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wwer142526363
数学建模
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LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
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- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案
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- 基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(Adaptive Noise Canceller, ANC)
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自动控制matlab自适应噪声抵消器ANC信号去噪
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
- 详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真代码及PPT
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详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真代码及PPT项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/376e9欢迎来到这个专注于通信系统建模与仿真的开源资源库。本仓库致力于为MATLAB与Simulink的学习者和研究者提供详尽、实用的教学资源,特别是针对通信系统领域的实践者。通过这一平台,您将获取到全面覆盖各章节的经典案例,不仅包含精心编写的
- 基于MATLAB/simulink风力发电仿真,双馈风机模型 空气动力学模型源码等
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基于MATLAB/simulink风力发电仿真,双馈风机模型空气动力学模型源码文章目录空气动力学模型双馈风机模型Simulink模型框架示例代码片段1.创建Simulink模型2.空气动力学模型代码3.MPPT控制器代码4.运行仿真总结1.创建Simulink模型2.空气动力学模型代码3.MPPT控制器代码4.运行仿真总结基于MATLAB/Simulink进行风力发电仿真,特别是使用双馈感应发电机
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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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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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计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
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智能电网,AI,机器学习,预测模型,优化算法,供需平衡,能源效率1.背景介绍随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展,传统电网面临着越来越多的挑战。传统的电网结构是集中式供电,难以适应分布式能源的接入和负荷需求的波动性。智能电网应运而生,它利用先进的通信技术、传感器网络和数据分析技术,实现电网的自动化、智能化和可视化,从而提高电网的可靠性、效率和安全性。人工智能(AI)作为一种新兴技术,在
- [插电式混合动力车辆][交替方向乘子法(ADMM)结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理:基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究(Matlab代码实现)
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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⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时
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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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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
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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:
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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
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