RDK仿真实验

最新推荐文章于 2025-12-11 12:17:52 发布
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#RDK仿真

这篇博客介绍了RDK仿真实验，包括函数实验如打印三角形和计算三角形面积，以及流程控制实验，如控制时间序列输出、7的倍数输出，并探讨了同步与异步的概念，通过循环和序列实现异步操作。

函数实验

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打印三角形

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计算三角形面积

假设在平面内，有一个三角形，边长分别为a、b、c，三角形的面积S可由以下公式求得：S=√p(p-a)(p-b)(p-c)
公式里的p为半周长（周长的一半）： p=(a+b+c)/2
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流程控制实验

控制时间的序列输出

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7的倍数输出

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同步与异步

通过循环实现的异步操作
（循环体中放置延迟函数控制输出）
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通过序列实现通过操作
（在序列分支中控制延迟输出）
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650 买 8G 的 Rock 5B V1.42，价格不贵，但早期版本稳定性有坑，适合玩票/开发，不太。
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电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
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AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
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