摘要: 在JavaScript的世界里,闭包(Closure)是一个既强大又难以理解的概念。它不仅是函数式编程的核心,也是许多高级JavaScript特性和库(如React的Hooks、jQuery的事件处理等)的基础。本文将深入探讨闭包的原理,并通过代码演示其在实战中的应用。 什么是闭包? 闭包是指一个函 阅读全文
posted @ 2025-11-02 15:30 bqyfa66984 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、核心算法 function [Xc, Z] = airPLS(X, lambda, order, wep, p, itermax) % airPLS基线校正算法 % 输入参数: % X: 输入光谱数据 (m×n矩阵,m为样本数,n为波长点数) % lambda: 平滑参数(默认1e7) % or 阅读全文
posted @ 2025-10-31 17:32 bqyfa66984 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: OQPSK(偏移四相相移键控)调制解调系统的MATLAB仿真程序,包含信号生成、调制、传输、解调和性能分析。 %% OQPSK调制解调系统仿真 clear all; close all; clc; %% 参数设置 N = 10000; % 传输的比特数 fc = 1000; % 载波频率 (Hz) 阅读全文
posted @ 2025-10-29 15:55 bqyfa66984 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 使用主成分分析(PCA)处理脑电数据(EEG)并利用支持向量机(SVM)进行分类。 %% 脑电数据PCA处理及SVM分类 clear; clc; close all; %% 1. 加载脑电数据(这里使用示例数据,实际应用中应替换为真实EEG数据) % 假设我们有一个EEG数据集,包含多个 trial 阅读全文
posted @ 2025-10-28 15:19 bqyfa66984 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于MATLAB的Copula函数实现示例,包括常见的Copula函数(如高斯Copula、t-Copula、Clayton Copula等),以及如何计算联合分布函数的概率密度函数(PDF)、分布函数(CDF)和生成随机数。 MATLAB实现Copula函数 1. 高斯Copula 高斯Copul 阅读全文
posted @ 2025-10-23 12:01 bqyfa66984 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: vim模式切换 vim编辑器常用的有编辑模式和命令模式,其中编辑模式就是移动光标,然后进行编辑。命令模式就是使用一些命令,提高编辑效率的一些方法。 vim使用: vim + 文件名 模式切换操作 在命令模式,输入 i ,进入编辑模式 在命令模式中,输入: 或 / 进行命令操作 在编辑模式中,输入Es 阅读全文
posted @ 2025-10-21 10:12 bqyfa66984 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 稀疏网格方法是一种高效的高维数值积分技术,通过组合一维积分规则来避免"维度灾难"。MATLAB实现用于生成稀疏网格高斯-埃尔米特积分节点和权重。 function [nodes, weights] = sparseGridGH(d, level, varargin) % SPARSEGRIDGH 生 阅读全文
posted @ 2025-10-21 10:10 bqyfa66984 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 数据准备和预处理 classdef LoadDataPreprocessor properties raw_data processed_data feature_names temporal_features weather_features historical_features end 阅读全文
posted @ 2025-10-16 10:20 bqyfa66984 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 系统架构设计 1.1 硬件组成 主控芯片:TMS320F28335(32位浮点DSP,150MHz主频,集成18路PWM通道) 逆变电路:三相全桥IGBT模块(耐压1200V,电流100A) 电流采样:霍尔传感器(如ACS712)+ 16位ADC模块 位置检测:增量式编码器(分辨率4096PP 阅读全文
posted @ 2025-10-15 17:55 bqyfa66984 阅读(69) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、核心方法架构 1. 多尺度谱峭度算法框架 2. 关键技术组成 多尺度分解:VMD(变分模态分解)或EMD(经验模态分解)实现信号尺度划分 谱峭度计算:短时傅里叶变换(STFT)结合Kurtosis指标 特征融合:时域/频域/时频域特征联合分析 智能分类:1D-CNN+SE注意力机制实现故障识别 阅读全文
posted @ 2025-10-14 10:06 bqyfa66984 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)