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RSS订阅原创 【状态估计】使用卡尔曼滤波技术对传感器真实位置和加速度数据进行状态估计（Matlab实现）
粒子滤波（PF）：为应对非高斯噪声问题，PF 采用蒙特卡罗方法，用大量随机粒子来表示系统状态的概率分布，每个粒子携带状态信息，依据测量值对粒子权重进行更新、重采样，以逼近真实状态分布，适用于非线性、非高斯系统，如复杂环境下的目标跟踪，但计算成本较高，在实际应用中需平衡精度与计算资源。它能够在存在噪声干扰的情况下，巧妙平衡系统模型预测信息与传感器测量信息，使最终得到的状态估计值尽可能接近真实值，为系统决策提供可靠依据，例如在自动驾驶汽车轨迹规划中，精准的位置与速度估计保障行车安全与路线精准性。
2025-04-02 18:17:51
996
原创 【指纹处理】指纹提取和修复（Matlab实现）
2. 发展趋势：多模态融合技术：结合指纹与其他生物特征如人脸、虹膜，或融合多种指纹采集技术优势，全方位获取个体特征信息，弥补单一指纹特征短板，提升识别可靠性与抗伪造能力，如开发集成光学与电容式指纹采集的复合型设备，适应复杂应用场景。微型化、便携化指纹提取修复设备：随着物联网、移动办公需求增长，研发小型化、低功耗、易于携带的指纹提取修复装置，如可穿戴式指纹采集器、便携式刑侦指纹勘查箱，拓展指纹技术应用边界，实现随时随地精准指纹处理。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。
2025-04-02 18:04:13
557
原创 【强化学习】使用迷宫的强化学习 （Q-Learning） 算法（Matlab实现）
4. 更新 Q 表：根据当前状态、选择的动作、获得的奖励以及新状态下的最大 Q 值，使用 Q - Learning 的更新公式更新当前状态 - 动作对的 Q 值。迷宫问题是强化学习中一个经典且直观的测试场景，它模拟了智能体在复杂环境中寻找最优路径的过程，通过在迷宫中应用 Q - Learning 算法，能够深入理解强化学习的基本原理和工作机制，同时为解决更复杂的实际问题提供理论基础和实践经验。未来，随着研究的深入和技术的进步，Q - Learning 算法将不断完善，为推动人工智能领域的发展做出更大贡献。
2025-04-01 18:22:13
966
原创 【强化学习】SARSA强化学习（Matlab实现）
3. 执行动作并获取反馈：智能体执行选定的动作后，环境会发生变化，进入一个新的状态，并给予智能体相应的奖励。4. 更新动作价值表：智能体根据当前状态、采取的动作、获得的奖励、新状态以及新状态下选择的动作，对动作价值表进行更新，使它更准确地反映每个动作的价值。智能体在行动过程中，会记住自己当前所处的状态、采取的动作、获得的奖励以及进入的新状态，还会考虑在新状态下要采取的下一个动作。它既会尝试一些新的动作，以发现可能带来更高奖励的策略，又会利用已经学习到的较好的动作，保证在一定程度上的稳定性。
2025-04-01 18:05:14
984
原创 【WSN】无线传感器网络 （WSN） 中的空穴和边界节点检测（Matlab实现）
此方法对节点的测距精度要求较高，否则会影响检测结果的准确性。2. 挑战：动态环境适应性差：在实际 WSN 应用场景中，节点所处环境动态变化频繁，如节点的随机移动、新节点的加入或旧节点的意外失效、环境干扰因素的突然增强等，现有的检测方法难以实时、精准地适应这些变化，导致检测结果滞后或不准确，影响网络的持续稳定运行。1. 空穴节点：空穴是指在 WSN 的覆盖区域内，由于节点故障、能量耗尽、遭受物理损坏或不规则的节点部署等原因，导致局部区域出现传感器节点缺失或无法正常工作的现象，该区域内的节点即为空穴节点。
2025-04-01 17:32:02
556
原创 【WSN】无线传感器网络节点位置优化（Matlab实现）
通信半径限制：节点的无线通信能力有限，通常有固定的通信半径，优化时需确保相邻节点在彼此通信范围内，构建有效的通信链路，像在水下传感器网络，受水体对信号衰减影响，通信半径受限更为明显。多目标优化权衡复杂：同时满足覆盖、连通、节能等多个目标时，各目标间相互制约，如何精准确定目标权重，找到综合最优解仍是难题，例如在应急救援现场的传感器网络部署，既要快速全面覆盖救援区域，又要兼顾设备电量有限的现实，权衡难度大。通过明确优化目标与约束条件，运用多样化的优化方法，有望克服现有挑战，实现节点布局的合理化、科学化。
