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RSS订阅原创 孤岛型微电网中改进下垂控制策略附Simulink仿真
随着全球能源危机和环境问题的日益突出，可再生能源的开发和利用受到广泛关注。微电网作为一种集成了多种分布式电源（DG）、储能系统和负荷的电力系统，为可再生能源的有效接入和灵活利用提供了重要的解决方案。孤岛型微电网，由于其在远离主网或供电不稳定的地区提供电力供应的优势，在应急供电、偏远地区供电等方面具有重要意义。然而，孤岛型微电网的稳定运行面临着诸多挑战，其中频率和电压的稳定控制尤为关键。传统下垂控制策略，作为一种简单易行的功率分配方法，被广泛应用于孤岛型微电网中。
2025-04-08 19:33:26
296
原创 高维多阶段随机规划问题的正则化分解与马尔可夫不确定性研究附Python代码
高维多阶段随机规划问题作为一种重要的数学建模工具，在金融、能源、供应链管理等众多领域有着广泛的应用。其核心在于刻画在多个时间阶段，面对未来不确定性因素，如何做出最优的决策序列，以实现期望收益最大化或成本最小化等目标。然而，随着问题规模的扩大，特别是状态空间和随机变量维度的增加，高维多阶段随机规划问题面临着“维数灾难”的挑战。传统的求解方法，例如动态规划、情景树等，计算复杂度呈指数级增长，难以应用于实际问题。
2025-04-08 19:29:45
532
原创 高光谱端元提取算法利用凸几何和K均值附Matlab代码
高光谱成像技术能够获取数百个连续且窄的光谱波段信息，为地物识别、目标检测和环境监测等领域提供了强大的数据支持。然而，高光谱图像通常包含大量的混合像元，即单个像元内包含多种不同的地物成分，这给后续的分析带来了挑战。因此，端元提取（Endmember Extraction，EE）作为高光谱图像分析的关键预处理步骤，旨在从高光谱数据中识别出代表纯地物成分的端元光谱，为后续的解混和分类奠定基础。近年来，各种端元提取算法不断涌现，其中基于凸几何和K均值聚类的算法凭借其独特的优势，受到了广泛的关注。
2025-04-08 19:26:56
328
原创 非线性模型预测控制MPC问题求解研究附Matlab代码
模型预测控制(MPC)作为一种先进的控制策略，在工业过程控制、汽车控制、航空航天等领域得到了广泛应用。其核心思想是基于系统动态模型，在滚动时域内对未来的系统行为进行预测，并通过优化算法求解控制序列，并将序列中的第一个控制量作用于系统。MPC能够显式地考虑系统的约束条件，并根据实际情况进行在线优化，从而实现对复杂系统的精确控制。然而，当系统模型呈现非线性特性时，传统的线性MPC方法往往难以获得满意的控制效果。因此，对非线性模型预测控制(NMPC)问题求解的研究具有重要的理论价值和实际意义。
2025-04-08 19:24:43
416
原创 电机电流信号的调制信号双谱分析用于车削工况在线监测研究附Matlab代码
车削作为一种重要的金属切削加工方法，广泛应用于制造业的各个领域。然而，车削过程复杂多变，易受到多种因素的影响，如刀具磨损、切削参数变化、材料不均匀性等，导致工件表面质量下降、刀具寿命缩短，甚至引发安全事故。因此，实现车削工况的在线监测，及时发现和诊断异常工况，对于提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本具有重要的现实意义。传统的车削工况监测方法主要依赖于加速度传感器、力传感器等，这些传感器虽然能够提供较为直接的工况信息，但也存在一些局限性。
2025-04-08 19:21:22
604
原创 单向拓扑结构下异构车辆排的分布式模型预测控制研究附Matlab代码
车辆排(Platooning)作为一种提高道路通行效率、降低能耗和提升行车安全性的新兴技术，近年来受到了广泛关注。它通过车辆间的协同控制，使得车辆能够以较小的车间距保持稳定的队形行驶。然而，实际道路交通环境复杂多变，车辆类型差异显著，车辆间通信受限等因素都给车辆排的控制带来了挑战。本文将针对单向拓扑结构下异构车辆排的分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control, DMPC)展开研究，旨在提升异构车辆排的控制性能和鲁棒性。一、引言。
