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yu8yu7
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2026年2月5日
基于LSTM神经网络的短期风速预测实现方案
摘要: 一、核心方法架构 1. 数据预处理流程 归一化处理:使用mapminmax将风速数据缩放至[0,1]区间,消除量纲影响 滑动窗口构建:设置窗口大小win_size=24(24小时历史数据),预测步长pred_len=6(未来6小时) 特征工程:添加时间特征(小时、星期几、季节编码)和气象辅助特征(温
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posted @ 2026-02-05 17:02 yu8yu7
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2026年2月3日
MATLAB用于提取图像的HOG和GLCM特征,并使用SVM进行分类
摘要: 技术路线概览 从原始图像到分类结果的完整流程: flowchart LR A[“原始图像数据集”] --> B[“预处理<br>(统一尺寸/灰度化)”] B --> C[“特征提取”] C --> D[HOG特征提取<br>“捕捉形状和轮廓信息”] C --> E[GLCM特征提取<br>“捕捉纹理
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posted @ 2026-02-03 16:00 yu8yu7
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2026年1月29日
海浪PM谱及波形的Matlab仿真实现
摘要: 一、PM谱理论基础 Pierson-Moskowitz(PM)谱是描述完全发展海浪能量分布的经典模型,其核心公式为: 参数说明: \(ω_0=\frac{g}{U}\):谱峰频率(\(U\)为海面19.5m高度风速) \(α=0.0081,β=0.74\):经验常数 \(g=9.81 m/s^2\)
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posted @ 2026-01-29 10:36 yu8yu7
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2026年1月26日
基于MATLAB实现eFAST全局敏感性分析
摘要: 一、核心代码实现 %% eFAST全局敏感性分析主程序 function eFAST_Sensitivity_Analysis() % 参数设置 param_ranges = [0.1,10; % 参数1范围 0.01,0.5; % 参数2范围 100,500]; % 参数3范围 num_param
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posted @ 2026-01-26 16:13 yu8yu7
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2026年1月25日
基于遗传算法优化VMD参数的实现与解析
摘要: 一、算法原理与流程 变分模态分解(VMD)的参数优化核心在于确定模态数K和惩罚因子α,两者直接影响分解精度与抗噪能力。遗传算法(GA)通过模拟自然选择机制,全局搜索最优参数组合,解决传统经验法易陷入局部最优的问题。 优化流程: 参数编码:将K和α编码为染色体(如二进制或实数编码)。 适应度函数:以信
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posted @ 2026-01-25 14:05 yu8yu7
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2026年1月23日
基于MATLAB Simulink的定轴齿轮与行星齿轮仿真模型
摘要: 一、定轴齿轮传动系统建模 1. 模型架构设计 核心模块:使用Simscape Mechanical库中的Rotational Gear模块构建齿轮副,结合Transfer Function或State-Space模块模拟传动特性。 参数设置: 传动比:根据齿轮齿数比计算(如主动轮齿数Z1=20,从动
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posted @ 2026-01-23 15:01 yu8yu7
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2026年1月21日
正则化反演的MATLAB实现(适用于地球物理数值反演)
摘要: 一、核心算法框架 基于正则化反演的地球物理数值反演程序需包含以下模块: 正演模型:计算理论观测数据(如电磁响应、地震波场)。 正则化目标函数:结合数据拟合项与模型约束项。 优化求解器:最小化目标函数(如共轭梯度法、高斯-牛顿法)。 后处理与可视化:反演结果重构与不确定性分析。 二、MATLAB代码实
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posted @ 2026-01-21 11:10 yu8yu7
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2026年1月16日
基于粒子滤波的三维雷达目标跟踪方案
摘要: 一、三维粒子滤波跟踪框架 %% 三维粒子滤波跟踪系统架构 clear; clc; close all; %% 参数设置 dt = 0.1; % 时间步长(s) T = 200; % 仿真时长 N_particles = 5000; % 粒子数 num_radar = 3; % 雷达数量 state_
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posted @ 2026-01-16 15:50 yu8yu7
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2026年1月15日
基于STM32的远程升级实现代码
摘要: 基于STM32的远程升级实现代码,包含Bootloader、应用程序、上位机及通信协议实现,支持Ymodem协议传输和双区备份升级: 一、系统架构设计 + + + + | STM32 Bootloader |< >| 上位机软件 | | | | | | - 升级标志检测 | | - 固件分包传输 |
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posted @ 2026-01-15 09:17 yu8yu7
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2026年1月12日
基于MATLAB的支持向量机(SVM)医学图像分割方法
摘要: 一、核心流程与关键技术 预处理 去噪:使用各向异性扩散滤波(Anisotropic Diffusion Filter)或高斯滤波消除MRI/超声图像噪声。 归一化:将图像灰度值映射到[0,1]范围,减少光照不均影响。 配准与增强:对多模态图像(如T1/T2加权)进行配准,提升特征一致性。 特征提取
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posted @ 2026-01-12 16:37 yu8yu7
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