2025-04-01 16:28:04
872
原创 【预测】在 MATLAB 中使用 GMDH 实现时间序列预测（Matlab实现）
训练集用于模型的构建和参数估计，测试集用于评估模型的泛化能力。Group Method of Data Handling（GMDH），即数据分组处理方法，是一种自组织的机器学习算法，它能自动筛选和构建最优的多项式模型，在处理复杂的非线性关系时表现出色。2. 模型训练：使用 MATLAB 中的 GMDH 函数或自定义代码实现 GMDH 算法，对训练集进行训练，得到最优的多项式模型。模型评估与预测 1. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算评估指标，如 MSE、MAE 等，评估模型的性能。
2025-03-31 16:36:06
753
原创 【图像去雾】基于多尺度引导过滤的实时图像和视频去雾（Matlab实现）
遥感与测绘：处理受云雾影响的遥感影像，获取更准确的地表信息，用于土地利用监测、地理信息更新等。3. 多尺度引导滤波细化透射率：将雾天图像与初步估计的透射率分别构建多尺度表示，在每个尺度上以雾天图像为引导图像，对透射率粗估计值进行引导滤波细化，得到不同尺度下更为精准的透射率估计值ti(x)，其中i表示不同尺度。在户外拍摄的图像和视频常常受到雾气的影响，导致画面清晰度下降、色彩暗淡、对比度降低，细节信息大量丢失，这不仅严重影响视觉观感，还限制了其在诸多领域的应用，如安防监控、智能交通、遥感测绘以及户外摄影等。
2025-03-28 20:43:54
943
原创 【强化学习】使用混合模仿强化学习架构的自动驾驶赛车（Matlab实现）
模型训练过程中，采用交替训练或联合训练的方式，平衡模仿学习的快速收敛性与强化学习的探索-利用权衡，确保赛车既能快速掌握基本技能，又能不断提升应对复杂情况的能力。初期，模仿学习占据主导，利用大量专家数据让赛车迅速熟悉赛道布局、常规驾驶流程，建立起初步的驾驶策略库，使赛车能在正常赛道条件下稳定行驶，达到较高的平均速度。当遇到模仿学习未涵盖的异常情况，如赛道上突然出现的碎片、其他赛车碰撞后形成的临时路障等，强化学习模块基于实时环境反馈启动探索模式，尝试新的驾驶操作，并依据奖励机制优化策略。行百里者，半于九十。
2025-03-26 22:04:17
803
原创 【无人机】基于灰狼优化GWO的无人机UAV路径规划算法（Matlab实现）
虽然有一定的抗局部最优能力，但在某些极端复杂且存在大量相似局部最优解的环境中，仍有可能陷入局部最优，致使找到的路径并非全局最优。3. 对复杂环境的适应性：无论是存在不规则障碍物分布的复杂地形，还是动态变化的环境（如突发临时障碍物、风向风速改变等），GWO 算法都能通过不断调整灰狼个体位置，即无人机路径，来适应环境变化，保障飞行安全。尽管存在一些局限性，但通过持续的研究与改进，不断融合新的技术手段，有望进一步拓展其应用范围，提升无人机路径规划的质量与效率，推动无人机技术在更多领域的深入应用。
2025-03-25 19:39:10
1203
原创 【无人机路径规划】无人机三维路径规划中蚁群算法、A* 与 RRT* 算法对（Matlab实现）
RRT* 算法：能够在复杂的三维环境中快速找到一条可行路径，并且随着采样点数的增加，路径质量会逐渐提高，趋近于全局最优解。但由于信息素的更新需要一定的时间，在环境变化较快的情况下，算法的响应速度较慢。蚁群算法、A* 算法和 RRT* 算法是目前无人机三维路径规划中常用的算法，它们各自具有独特的原理和特点，对其进行详细对比有助于根据具体应用场景选择最合适的算法。RRT* 算法在 RRT 的基础上，增加了路径优化机制，通过重新连接节点和修剪树枝，不断优化树的结构，最终得到一条接近最优的路径。
2025-03-25 18:00:00
842
原创 【强化学习】强化学习人机交互系统最佳控制（Matlab实现）
LQR 作为一种经典的最优控制理论方法，基于系统的状态方程和性能指标函数，通过求解一组线性代数方程，能够实现对系统的精准控制，使得系统在满足一定约束条件下，最大限度地减少人力的投入，同时有效地优化闭环行为，提升系统的整体稳定性、响应速度以及精准度。在智能人机交互系统中，积分强化学习可以充分利用系统在过去一段时间内的交互信息，对不同时刻的奖励进行累积与整合，使得智能体在探索过程中能够更全面地权衡利弊，避免因短期利益而忽视长期发展，进而引导智能体找到更优的人机交互策略，提升系统的稳定性与适应性。