2025-04-08 19:18:28
552
原创 PID++：一种计算轻量级的人形运动控制算法附Matlab代码
人形机器人因其在医疗、康复、探索等领域的巨大潜力而备受关注。然而，复杂的多自由度结构和动态环境使得人形运动控制成为一项极具挑战性的任务。传统的运动控制算法，例如基于模型的控制或强化学习，往往计算复杂度高，对计算资源要求严苛，难以在嵌入式系统或低功耗机器人平台上实时运行。因此，开发一种计算轻量级且能够实现鲁棒控制的人形运动控制算法显得尤为重要。
2025-04-08 19:15:52
257
原创 MATLAB基于转换器 (MMC) 技术和电压源转换器 (VSC) 的高压直流 (HVDC) 模型附Matlab代码
高压直流输电 (HVDC) 作为一种高效、可靠的远距离电力输送方式，在现代电力系统中扮演着日益重要的角色。HVDC 系统能够克服交流输电系统在长距离传输中的固有缺陷，如电容效应、电感效应导致的电压不稳定和功率损耗，以及不同区域电网频率不一致的问题。而换流器作为 HVDC 系统的核心设备，其性能直接决定了整个系统的运行效率和稳定性。
2025-04-08 17:43:53
333
原创 Copula-GLM——用于尖峰分析研究附Matlab代码
尖峰序列分析，作为神经科学的核心组成部分，旨在理解神经元活动的模式，揭示其与行为、认知过程以及神经疾病之间的关联。传统方法主要依赖于点过程模型，例如Poisson模型及其变种，来捕捉尖峰序列的统计特性。然而，这些模型常常假设尖峰的独立性，忽略了神经元之间的复杂依赖关系。此外，标准广义线性模型（GLM）在处理过度离散（overdispersion）和零膨胀（zero-inflation）等尖峰数据常见特征时也显得捉襟见肘。
2025-04-08 17:37:29
387
原创 BP-AdaBoost算法研究附Matlab代码
自适应增强（AdaBoost）算法，作为一种重要的集成学习方法，在分类和回归问题中展现出强大的泛化能力。它通过迭代训练多个弱分类器，并赋予每个弱分类器不同的权重，最终将它们线性组合成一个强分类器。BP神经网络，凭借其强大的非线性拟合能力，在模式识别、函数逼近等领域得到了广泛应用。将两者结合的BP-AdaBoost算法，旨在充分利用BP神经网络的非线性映射能力和AdaBoost的集成优势，以期获得更高的预测精度和更好的鲁棒性。
2025-04-08 16:23:41
369
原创 【预测模型】基于多元相关-时空图神经网络的短期居住负荷预测研究附Python代码
居住负荷预测作为智能电网和智慧城市建设的关键组成部分，其精度直接影响能源调度的效率和稳定性。传统预测方法在捕捉居住负荷的时空依赖性和复杂非线性关系方面存在不足。本文提出一种基于多元相关-时空图神经网络（Multi-Correlation Spatio-Temporal Graph Neural Network, MC-STGNN）的短期居住负荷预测模型。该模型通过构建多元相关图结构，有效整合了居住单元间的静态空间关系、动态功能关系以及外部气象因素等多维度关联信息。
2025-04-08 16:07:25
598
原创 【优化交叉口的绿灯时间】基于遗传算法的交通灯管理研究附Matlab代码
交通拥堵已成为现代城市面临的严峻挑战之一。随着城市人口的快速增长和机动车数量的不断增加，现有交通基础设施的承载能力日益饱和，尤其体现在繁忙的交叉口。交叉口作为交通网络的重要节点，其通行效率直接影响着整个路网的整体性能。传统的定时控制交通灯方案，虽然简单易于实施，但在面对复杂的、动态变化的交通流时，显得力不从心。因此，如何优化交叉口的绿灯时间，以最大程度地提高通行效率、减少车辆延误和降低尾气排放，成为了交通工程领域的重要研究课题。
2025-04-08 15:42:16
430
原创 【图像处理】基于布雷格曼Split Bregman去噪的荧光漫反射迭代重建光学断层扫描附Matlab代码
