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2025年11月18日
基于几何均值分解(GMD)的混合预编码MATLAB实现
摘要: 一、核心代码实现 %% 参数设置 Nt = 64; % 发射天线数 Nr = 16; % 接收天线数 K = 8; % 用户数 SNR = 20;% 信噪比(dB) iter = 50;% 迭代次数 %% 信道生成(毫米波簇状信道) H = zeros(Nr, Nt); for k = 1:K Ao
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posted @ 2025-11-18 09:54 kiyte
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2025年11月17日
使用SCP命令在CentOS 7上向目标服务器传输文件
摘要: 使用SCP(Secure Copy Protocol)在CentOS 7操作系统上向远程服务器传输文件是一个安全且常用的方法。SCP工具基于SSH (Secure Shell) 协议,能保证传输过程的安全性。以下为在CentOS 7上使用SCP命令向目标服务器传输文件的具体操作步骤: 核实依赖环境确
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posted @ 2025-11-17 10:06 kiyte
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基于MATLAB的Q-learning强化学习与回归算法结合的轨迹规划实现
摘要: 一、系统架构设计 1. 状态空间定义 % 状态向量:[x, y, θ, v] (位置、航向角、速度) state = [2, 3, pi/4, 0.5]; % 初始状态 goal = [8, 8]; % 目标点 2. 动作空间设计 % 离散动作集合:速度+转向组合 actions = [0.2, 0
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posted @ 2025-11-17 09:54 kiyte
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2025年11月14日
基于MATLAB的颜色图像分割实现
摘要: 一、核心代码实现(基于LAB颜色空间与K-means聚类) function color_segmentation_demo() % 读取图像 img = imread('peppers.png'); figure; imshow(img); title('原始图像'); % 转换到LAB颜色空间
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posted @ 2025-11-14 10:47 kiyte
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2025年11月13日
配置Spring框架以连接SQL Server数据库
摘要: Spring框架是一个开源的企业级应用框架,用于简化Java开发工作,通过依赖注入(DI)和面向切面编程(AOP)等核心功能支持程序的健壮性和易维护性。要配置Spring框架以连接SQL Server数据库,需要遵循几个关键步骤,从依赖配置到框架设置直至应用级别的集成。 首先,要确保你的项目中已经包
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posted @ 2025-11-13 09:42 kiyte
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基于神经网络的图像融合算法
摘要: 神经网络图像融合基础 核心思想 与传统基于变换域或稀疏表示的融合方法不同,神经网络通过学习大量图像数据中的特征表示,自动提取最适合融合的特征层次,实现更智能、更自适应的图像融合。 主要优势 特征自适应性:自动学习最优特征表示 端到端学习:直接从输入到输出,无需手动设计复杂规则 强泛化能力:适用于多种
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posted @ 2025-11-13 09:41 kiyte
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2025年11月12日
线性判别分析(LDA)降维算法的原理、实现及应用
摘要: 1. LDA算法原理 基本思想 LDA是一种有监督的降维方法,目标是找到能够最大化类间距离、最小化类内距离的特征投影方向。 数学原理 类内散度矩阵:\(S_w = \sum_{i=1}^c \sum_{x \in X_i} (x - \mu_i)(x - \mu_i)^T\) 类间散度矩阵:\(S_
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posted @ 2025-11-12 09:36 kiyte
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2025年11月11日
嵌入式系统的LCD多级菜单显示实现
摘要: 一、硬件配置方案 1. 接口定义(以STM32+12864LCD为例) #define LCD_RS_PIN PA0 // 寄存器选择 #define LCD_RW_PIN PA1 // 读写控制 #define LCD_E_PIN PA2 // 使能信号 #define LCD_DATA PA4-
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posted @ 2025-11-11 09:40 kiyte
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2025年11月10日
UDP通信:解决socket连接关闭后缓冲内容未清除的问题
摘要: UDP(用户数据报协议)是一个无连接的协议。与TCP不同,UDP在数据传输时不确保可靠性,它不进行握手操作,不保证数据包的顺序,也不保证数据包一定能到达目的地。正因为其这种轻量级的特性,UDP在需要快速传送数据,而对数据的完整性要求不那么严格的应用场合中非常受欢迎。 然而,UDP的这些特性也导致了一
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posted @ 2025-11-10 13:30 kiyte
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2025年11月9日
使用Math库执行数值计算
摘要: 在程序设计和软件开发中,数值计算是核心组成之一,尤其是涉及到工程、科学研究和数据分析等领域。在Python语言中,数值计算常常依赖于内建的 math库,该库提供了一系列的数学函数以支持复杂的数学运算。 首先,math库包括了一系列基本的数学函数,如平方根(sqrt),指数(exp),对数等。例如,要
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posted @ 2025-11-09 10:36 kiyte
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