2025-03-23 11:20:47
606
原创 【无人机设计】固定翼无人机的阵风建模和 SISO 飞控设计（Matlab实现）
在阵风建模方面，如何更准确地描述阵风的复杂特性，尤其是在不同气象条件和地形环境下的阵风特性，以及如何将多种建模方法相结合以提高模型的精度和实用性，是需要进一步研究的问题。在SISO飞控设计方面，如何提高飞控系统的鲁棒性和自适应能力，以应对阵风等不确定性干扰，以及如何在保证控制性能的同时降低系统的复杂度和成本，也是亟待解决的关键问题。未来，随着航空技术、控制理论和计算机技术的不断发展，相信在阵风建模的准确性和飞控系统的智能化、鲁棒性等方面将会取得更大的突破，为固定翼无人机的广泛应用提供更坚实的技术支持。
2025-03-18 16:46:56
992
原创 【无人机】多旋翼无人机横向飞行的轨迹优化（Matlab实现）
同时，优化后的轨迹能够更好地适应外部环境变化，降低风场等因素对飞行的影响，提高飞行的稳定性和安全性。在多旋翼无人机横向飞行轨迹优化中，MPC方法可以根据无人机的动力学模型和当前状态，预测未来一段时间内的飞行轨迹，并通过优化控制输入来使实际轨迹尽可能接近期望轨迹。通过不断研究和改进轨迹优化方法，克服现有技术的不足，多旋翼无人机在横向飞行过程中能够实现更高的效率、更低的能耗、更好的稳定性和安全性。未来，随着相关技术的不断进步，多旋翼无人机横向飞行轨迹优化将在更多领域得到应用和发展，为社会带来更大的价值。
2025-03-16 19:24:19
932
原创 【雷达建模与仿真】使用MATLAB和Simulink对雷达系统进行建模与仿真（Matlab实现）
同时，根据新的应用需求或技术发展，拓展模型功能，如增加新的干扰类型应对能力、适应多目标探测场景等。设置不同的初始条件和输入激励，如目标的运动状态、干扰信号的特性等，观察雷达系统各个模块的实时响应以及整个系统的输出，精准掌握雷达在不同动态场景下的性能表现，如跟踪精度随时间的变化、抗干扰能力的动态评估等。通过将部分实际硬件（如雷达天线、信号采集卡等）接入仿真系统，在虚拟环境与实际硬件相结合的条件下测试雷达系统，既能利用仿真的灵活性进行各种复杂场景模拟，又能验证实际硬件的功能与性能，提高仿真的可信度与实用性。
2025-03-11 17:13:11
585
原创 【卡尔曼滤波器】卡尔曼滤波器与线性动态系统（Matlab实现）
1. 导航系统：在卫星导航、惯性导航等场景，传感器测量值（如 GPS 坐标、加速度计读数等）存在噪声，卡尔曼滤波器将来自不同传感器的信息融合，精确估计载体（飞机、船舶、汽车等）的位置、速度、姿态等状态，实现精准导航，保障航行安全。综上所述，卡尔曼滤波器与线性动态系统相辅相成，前者依托后者模型实现卓越的状态估计功能，广泛应用于诸多领域，虽存在挑战，但发展前景依然广阔，持续推动各行业的智能化进程。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。行百里者，半于九十。
2025-03-06 18:25:59
700
原创 【卡尔曼追踪】Vold-Kalman 阶次追踪（Matlab实现）
3. 对先验知识的依赖：在构建模型时，通常需要一定的系统先验知识，如大致的非线性阶次范围、噪声统计特性等，若先验信息不准确，会给实际应用带来困难。1. 强大的非线性处理能力：相较于传统线性建模方法，它能深入剖析系统的非线性行为，精准捕捉系统在不同工况下的动态变化，提供更贴合实际的系统描述。2. 实时性与适应性：Kalman 滤波的递推特性使其具备实时更新系统状态估计的能力，能够快速适应系统运行过程中的参数漂移、外界干扰等变化，确保阶次追踪的准确性与及时性。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
2025-03-06 17:54:12
791
原创 【无人机路径规划】通过人工蜂群 （ABC） 实现单无人机和多无人机在二暗和三暗环境下的路径规划（Matlab实现）
1. 冲突避免：多无人机同时作业时，极易出现飞行路径交叉、空域争抢等冲突，利用 ABC 算法规划时，需额外增加约束机制，如基于时间窗或空间分离的策略，确保无人机之间保持安全距离，避免碰撞。未来，随着硬件算力提升、算法改进融合，基于 ABC 算法的无人机路径规划有望实现更精准、高效的多场景应用，推动无人机产业迈向新高度。然而，无人机要安全、高效地完成任务，精准且优化的路径规划至关重要，特别是在复杂的二/三维环境中，面临诸多挑战，而人工蜂群（ABC）算法为解决这些难题提供了创新性思路。行百里者，半于九十。