荧光漫反射断层扫描（Fluorescence Diffuse Optical Tomography, FDOT）作为一种新兴的光学成像技术，近年来在生物医学领域展现出巨大的应用潜力。与传统的荧光成像相比，FDOT能够实现对深层组织中荧光物质三维分布的重建，为疾病诊断、药物研发和治疗效果评估提供了全新的手段。然而，FDOT重建过程本质上是一个严重病态的反问题，受到散射、吸收等因素的干扰，重建图像往往存在噪声、伪影等问题，严重影响了成像质量和诊断精度。
2025-04-08 15:37:46
667
原创 【管道】一种管道泄漏检测的匹配场处理方法附Matlab代码
管道，作为重要的流体输送工具，在能源、化工、水利等领域发挥着不可替代的作用。然而，由于管道长期服役于复杂多变的外部环境，受到腐蚀、磨损、冲击等因素的影响，泄漏事故时有发生。泄漏不仅会导致资源浪费和环境污染，严重时甚至会引发爆炸、火灾等安全事故。因此，及时准确地检测管道泄漏，对于保障生产安全、保护环境至关重要。传统的泄漏检测方法，如流量平衡法、负压波法等，在特定场景下具有一定的局限性，例如对微小泄漏的敏感性较低、易受噪声干扰等。
2025-04-08 15:33:41
547
原创 【电力系统】基于改进鸽群优化算法的计及P2G厂站的电-气综合能源系统规划研究附Matlab代码
随着能源危机的日益加剧和环保意识的不断提升，构建高效、清洁、可持续的能源系统已成为全球共识。传统的电力系统难以满足多样化的能源需求，且面临着日益严峻的碳排放压力。在此背景下，电-气综合能源系统(Integrated Energy System, IES)应运而生，它能够实现电力、天然气等多种能源形式的互联互通和协同优化，从而提高能源利用效率，降低环境污染，增强系统运行的可靠性和灵活性。
2025-04-08 15:31:13
604
原创 【大规模 MIMO 检测】基于ADMM的大型MU-MIMO无穷大范数检测研究附Matlab代码
大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术被认为是提升第五代移动通信系统（5G）和未来无线通信系统容量和频谱效率的关键技术之一。在大规模MU-MIMO系统中，基站配置大量的发射天线服务于多个单天线用户，通过空间复用技术可以显著提高系统的吞吐量。然而，大规模MU-MIMO系统中复杂的信道环境和日益增长的用户数量对信号检测提出了严峻的挑战。传统的线性检测算法，如最小均方误差（MMSE）和迫零（ZF）检测，虽然复杂度较低，但性能在用户数量接近或超过基站天线数量时会显著下降。
2025-04-07 20:43:01
495
原创 【从船舶偏移量到流体静力学】船舶的偏移表、流体静力学曲线、大倾角KN、交叉稳性曲线附Matlab代码
船舶作为人类征服海洋的伟大工具，其设计与建造始终离不开对力学原理的精确应用。在船舶设计的初期阶段，确定船体的几何形状至关重要，这直接影响着船舶的浮力、稳性、航行性能以及最终的安全性。从最初的船舶偏移表，到由此推导出的流体静力学曲线、大倾角KN值以及交叉稳性曲线，这些工具构成了连接船体几何与流体静力学的桥梁，为船舶设计师提供了深入理解船舶在不同航行状态下行为的关键信息。本文将深入探讨这些概念，阐述它们之间的内在联系以及在船舶设计中的重要作用。一、船舶偏移表：船体几何信息的基石。
2025-04-07 20:32:23
606
原创 【串联离合器机构的效率】对耦合的拮抗电缆驱动驱动装置进行建模研究附Matlab代码
本文旨在对耦合拮抗式电缆驱动驱动装置中串联离合器机构的效率进行建模研究。该类型驱动装置凭借其轻量化、灵活和高功率密度等优势，在机器人、外骨骼和假肢等领域展现出广阔的应用前景。然而，电缆的柔性以及拮抗结构引入的复杂动力学特性，对装置的控制精度和能量效率提出了严峻挑战。串联离合器机构作为一种关键的能量管理元件，可以有效缓解拮抗结构带来的能源浪费，提高整体系统的效率。
2025-04-07 20:28:05
766
