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摘要： 基于粒子群优化(PSO)算法的图像配准MATLAB实现。图像配准的目标是找到最优的空间变换参数，使两幅图像最佳对齐。 核心原理 图像配准的PSO方法将变换参数（如平移、旋转、缩放）作为粒子位置，通过优化相似性度量函数来找到最佳配准参数。 % 变换模型: % [x'] [s*cosθ -s*sinθ 阅读全文

摘要： 一、模型架构与自由度定义 1. 多体系统分解 簧上质量刚体：包含车身主体，具有6个自由度（x/y/z平移 + 俯仰/侧倾/横摆旋转） 四个簧下质量刚体：每个车轮独立建模，含垂直跳动（z向）和旋转（绕z轴）自由度 总自由度：6（车身） + 4×2（车轮） = 14自由度 2. 坐标系定义 坐标系类型 阅读全文

摘要： 一、理论基础 1. 瑞利信道特性 单径瑞利信道：仅存在一条散射路径，信号幅度服从瑞利分布，相位均匀分布 多径瑞利信道：包含多条独立散射路径，各路径具有不同时延和幅度，总响应为各路径叠加 2. 关键参数 参数 单径瑞利信道 多径瑞利信道 多普勒频移 单一最大多普勒频移 各路径独立多普勒频移 时延扩展 阅读全文

摘要： Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习中的回归分析方法，特别擅长处理高维数据和特征选择问题。 Lasso算法核心原理 Lasso通过在普通最小二乘回归中加入L1正则化项实现特征选择和模型简化： 目 阅读全文

摘要： MATLAB实现，用于模拟和分析归一化随机共振现象。随机共振是一种非线性现象，当弱周期性信号与适当强度的噪声共同作用时，系统输出信噪比会显著提高。 %% 归一化随机共振仿真 % 功能: 实现双稳态系统的归一化随机共振仿真 % 模型: 一维双势阱系统 clear; clc; close all; %% 阅读全文

摘要： 一、算法原理与框架 1. 核心思想 通过用户交互标记前景/背景区域，基于区域相似性度量逐步合并相邻区域，最终分离目标与背景。核心公式为： 其中Sim(P,Q)为区域P与Q的相似度，采用巴氏系数或CS-LBP纹理特征计算。 2. 算法流程 二、关键技术 1. 初始分割 采用SLIC超像素分割或Mean 阅读全文

摘要： 在Java中，多态性是面向对象编程的核心概念之一，它允许对象以多种形式表现。Java的多态性主要体现在方法重载和方法重写上。这种特性使得我们可以编写更加通用和可扩展的代码。 数据类型转换是指将变量从一种类型转换为另一种类型。在Java中，数据类型转换分为两类：隐式（自动）类型转换和显式（强制）类型转 阅读全文

摘要： 1. 步骤 1.1 图像预处理 灰度化：采用加权平均法转换彩色图像 Img_Gray = 0.3*R + 0.59*G + 0.11*B; % R/G/B通道权重 去噪：中值滤波消除椒盐噪声 J = medfilt2(Img_Gray, [3,3]); % 3×3窗口滤波 直方图均衡化：增强对比度 阅读全文

摘要： 一、核心流程设计 本方案采用两阶段分割框架，结合K-means的快速聚类与SVM的高精度分类优势： 粗分割阶段：K-means聚类实现初始区域划分 精细分割阶段：SVM分类器优化分割边界 二、完整MATLAB代码实现 %% 清空环境与数据加载 clc; clear; close all; img = 阅读全文

摘要： 基于DSP28027的流水灯实验 一、硬件连接方案 1. 电路连接 DSP引脚 连接设备 电路说明 GPIO0 LED1（红） 串联330Ω限流电阻接VCC GPIO1 LED2（绿） 同上 GPIO2 LED3（蓝） 同上 GPIO3 按键KEY1 上拉电阻10kΩ接VCC，按键另一端接地 GND 阅读全文