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2026年5月9日
认知无线电中基于能量检测的双门限频谱感知的 MATLAB 仿真
摘要: 该方案解决了传统单门限对噪声不确定性敏感的问题。 一、算法原理 1、信号模型 \(H_0\)(频谱空闲):\(y(n) = w(n)\) \(H_1\)(频谱占用):\(y(n) = h \cdot s(n) + w(n)\) 2、能量统计量 \[T(y) = \sum_{n=1}^{N} |y(n
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posted @ 2026-05-09 11:36 躲雨小伙
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2026年5月8日
基于STM32的电子时钟设计(四按键控制)
摘要: 一、系统总体设计 1.1 功能需求 时间显示:时、分、秒(24小时制) 日期显示:年、月、日、星期 按键控制:4个独立按键实现设置、调整、切换 闹钟功能:可设置闹钟时间 显示方式:LCD1602/LCD12864/OLED显示屏 1.2 系统框图 ┌─────────────────────────
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posted @ 2026-05-08 10:43 躲雨小伙
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2026年5月6日
音频重采样(Audio Resampling)实现指南
摘要: 一、核心原理与架构 1.1 什么是音频重采样? 音频重采样是将音频信号从源采样率(Fs_in)转换为目标采样率(Fs_out)的过程。例如:将48kHz麦克风采集的语音转换为16kHz供语音识别算法使用。 1.2 重采样的数学本质 原始信号 x[n] (Fs_in) → 插值/抽取 → 新信号 y[
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posted @ 2026-05-06 12:22 躲雨小伙
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2026年5月4日
异构网络切换算法MATLAB仿真
摘要: 一、MATLAB实现 1.1 主程序:异构网络切换仿真 %% 异构网络切换算法仿真 % 功能:实现异构网络(宏蜂窝、微蜂窝、WiFi)的垂直切换算法 clear; clc; close all; fprintf(' 异构网络切换算法仿真开始 \n'); %% 1. 网络参数设置 fprintf('设
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posted @ 2026-05-04 16:53 躲雨小伙
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2026年4月30日
基于不同算法实现的配电网重构Matlab代码
摘要: 基于不同算法实现的配电网重构Matlab代码框架及核心要点,涵盖粒子群算法、二阶锥规划和启发式算法,并附关键参数说明与仿真示例: 一、二阶锥规划(SOCP)实现框架 1. 模型建立 % 定义变量(YALMIP工具箱) cvx_begin variables x(num_branches) % 开关状
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posted @ 2026-04-30 11:10 躲雨小伙
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2026年4月26日
STM32 三相电机FOC驱动方案(三电阻/单电阻双模式)
摘要: 配STM32全系列(F1/F4/G4/H7等),支持有感/无感FOC 一、核心选型指南(先选对硬件再动手) 参数 选型建议 适用场景 MCU STM32F303/G474(带内置运放/PGA最佳)、F103/F407 F303/G4适合高压伺服,F103/F407适合低压低成本场景 功率器件 MOS
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posted @ 2026-04-26 18:14 躲雨小伙
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2026年4月24日
维纳滤波器语音增强MATLAB实现
摘要: 一、维纳滤波语音增强原理 1.1 基本原理 维纳滤波器是一种最优线性滤波器,能在最小均方误差意义上从噪声中提取有用信号。对于语音增强任务,其数学表达式为: \(H(ω)=\frac{Ps(ω)}{Ps(ω)+Pn(ω)}\) 其中: \(H(ω)\):频域滤波器传递函数 \(P_s(ω)\):纯净语
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posted @ 2026-04-24 11:59 躲雨小伙
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2026年4月22日
基于PSO的列车速度优化MATLAB实现
摘要: 一、列车速度优化问题建模 1.1 优化目标 在满足运行约束(站间距离、时间、速度/加速度限制)的前提下,通过优化速度曲线最小化总能耗。能耗包括牵引能耗、匀速运行能耗和制动能耗(考虑再生制动回收)。 1.2 物理模型 1.2.1 运动学模型 站间距离:\(S=∫_0^Tv(t)dt\) 速度曲线:分段
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posted @ 2026-04-22 16:37 躲雨小伙
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2026年4月20日
IHAOAVOA:天鹰优化算法与非洲秃鹫优化算法的混合算法(Matlab实现)
摘要: 一、算法原理概述 1. 算法背景 IHAOAVOA(Improved Hybrid Aquila Optimizer and African Vulture Optimization Algorithm)是一种结合了天鹰优化算法(AO)和非洲秃鹫优化算法(AVOA)优势的混合元启发式算法。该算法旨在
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posted @ 2026-04-20 17:13 躲雨小伙
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2026年4月19日
基于蚁群算法的无人机三维航路规划(MATLAB实现)
摘要: 算法原理与无人机约束 1. 核心数学模型 信息素更新规则: \(τ_ij(t+1) = (1-ρ)τ_ij(t) + Δτ_ij^k\) \(Δτ_ij^k = Q / L_k\) 路径选择概率: \(P_ij^k = [τ_ij]^α × [η_ij]^β / Σ[τ_is]^α × [η_is]
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posted @ 2026-04-19 10:25 躲雨小伙
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