原创 【传输线开路和短路故障】带有集总元件的非对称传输线扩频时域反射测量附Matlab代码
时域反射测量（Time Domain Reflectometry, TDR）作为一种便捷且高效的故障定位和表征技术，广泛应用于传输线和互连系统的诊断。本文深入探讨了基于扩频信号的TDR技术在具有集总元件的非对称传输线上，针对开路和短路故障的诊断应用。首先，分析了非对称传输线和集总元件对TDR信号的影响，并阐述了扩频信号在提高分辨率和抗干扰能力方面的优势。随后，详细描述了基于扩频TDR的开路和短路故障定位原理，重点讨论了不同扩频码型对故障检测性能的影响。
2025-04-07 20:24:35
346
原创 【背对背高压直流调制多电平变流器】模拟背对背高压直流调制多电平变流器（MMC）作为一个电力质量调节系统研究附Simulink仿真
高压直流输电（HVDC）技术因其远距离、大容量输电的优势，在现代电力系统中扮演着日益重要的角色。作为HVDC的核心设备，模块化多电平变流器（MMC）凭借其模块化设计、谐波含量低、易于控制等优点，逐渐成为HVDC系统的主流拓扑。本文将深入探讨背对背高压直流调制多电平变流器（BTB-MMC）在电力质量调节方面的应用潜力，并模拟研究其作为电力质量调节系统（PQRS）的性能表现，旨在论证其在提高电力系统稳定性、改善电能质量方面的可行性和有效性。引言。
2025-04-07 20:18:38
425
原创 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究附Matlab代码
深度学习模型在各领域展现出强大的预测能力，但其性能高度依赖于超参数的选择。传统的手动调整或网格搜索等方法效率低下且容易陷入局部最优。本文旨在研究如何利用鲸鱼优化算法（WOA）自动优化卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）组合模型（CNN-LSTM）的超参数，以提升其预测精度和泛化能力。我们将详细阐述WOA算法的原理及其在超参数优化中的应用策略，并对比WOA优化的CNN-LSTM模型与未优化模型以及其他优化算法（如粒子群优化算法PSO）的性能，论证WOA在超参数优化中的有效性和优势。超参数优化；
2025-04-07 19:49:20
422
原创 【V-Tiger】自动调整控制器增益，以优化建立时间、过冲和稳定性裕度、使用被控对象输入、输出阶跃响应来设计 PID 控制器研究附Matlab代码
PID (比例-积分-微分) 控制器因其结构简单、易于实现和鲁棒性高等优点，在工业控制领域得到了广泛应用。然而，PID控制器的参数调整一直是一个具有挑战性的问题。传统的参数调整方法，如试凑法和经验公式法，效率低下且难以保证控制系统的最佳性能。本文探讨了基于V-Tiger平台，利用被控对象的输入、输出阶跃响应，自动调整PID控制器增益，以优化建立时间、过冲和稳定性裕度的方法。该方法旨在克服传统参数调整方法的不足，提高控制系统的性能和效率。
2025-04-07 14:54:35
472
原创 【VSC的模块化多电平变换器】基于VSC（IGBT）的MMC来使用PI控制器控制负载母线的电压研究附Simulink仿真
模块化多电平变换器（Modular Multilevel Converter，MMC）作为一种新型的电力电子变换器拓扑结构，凭借其模块化设计、高电压等级、低谐波含量和良好的可扩展性等优势，在直流输电（HVDC）、可再生能源并网、电能质量控制等领域得到了广泛应用。MMC的设计和控制策略一直是研究的热点，而负载母线电压的稳定是保证系统安全稳定运行的关键。
2025-04-07 14:39:31
532
原创 【VG、teVG、梯度下降的teVG及MarkoVG】基于马尔可夫先验的动态时空重构研究附Matlab代码
动态时空重构，即从不完整或噪声干扰的时空数据中重建出完整的、清晰的时空结构，是计算机视觉、机器人学、医疗影像等多个领域的核心问题。面对日益复杂和动态的环境，传统的静态重构方法往往难以胜任，而动态时空重构则允许模型随着时间演进，适应环境变化，从而实现更准确、更鲁棒的重建。本文将围绕基于马尔可夫先验的动态时空重构展开讨论，重点分析几种关键方法，包括Voxel Grid (VG), Temporal Extension of Voxel Grid (teVG), 基于梯度下降的teVG优化以及MarkoVG。