2025-03-04 19:28:43
871
原创 【雷达仿真】使用卡尔曼滤波器完成车辆跟踪，利用仿真 RADAR 数据进行测量更新（Matlab实现）
未来的工作可以进一步研究更复杂的车辆运动模型和更精确的测量技术，以提高车辆跟踪的性能。卡尔曼滤波器作为一种高效的状态估计工具，能够在存在噪声的情况下，对动态系统的状态进行最优估计。本项目旨在利用卡尔曼滤波器实现对车辆的跟踪，并借助仿真的 RADAR 数据进行测量更新，以提高跟踪的准确性和可靠性。在预测阶段，根据上一时刻的状态估计和系统的动态模型，预测当前时刻的状态和协方差。在更新阶段，利用新的测量数据（如 RADAR 测量的距离、速度等）对预测结果进行修正，得到更准确的状态估计。行百里者，半于九十。
2025-03-01 14:06:19
824
原创 【机器人路径规划】移动机器人路径规划的实现（Matlab实现）
起始点作为树的根节点，新采样的点若能与树上已有节点通过一定规则连接（如满足无碰撞条件且距离在一定范围内），则将其加入树中，持续迭代直至采样点落入目标区域附近，最后从树中提取出一条连接起始点与目标点的路径。RRT算法具有快速探索空间的能力，对高维复杂空间适应性强，但得到的路径通常不是最优路径，后期多配合路径优化算法使用。在搜索过程中，将地图划分为网格形式，每个网格节点赋予相应成本值，机器人通过不断扩展具有最小综合成本（包含从起始点的实际成本与到目标点的启发成本）的节点，直至找到目标点，最终回溯得到最优路径。
2025-02-28 11:00:57
898
原创 【控制】 LQR 和强化学习的结合（Matlab实现）
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
2025-02-27 19:00:13
556
原创 【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划（Matlab实现）
多无人机辅助边缘计算网络利用无人机的机动性，将其作为可移动的边缘计算节点，能够快速部署到需要的区域，为物联网设备提供及时的计算服务。另一方面，要综合考虑边缘计算任务的需求，如任务的计算量、实时性要求等，合理安排无人机的飞行路径，使无人机能够及时到达任务发生地，为设备提供有效的计算服务。对于多无人机路径规划问题，深度强化学习具有以下优势： 适应动态环境：能够实时感知环境的变化，如障碍物的移动、任务需求的更新等，并及时调整无人机的飞行路径，具有很强的适应性。奖励设计：设计合理的奖励函数是深度强化学习的关键。
2025-02-27 18:41:22
704
原创 【无人潜水器】USV 渗透和拦截策略模拟（Matlab实现）
在当今复杂多变的海洋局势下，无人水面航行器（USV）的应用日益广泛，无论是在军事对抗、海上安保还是海洋科考等领域，其渗透与拦截策略模拟都具有至关重要的意义，为实战运用、任务规划以及风险评估提供了关键的决策依据。
2025-02-15 13:57:53
786
原创 【电力系统】使用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测（Matlab实现）
在现代电力系统运行与管理中，短期负荷预测起着举足轻重的作用，它关乎电力资源的合理调配、电网运行的稳定性以及供电可靠性，而 BP 神经网络作为一种强大的人工智能工具，为电力系统短期负荷预测开辟了高效精准的新途径。
2025-02-15 13:17:05
862
原创 【无人机路径规划】四旋翼飞行的路径规划、PID 控制和最小捕捉轨迹优化（Matlab实现）
在当今无人机技术蓬勃发展的浪潮下，四旋翼飞行器凭借其灵活的机动性、垂直起降能力以及相对较低的成本，广泛应用于航拍、物流配送、巡检、救援等诸多领域。而路径规划、PID 控制以及最小捕捉轨迹优化作为保障四旋翼高效、稳定、精准飞行的关键技术，构成了一个有机的整体，协同助力四旋翼翱翔蓝天。
2025-02-13 20:43:13
995
原创 【虹膜检测】虹膜检测和胆固醇分析眼睛图像（Matlab实现）
例如，虹膜上出现局部的色素脱失、纹理扭曲或新生血管，可能预示着眼部的病变，像是青光眼、虹膜炎等，甚至某些全身性疾病如神经系统疾病、内分泌失调等，也会在虹膜上留下细微的 “痕迹”，通过长期的临床研究与大数据分析，逐渐揭示这些隐藏的联系。虹膜是位于眼睛瞳孔周围、具有复杂独特纹理的环状结构，其纹理的精细程度、色素分布、褶皱形态等特征在个体之间千差万别，并且在人的一生中保持相对稳定，如同与生俱来的 “生物密码”。眼睛与人体血液循环系统紧密相连，尤其是眼底的视网膜血管，是全身血管健康状况的一个缩影。
