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2026年5月4日
基于遗传算法的机械故障诊断MATLAB程序
摘要: 一、MATLAB实现 1.1 主程序:遗传算法优化故障诊断 %% 基于遗传算法的机械故障诊断系统 % 功能:使用遗传算法优化特征选择和分类器参数,实现机械故障诊断 clear; clc; close all; fprintf(' 遗传算法机械故障诊断系统开始 \n'); %% 1. 生成模拟机械振动
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posted @ 2026-05-04 10:54 hczyydqq
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2026年4月30日
基于LDA的数据降维:原理与MATLAB实现
摘要: LDA算法核心思想 线性判别分析(LDA) 是一种经典的监督降维方法,与PCA不同,LDA利用类别信息寻找能够最大化类间区分度的特征投影方向。 算法优势 保留类别判别信息:投影后不同类别样本尽可能分开 提升分类性能:降维后的特征更有利于后续分类任务 处理多类别问题:可扩展到多个类别的情况 LDA算法
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posted @ 2026-04-30 10:24 hczyydqq
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2026年4月26日
STM32 DMA程序(标准外设库版本)
摘要: 基于STM32标准外设库的完整DMA程序,包含内存到内存、外设到内存、内存到外设的DMA传输实现。 一、DMA基础配置 1.1 DMA核心定义 /* DMA 核心数据结构定义 */ #include "stm32f10x.h" #include "stm32f10x_dma.h" #include
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posted @ 2026-04-26 16:10 hczyydqq
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2026年4月23日
STM32 汉字显示程序(标准外设库版本)
摘要: STM32汉字显示程序,包含字库生成、显示驱动、多字体支持和应用示例。 一、汉字显示基础 1.1 汉字编码基础 /* 汉字编码基础 */ #include "stm32f10x.h" #include "stm32f10x_rcc.h" #include "stm32f10x_gpio.h" #in
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posted @ 2026-04-23 17:44 hczyydqq
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2026年4月22日
TFT 彩屏 GUI 开发
摘要: 针对 TFT 彩屏 GUI 开发,最稳妥的方案是 “底层驱动 + 中间件 + 应用 API” 三层结构。 一、推荐方案组合(按资源选择) 方案 适用 MCU RAM 需求 效果 LVGL + 屏驱 F4 / G4 / H7 ≥ 16KB 手机级 UI STemWin STM32 全系 ≥ 8KB 工
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posted @ 2026-04-22 11:42 hczyydqq
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2026年4月21日
基于NSGA-II的多目标柔性车间调度算法
摘要: 一、算法实现 %% 基于NSGA-II的多目标柔性车间调度算法 % 问题:柔性作业车间调度问题(FJSP) % 目标:最小化最大完工时间(makespan)和总机器负载(total machine load) % 算法:NSGA-II(非支配排序遗传算法II) clear; clc; close a
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posted @ 2026-04-21 20:03 hczyydqq
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2026年4月20日
基于遗传算法的风光互补发电系统Matlab仿真
摘要: 一、系统架构设计 二、关键模型实现 1. 风光发电功率模型 % 风力发电分段函数(参考) function Pw = wind_power(v) cut_in = 3; % 切入风速(m/s) rated_v = 13; % 额定风速(m/s) cut_out = 25; % 切出风速(m/s) i
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posted @ 2026-04-20 16:22 hczyydqq
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2026年4月18日
基于背景差分的自适应分割算法(OSTU优化版)
摘要: 一、算法核心思想 背景差分 + OSTU自适应阈值 + 动态背景更新 视频序列 → 背景建模 → 差分计算 → OSTU分割 → 形态学优化 → 目标分割 二、算法流程设计 1 整体流程图 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 自适应背景
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posted @ 2026-04-18 16:36 hczyydqq
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2026年4月14日
STM32F103通过IIC读取HTU21D温湿度传感器程序(HAL库实现)
摘要: 一、系统概述 基于STM32F103C8T6(Cortex-M3,72MHz)和HAL库,通过IIC总线读取HTU21D数字温湿度传感器数据,实现环境温度(-40125℃,精度±0.3℃)和相对湿度(0100%RH,精度±2%RH)的实时采集。核心功能包括:IIC总线初始化、HTU21D命令发送、数
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posted @ 2026-04-14 17:18 hczyydqq
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2026年4月13日
移动机器人路径跟踪的设计与仿真:模型预测控制(MPC)详解
摘要: 一、引言与背景 移动机器人路径跟踪是自主导航的核心技术,其目标是通过控制机器人的线速度和角速度,使其精确跟踪预设的参考路径。模型预测控制(MPC)因其显式处理多约束的能力,成为路径跟踪的主流方法。 1. MPC在路径跟踪中的优势 约束处理:可同时考虑速度、加速度、转向角等物理限制; 预测优化:基于模
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posted @ 2026-04-13 10:23 hczyydqq
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