2025-04-07 13:54:42
657
原创 【OFDM通信系统】在频率选择性无线信道上对OFDM系统进行仿真研究附Matlab代码
正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 作为一种高效的无线通信技术，已被广泛应用于现代通信系统中，例如 Wi-Fi (IEEE 802.11)、LTE 和 5G 等。其核心优势在于可以将宽带信道分割成多个正交的窄带子信道，从而有效对抗频率选择性衰落的影响。
2025-04-07 13:50:38
433
原创 【OFDM调制】具有K个子载波和M-QAM的OFDM调制器和解调器研究附Matlab代码、Simulink仿真
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)作为一种高效的无线通信技术，在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。它通过将高速数据流分解为多个低速子数据流，并使用多个正交的子载波进行传输，从而有效地克服了多径衰落和符号间干扰(ISI)等问题。本文将深入研究基于K个子载波和M-QAM调制的OFDM调制解调器，分析其工作原理、性能特点以及相关的设计考虑因素，并探讨未来发展趋势。1. OFDM调制的基本原理。
2025-04-07 13:42:33
510
原创 【OFDM、OOK、PPM、QAM的BER仿真】绘制不同调制方案的误码率曲线研究附Matlab代码
随着无线通信技术的飞速发展，对数据传输速率、频谱效率和抗干扰能力的要求日益提高。选择合适的调制方案对于提高通信系统的整体性能至关重要。本文将围绕几种典型的调制方案，包括正交频分复用 (OFDM)、开关键控 (OOK)、脉冲位置调制 (PPM) 以及正交幅度调制 (QAM)，进行误码率 (BER) 仿真研究，并通过绘制误码率曲线，对这些方案的性能进行比较和分析，为实际应用中调制方案的选择提供理论依据。1. 引言：调制技术的重要性及研究背景。
2025-04-07 13:37:02
570
原创 【ode45】【无扭矩进动的封闭形式解析解】给定初始角速度矢量，为卡西尼号航天器提供了揭示角速度变化的解析表达式附Matlab代码
航天器姿态控制是空间任务成功的关键环节，而理解航天器在自由空间中的旋转运动对于精确控制至关重要。其中，无扭矩进动（Torque-Free Precession）是航天器在没有外部力矩作用下的固有旋转状态，其角速度变化规律蕴含着丰富的物理信息。本文探讨了基于ode45数值积分验证的卡西尼号航天器无扭矩进动封闭形式解析解，并阐述了该解析解在揭示角速度演化方面的作用。给定初始角速度矢量，该解析解为精确预测和理解航天器的姿态变化提供了强有力的工具，从而提升了航天器姿态控制的精度和效率。
2025-04-07 13:31:21
777
原创 【HHO-KELM预测】基于哈里斯鹰算法优化核极限学习机回归预测研究附Matlab代码
摘要：核极限学习机（KELM）作为一种高效的单隐层前馈神经网络，在回归预测领域展现出卓越的性能。然而，KELM的预测精度受到核函数参数和正则化系数的影响，传统方法依赖于经验或试错法选择参数，导致优化效率低下。本文提出一种基于哈里斯鹰优化算法（HHO）的KELM回归预测模型（HHO-KELM），旨在利用HHO的全局寻优能力自动搜索KELM的最佳参数组合，提升模型的泛化能力和预测精度。本文详细阐述了HHO算法的原理、KELM算法的数学模型，以及HHO-KELM的实现步骤。
2025-04-07 13:25:51
540
原创 【ESN-PSO】【ESN权重的粒子群优化】应用于Mackey和Glass时间序列预测研究附Matlab代码
