 | 数据长度 | 校验和 | 结束符 byte[] cmd = { 0x02, // 起始符 0x06, // 地址长度 0x30,0x31,
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摘要:一、系统架构设计 1. 可配置天线架构 动态端口切换:支持基站发射天线数\(N_t\)和接收天线数\(N_r\)在[1,8]范围内动态调整 混合波束成形:采用数字+模拟混合架构,降低硬件复杂度 信道互易性利用:通过上行信道估计推导下行信道矩阵\(H_{DL}=H_{UL}^H\) 2. 多用户场景模
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摘要:在MATLAB中建立整车模型评估汽车平顺性,通常采用多自由度振动模型。以下是基于四分之一车模型的详细步骤和代码示例,可扩展至整车模型。 1. 四分之一车模型(简化版) 模型描述 自由度:2个(车身垂直位移 z2z_2z2、车轮位移 z1z_1z1) 参数: 簧载质量 \(m2=300 kgm_2 =
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摘要:基于MATLAB实现的樽海鞘算法(Salp Swarm Algorithm, SSA) 1. 定义樽海鞘个体类 classdef SA_Unit < handle properties position; % 个体位置 value; % 个体适应度值 end methods function obj
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摘要:一、系统架构设计 验证码识别流程分为四个核心模块: 图像预处理:灰度化、二值化、去噪、字符分割 特征提取:几何特征、纹理特征、HOG特征 分类识别:模板匹配、机器学习、深度学习 后处理优化:结果校正、格式校验 二、基础版实现(Tesseract+预处理) function code = basic_
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摘要:MATLAB实现牧羊人算法,整合路径规划、动态编队控制和多智能体协同 一、算法架构设计 二、核心模块实现 1. 环境建模与角色分配 %% 参数设置 numAgents = 10; % 总智能体数量 dt = 0.1; % 时间步长 T = 50; % 总时间 steps = T/dt; % 随机初始
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摘要:一、核心功能实现 通过Matlab实现彩色图像的形状特征矩(Hu不变矩)、颜色特征(HSV空间量化)和颜色直方图提取,结合图像处理工具箱函数完成。以下是完整代码框架与说明: 二、完整代码实现 function [color_hist, color_moments, hu_moments] = ext
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