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摘要： 一、算法框架設(shè)計(jì) PSO-LSSVM的優(yōu)化流程包含以下核心模塊： 數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)準(zhǔn)化與劃分訓(xùn)練/測(cè)試集 PSO參數(shù)優(yōu)化：全局搜索最優(yōu)\((γ,σ)\)組合 LSSVM模型訓(xùn)練：基于優(yōu)化參數(shù)構(gòu)建回歸/分類模型 性能評(píng)估：多指標(biāo)驗(yàn)證模型效果 二、關(guān)鍵代碼（回歸預(yù)測(cè)案例） 1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 %% 數(shù)據(jù)加載 閱讀全文

摘要： 1. React簡(jiǎn)介 React是一個(gè)用于構(gòu)建用戶界面的JavaScript庫(kù)，由Facebook開發(fā)并維護(hù)。React的設(shè)計(jì)理念是將復(fù)雜的UI分解成獨(dú)立的組件，這樣可以更方便地管理和復(fù)用代碼。此外，React還通過虛擬DOM技術(shù)提高了應(yīng)用的性能。 2. 創(chuàng)建React應(yīng)用 要開始一個(gè)新的React 閱讀全文

摘要： Redis是一個(gè)開源的高性能鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，支持多種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以下是Redis支持的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用： 字符串(Strings) : 這是最基本的類型，一個(gè)鍵對(duì)應(yīng)一個(gè)值，可以包含任何數(shù)據(jù)。例如可以用來(lái)緩存用戶信息或者進(jìn)行計(jì)數(shù)。 哈希(Hashes) : 哈希是鍵值對(duì)集合，適合存儲(chǔ)對(duì)象。例如用戶 閱讀全文

摘要： 一、核心代碼架構(gòu) 1. 圖像預(yù)處理模塊 function preprocessedImg = preprocessPIV(img) % 去噪處理（非局部均值濾波） denoised = nlfilter(img, [5 5], @(x) mean(x(:))); % 直方圖均衡化增強(qiáng)對(duì)比度 enha 閱讀全文

摘要： 一、算法原理框架 1. 同步壓縮連續(xù)小波變換（SS-CWT） 核心優(yōu)勢(shì)：通過時(shí)頻重分配提升非平穩(wěn)信號(hào)的分辨率（時(shí)間分辨率達(dá)0.1ms，頻率分辨率達(dá)0.1Hz） 數(shù)學(xué)表達(dá)： 其中\(zhòng)(a\)為尺度因子，\(b\)為平移因子，\(ψa,b\)為同步壓縮小波基 2. 自適應(yīng)去噪流程 graph TD A[原 閱讀全文

摘要： 基于偽距差分定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，包含原理詳解與C++代碼實(shí)現(xiàn)，結(jié)合差分修正與最小二乘解算算法 一、定位原理詳解 1.1 差分定位基本原理 核心原理： 基準(zhǔn)站已知精確坐標(biāo)，計(jì)算偽距觀測(cè)值與真實(shí)幾何距離的差值（Δρ） 通過數(shù)據(jù)鏈將Δρ發(fā)送給流動(dòng)站 流動(dòng)站將偽距觀測(cè)值修正后進(jìn)行定位解算 誤差消除能力： 誤差 閱讀全文

摘要： 基于全變分（Total Variation, TV）模型和 Bregman迭代分裂算法 進(jìn)行圖像去噪和復(fù)原的原理與實(shí)現(xiàn)。 第一部分：理論基礎(chǔ) 1. 全變分（TV）模型 由Rudin, Osher和Fatemi提出（ROF模型），是圖像處理領(lǐng)域的里程碑。其核心思想是：自然圖像通常是分段平滑的，即具有稀 閱讀全文

摘要： C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)掃地機(jī)器人核心功能，包含硬件控制、路徑規(guī)劃和避障算法的完整代碼框架 一、硬件架構(gòu)設(shè)計(jì) 1.1 核心組件選型 // 硬件接口定義（STM32F103C8T6） #define MOTOR_LEFT_PWM PA0 // 左電機(jī)PWM #define MOTOR_RIGHT_PWM PA1 / 閱讀全文

摘要： 關(guān)于時(shí)延估計(jì)算法ETDGE（Explicit Time Delay and Gain Estimator）的解析 一、算法原理與架構(gòu) ETDGE是一種約束類自適應(yīng)時(shí)延估計(jì)算法，通過聯(lián)合估計(jì)時(shí)延參數(shù)和增益因子實(shí)現(xiàn)高精度時(shí)延估計(jì)。其核心創(chuàng)新點(diǎn)包括： 雙通道自適應(yīng)結(jié)構(gòu) 將濾波器分解為橫向相連的兩個(gè)子單元： 閱讀全文

摘要： 1. Saleh模型數(shù)學(xué)描述 Saleh模型通過幅度-幅度（AM/AM）和幅度-相位（AM/PM）非線性函數(shù)描述功率放大器特性： AM/AM函數(shù)： AM/PM函數(shù)： 其中，\(x\)為輸入信號(hào)幅度，\(α,β,γ,δ\)為待辨識(shí)參數(shù)。 2. MATLAB實(shí)現(xiàn)流程 2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 % 加載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)（ 閱讀全文