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2026年3月13日
GMSK IQ与Laurent调制及直接解调技术详解
摘要: 一、GMSK调制与IQ实现 1.1 GMSK调制原理 高斯最小频移键控(GMSK)是连续相位调制(CPM)的一种,通过高斯低通滤波器对输入数据进行预滤波,使相位变化更平滑,从而降低频谱带宽。其核心特点是: 恒包络:信号幅度恒定,适合非线性放大器; 相位连续:相邻符号的相位变化无跳变,减少带外辐射;
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posted @ 2026-03-13 09:43 kiyte
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2026年3月9日
基于C#与HALCON开发的完整视觉检测系统案例
摘要: 基于C#与HALCON开发的完整视觉检测系统案例 MachineVisionPro 的实现方案,涵盖工业级视觉检测的核心模块与关键技术。 一、系统架构设计 1. 技术架构图 + + + + + + | 图像采集模块 | →→→→→ | 图像处理引擎 | →→→→→ | 结果分析与控制模块 | | (
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posted @ 2026-03-09 16:48 kiyte
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2026年3月7日
基于MATLAB的熵值计算程序实现及统计分析
摘要: 一、离散信源熵计算(文本数据) 1. 核心代码实现 function entropy = calculate_entropy_text(filename) % 读取文本文件 fid = fopen(filename, 'r'); text = fread(fid, inf, 'char')'; fc
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posted @ 2026-03-07 15:50 kiyte
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2026年3月5日
高光谱图像分类MATLAB代码实现(多方法对比)
摘要: 一、数据预处理与特征提取 1. 数据加载与格式转换 % 读取ENVI格式高光谱数据(Indian Pines数据集) hdr = read_envihdr('Indian_pines.hdr'); img = multibandread('Indian_pines.raw', hdr.dims, '
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posted @ 2026-03-05 17:00 kiyte
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2026年3月4日
FOC控制源码实现与解析(基于STM32平台)
摘要: 一、核心代码结构 STM32平台下FOC控制的核心代码框架,包含硬件抽象层、算法模块和通信接口: // main.c #include "main.h" #include "foc.h" #include "sensors.h" #include "drivers.h" // 硬件初始化 void
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posted @ 2026-03-04 11:07 kiyte
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2026年3月2日
基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的传统目标跟踪算法实现与优化
摘要: 一、UKF算法原理与目标跟踪适配性 无迹卡尔曼滤波(UKF)通过无迹变换处理非线性系统,避免了传统卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差,在目标跟踪中具有以下优势: 非线性建模能力:适用于机动目标(如转弯、加速)的轨迹预测。 多传感器融合:支持雷达、激光雷达(LiDAR)等异构传感
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posted @ 2026-03-02 14:33 kiyte
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2026年2月28日
线性拟合与润滑求解的MATLAB实现
摘要: 一、核心概念与问题背景 线性拟合 通过最小二乘法寻找数据点的最佳直线近似,用于参数估计或趋势预测。MATLAB中主要使用polyfit函数实现。 润滑求解 涉及滑动轴承油膜压力分布、摩擦系数计算等,通常基于Reynolds方程和有限差分法。润滑模型需结合数值计算与优化方法。 二、MATLAB实现流程
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posted @ 2026-02-28 09:48 kiyte
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2026年2月26日
基于C#实现逐点插入法生成Delaunay三角网
摘要: 一、核心算法实现(DelaunayTriangulator.cs) using System; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class DelaunayTriangulator { public struct
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posted @ 2026-02-26 11:06 kiyte
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2026年2月25日
伪距单点定位的MATLAB实现方法
摘要: 伪距单点定位(Single Point Positioning, SPP)是利用GPS卫星发射的伪距观测值确定接收机位置的基本方法。 MATLAB代码实现 % 伪距单点定位MATLAB实现 clear; clc; close all; %% 参数设置 c = 299792458; % 光速 (m/s
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posted @ 2026-02-25 09:31 kiyte
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2026年2月14日
压缩感知与小波变换结合的MATLAB实现
摘要: 一、核心流程 压缩感知(CS)与小波变换结合的核心思想是:利用小波域的稀疏性,通过少量测量值恢复图像。具体步骤如下: 小波分解:将图像分解为多尺度子带,保留低频(LL)子带作为稀疏信号。 压缩感知采样:对低频子带应用测量矩阵(如高斯随机矩阵)生成压缩观测值。 正交匹配追踪(OMP)重构:从观测值中恢
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posted @ 2026-02-14 12:44 kiyte
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