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matlab科研助手
算法transformerlstm
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- 用Python解锁图像处理之力:从基础到智能应用的深度探索
熊猫钓鱼>_>
python图像处理开发语言
在像素构成的数字世界里,Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像?超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时,往往会陷入工具对比的漩涡(PythonvsMATLABvsC++)。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环:科学计算基石:NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由:从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力:Matpl
- 【心电信号ECG去噪】小波变换(heursure规则阈值+Minimax规则阈值)心电信号去噪【含Matlab源码 3402期】
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matlab
Matlab领域博客之家
- 【信号去噪】基于NLM时间序列心电信号去噪附matlab代码
天天Matlab科研工作室
信号处理Matlab各类代码matlab开发语言fpga开发
1简介作为一种信号预处理手段,信号去噪在众多信号处理应用中发挥着重要的作用.到目前为止,信号去噪问题被大量研究,并取得了许多重要成果,涌现出了包括非局部均值(NLM)去噪算法在内的一批优秀的去噪方法.值得一提的是,相比于传统的局部去噪算法,非局部均值去噪算法有着更好的去噪性能和更好的信号细节保留能力.2部分代码function[denoisedSig,debug]=NLM_1dDarbon(sig
- 基于 Matlab 的小波变换方法对心电信号进行去噪
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基于Matlab的小波变换方法对心电信号进行去噪心电信号是医学上常用的一种生物信号,可以反映人体心脏的电活动。然而,由于受到许多因素的干扰,如肌肉运动、电源杂波等,获取到的心电信号往往包含大量的噪声。因此,对心电信号进行准确的分析和诊断前,通常需要先对信号进行去噪处理。小波变换是一种常见的信号处理方法,在心电信号去噪方面也得到了广泛应用。它通过将信号分解成不同频率的子带,根据子带中的能量大小来进行
- 遗传算法Matlab代码实现及算法函数封装
文章目录前言一、遗传算法介绍二、遗传算法算子1.种群初始化1.1二进制数编码1.2浮点数编码1.3小结2.选择算子3.交叉算子4.变异算子5.小结三、算法实例1.例一2.例二3.例三4.小结四、算法函数封装1.示例一2.示例二3.示例三五、参考文献前言遗传算法(GA)作为求解单目标优化问题的有效算法,自提出以来,便被广泛采用。该算法主要是模仿达尔文进化论,通过种群不断的进行自然选择、繁衍交叉变异,
- MATLAB基础应用精讲-【人工智能】数据空间(概念篇)
林聪木
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目录前言算法原理发展历程什么是数据空间数据空间基本规律?数据共存方法Pay-as-you-go的进化方式跨域和异构数据源的需求技术实现服务提供数据空间的特点多元主体的开放参与多元角色的中间服务全面覆盖的认证机制丰富的数据联合利用机制数据空间技术框架国际数据空间组成部分使用控制数据场数据场的作用下,三种典型的数据要素价值释放模式数据空间的发展现状国内发展现状:国外发展现状:数据空间的基础设施数据空间
- MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现
Emmamkq~~
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法,具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤,包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等,并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台,特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法,灵感来
- 基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例
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目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例一、背景介绍路径规划的重要性蚁群算法的基本原理二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤2:定义环境和目标创建环境模型步骤3:集成蚁群算法编写适应度函数实现蚁群算法使用MATLABFunction块步骤4:可视化结果添加XYGraph步骤5:运行仿真并评估性能步骤6:分析结果四、总结手把手
- C#调用Matlab生成的dll
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c#matlab算法
详细介绍了C#调用Matlab生成的dll方法,有需要的朋友可以参考一下其实整个过程比较简单,但是需要心细一点。需要的工具:VS2005及以上版本,MATLAB2008B及以上版本,另外非常重要的需要安装一个MATLABCompilerRuntime,这个文件(MCRInstall.exe)在安装完MATLAB之后就会在安装文件夹下存在,需要搜索一下(因为不同版本的MATLAB可能存放位置不同),
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
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Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
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- 基于MATLAB的图片中文字的提取及识别
随着计算机科学的飞速发展,以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介,在图像中,文字信息(如新闻标题等字幕)包含了丰富的高层语义信息,提取出这些文字,对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。图像文字提取又分为动态图像文字提取和静态图像文字提取两种,其中,静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础,其应用范围更为广泛,对它的研究具有基础性,所以本文主要讨论静态图像的文字提取技术。静态图像中
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matlab实时接收串口并绘制折线图.可以将这个功能分为两个部分.第一是使用matlab将串口数据接收并保存起来,然后再是将这个数据绘制出折线图.matlab有一个serialport的接口可以使用,就是专门用来使用串口的.我们首先需要的是打开串口.在打开之前,我们需要根据实际情况设置好串口号和波特率.port="COM10";%串口号,您需要根据实际情况修改baudRate=115200;%波特
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
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本课题旨在基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(AdaptiveNoiseCanceller,ANC),以有效去除信号中的背景噪声,提升语音、医疗或通信系统中的信噪比。系统采用自适应滤波算法,如最小均方误差(LMS)或归一化LMS(NLMS)算法,通过参考噪声信号估计并抵消主通道信号中的噪声成分,实现动态降噪。研究内容包括信号采集与仿真建模、自适应滤波器结构设计、算法参数调整及降噪性能评
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本课题围绕六自由度(6-DOF)按摩机器人展开,旨在通过MATLAB仿真平台对其机械结构、运动学特性和控制策略进行建模与分析。六自由度机器人具备空间位置和姿态的全面调节能力,可实现复杂的按摩轨迹和多角度作用力控制。研究内容包括机器人正/逆运动学建模、轨迹规划(如五次多项式插值、笛卡尔路径)、动力学建模(使用Lagrange或Newton-Euler方法)以及基于PID或自适应控制算法的控制系统设计
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摘要:频移键控(FSK)是一种常见的数字调制,具有功率效率高及抗信道噪声性能良好的优势.本文探讨了频移键控的技术特性,包括多进制频移键控(MFSK),最小频移键控(MSK)和连续相位频移键控(CPFSK),还包括其相干解调及其蒙特卡洛误码率仿真.FSK利用载波的频率来传递信息,包络恒定,因此可以利用功率效率高的非线性放大器进行解调,它的优势在于对信道和硬件引起的幅度失真不敏感.另一方面,FSK频谱
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目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
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研究的目的是证明一种有限元相场算法,其中相场方程是完全耦合并同时求解的。不过,在这种情况下,完全耦合的方程是弹性和非守恒的阶参数;然而,该方法可作为其他相场模型完全耦合公式的模板。这是求解具有弹性不均匀性的Allen-Cohn方程的主要程序。有限元算法。该算法解决了非保守阶参数的演化问题。全耦合模式下应力列场的演化。取决于代码中Isolve参数的选择:对于Isolve-1,代码以长手格式和非优化模
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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