时间序列预测作为数据挖掘和机器学习领域的重要分支，在金融、气象、交通等诸多领域具有广泛的应用价值。Mackey-Glass时间序列作为一种经典的混沌时间序列，其非线性、非平稳的特性使其成为检验时间序列预测模型性能的理想基准。传统的时间序列预测方法，如自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)，在处理复杂非线性时间序列时往往表现不佳。近年来，循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)，凭借其强大的记忆能力和非线性拟合能力，在时间序列预测领域取得了显著的成果。
2025-04-07 10:40:43
528
原创 悬索桥的车辆振动用于自动识别车辆的质量、速度和到达时间研究附Matlab代码
悬索桥作为现代交通基础设施的重要组成部分，其安全性和可靠性至关重要。车辆荷载是影响悬索桥结构安全的关键因素之一。传统的车辆荷载识别方法通常依赖于昂贵的传感器和复杂的安装维护，难以实现大范围、实时监测。本文探讨了利用悬索桥自身的车辆振动响应，通过先进的信号处理和机器学习算法，实现车辆质量、速度和到达时间的自动识别。该研究具有重要的理论意义和实际应用价值，能够为桥梁健康监测、交通流量管理和智能交通系统提供有力支持。关键词：悬索桥，车辆振动，车辆识别，质量估计，速度估计，到达时间，信号处理，机器学习1. 引言。
2025-04-06 10:21:46
931
原创 具有完美匹配层 （PML） 边界条件的区域的二维 FDTD研究附Matlab代码
本文深入探讨了在二维有限差分时域 (FDTD) 方法中，使用完美匹配层 (PML) 作为吸收边界条件的有效性。FDTD 是一种强大的电磁场模拟技术，但在模拟有限空间内的开放区域问题时，需要精确的吸收边界条件以避免非物理反射。PML 是一种广泛使用的技术，它通过在边界区域引入人为吸收特性，在数值上模拟无限空间。本研究旨在通过理论分析、数值模拟和实验验证，全面评估 PML 在二维 FDTD 模拟中的性能，并探讨其参数选择、实现方法和对模拟结果的影响。
2025-04-06 10:17:34
914
原创 混沌和非线性动力学在工程中的应用附Matlab代码
混沌和非线性动力学作为20世纪物理学的重要突破，深刻地改变了我们对确定性系统行为的理解。传统工程设计往往基于线性假设和稳定状态，而混沌和非线性动力学的引入，揭示了即使是看似简单的系统也可能表现出复杂的、不可预测的行为。这为工程领域开辟了全新的设计思路和应用方向，从控制混沌到利用非线性特性，为解决诸多传统工程难题提供了新的可能性。本文旨在探讨混沌和非线性动力学在工程领域中的具体应用，涵盖控制、建模、优化以及材料科学等多个方面。一、 混沌控制及其在工程中的应用。
2025-04-06 10:13:14
798
原创 常数、变量和随机分数阶松弛方程的预测-校正方法附Matlab代码
分数阶导数在描述具有记忆效应和遗传特性的物理过程方面展现出卓越的能力，因此，分数阶微分方程近年来受到研究人员的广泛关注。分数阶松弛方程作为分数阶微分方程中的一种重要形式，被广泛应用于描述多种物理现象，例如聚合物的动力学、介电极化、反常扩散等。然而，分数阶松弛方程的求解往往面临挑战，因为其解析解通常难以获得，因此数值方法成为研究和应用的关键工具。本文将重点探讨常数阶、变量阶和随机分数阶松弛方程的预测-校正方法，旨在梳理该领域的研究现状，并展望未来发展方向。1. 常数阶分数阶松弛方程的预测-校正方法。
2025-04-06 10:01:54
737
原创 【自动交易系统】在MATLAB中构建基于事件的自动交易系统研究附Matlab代码
自动交易系统作为金融工程领域的重要组成部分，凭借其高速、高效的执行能力和减少人为情绪影响的优势，受到越来越多的投资者和机构的青睐。本文以MATLAB为平台，深入研究事件驱动型自动交易系统的构建方法。首先，论述了事件驱动型架构的优势，强调其对市场变化的快速响应能力。其次，详细阐述了基于MATLAB构建事件驱动型自动交易系统的关键步骤，包括数据获取、事件检测、策略生成、订单执行以及风险管理。最后，通过一个案例研究，验证了所构建系统的可行性和有效性，并讨论了未来改进的方向。
2025-04-06 09:45:05
567
原创 【子采样延迟估计】周期信号的基于相关性的子采样时延估计方法的比较研究附Matlab代码
时延估计作为信号处理领域的重要组成部分，在雷达、声呐、通信、医学成像以及地球物理勘探等领域都发挥着至关重要的作用。时延估计旨在精确确定两个或多个信号之间的时间差，从而可以用于定位、同步、跟踪以及信号重构等方面。在诸多应用场景中，待处理的信号常常呈现周期性特征，例如雷达回波信号、语音信号的基音周期、以及同步时钟信号等。
2025-04-06 09:27:08
826
原创 【智能表面RIS】可实现的RIS辅助MIMO广播信道的最大总速率研究附Matlab代码
智能表面（RIS）作为一种新型的无线通信技术，凭借其低成本、易部署和高能效等优势，在提高无线通信系统的频谱效率和能量效率方面展现出巨大潜力。本文主要研究了基于智能表面RIS辅助的多输入多输出（MIMO）广播信道中的最大总速率问题。首先，我们详细介绍了RIS的工作原理和应用场景，并阐述了RIS在MIMO广播信道中实现性能增益的理论基础。其次，我们建立了RIS辅助的MIMO广播信道模型，并针对最大总速率目标，提出了基于交替优化算法的RIS相移矩阵和基站预编码矩阵联合设计方案。
2025-04-06 08:55:17
583
原创 【在DSP微处理器上进行滤波】采样率对7kW单相住宅逆变器非线性负载滤波的影响研究附Python代码
随着可再生能源发电的日益普及，单相住宅逆变器在电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而，非线性负载的接入会在逆变器输出中引入谐波，降低电能质量，并对电网造成潜在威胁。数字信号处理器（DSP）微处理器因其强大的计算能力和灵活的可编程性，被广泛应用于逆变器的控制和滤波。本文重点研究了采样率对基于DSP微处理器的7kW单相住宅逆变器非线性负载滤波的影响。通过对不同采样率下滤波性能的仿真和实验分析，旨在探讨采样率与滤波效果之间的关系，并为逆变器控制器的设计提供理论依据和工程指导。关键词：单相逆变器；非线性负载；
2025-04-06 08:47:46
430
原创 【预测模型】基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型附Matlab代码
时间序列预测作为数据挖掘领域的重要分支，在金融、气象、交通等多个领域具有广泛应用价值。然而，传统预测模型在处理复杂非线性时间序列时往往表现出局限性。本文提出一种基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）优化卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合时间序列预测模型（SCSSA-CNN-BiLSTM）。该模型首先利用CNN提取时间序列的局部特征，然后通过BiLSTM学习序列的长期依赖关系。为提升模型的预测精度，本文引入SCSSA算法，优化CNN和BiLSTM的网络参数。
2025-04-06 07:44:38
884
原创 【预测模型】基于粒子群优化算法的BP神经网络预测模型附Matlab代码
在复杂系统建模与预测领域，基于人工智能的预测模型扮演着日益重要的角色。传统的机器学习方法虽然在某些方面表现出色，但在面对高维度、非线性和复杂的数据集时，常常面临局部最优解陷阱、训练速度缓慢以及泛化能力不足等问题。BP神经网络（Back Propagation Neural Network，反向传播神经网络）作为一种经典的机器学习模型，因其强大的非线性映射能力而被广泛应用于预测领域。然而，BP神经网络的权重初始化对最终模型的性能影响巨大，随机初始化的权重往往导致模型陷入局部最小值，无法达到全局最优。
2025-04-06 07:23:13
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