2025-02-08 13:05:02
844
原创 【路径搜索】一种本地化的寻路遗传算法（Matlab实现）
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2025-02-06 11:40:35
673
原创 【信号处理】用于分析音频信号和滤波（Matlab实现）
分析音频信号和滤波作为音频信号处理的关键技术，通过精准的信号分析能够挖掘音频的内在特性、识别关键信息，而合理运用滤波技术则可以根据不同需求改善音频质量、去除噪声、提取特定频率成分。随着数字信号处理技术的不断进步，未来分析音频信号和滤波技术将朝着更高效、更智能、更精准的方向发展，为音频产业带来更多的创新和突破。音频信号处理在当今数字化时代无处不在，从日常使用的智能手机、音乐播放器，到专业的音频制作、通信系统以及医疗、安防等领域都有着广泛应用。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
2025-02-05 20:58:21
1192
原创 【无人机设计与控制】用于稳定在轨飞行器的 LQR 控制（Matlab实现）
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2025-02-02 18:34:11
927
原创 【无人机控制与设计】自主飞行固定翼和四旋翼飞行器设计与控制（Matlab实现）
随着科技的飞速发展，自主飞行固定翼和四旋翼飞行器在众多领域展现出了非凡的应用价值，从军事侦察、航拍测绘到物流配送、应急救援等，它们凭借各自独特的飞行特性与优势，成为了现代智能空中装备的主力军。而其设计与控制技术作为保障飞行安全、实现高效任务执行的关键，涵盖了多个复杂且精细的环节。
2025-02-02 17:57:47
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原创 【图像处理】使用MATLAB的图像处理示例（Matlab实现）
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2025-02-02 13:21:53
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原创 【滤波器】粒子滤波器、Sigma点滤波器以及扩展线性卡尔曼滤波器工具包（Matlab实现）
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
2025-01-20 21:30:53
933
原创 【滤波器】自动检测带通滤波器的截止频率（Matlab实现）
截止频率通常指信号幅度衰减到某一特定比例（如 -3dB）时对应的频率值。对于带通滤波器，有下限截止频率和上限截止频率，它们共同限定了通带宽度，决定了滤波器能够通过的频率区间。准确知晓截止频率，一方面能确保滤波器按设计要求筛选出所需频率的信号，满足如通信系统中对特定频段信号的提取或降噪应用中对干扰频率的阻隔；另一方面，在滤波器设计与优化阶段，精确的截止频率检测可为调整电路参数提供依据，以实现理想的滤波效果。
2025-01-20 20:56:03
1006
原创 【路径规划】ABC + PSO 路径规划（Matlab实现）
应用场景：在复杂环境中，如机器人在障碍物密集的环境中寻找从起点到终点的路径，ABC + PSO 可以考虑到更多的路径可能性，避免局部陷阱，同时快速找到最优或接近最优的路径。侦察蜂：在搜索陷入局部最优时，侦察蜂会随机生成新的解，防止算法停滞，保证搜索的多样性和全局性。通过这种结合，我们可以克服单一算法的局限性，提高算法在复杂场景下的适应性和性能，为路径规划领域带来新的突破和发展，满足现代社会对智能路径规划日益增长的需求。算法优势： 收敛速度快，能够在较短的迭代次数内找到较优的解，适合对计算时间有限制的场景。
2025-01-14 20:23:51
893
原创 【路径搜索】在灰度地图上搜索从 A 点到 B 点的最低成本路径（Matlab实现）
通过上述步骤，可以在给定的灰度地图上有效地执行从 A 点到 B 点的最低成本路径搜索。灰度值：灰度地图中的每个像素点都有一个灰度值，这个值可以用来表示该位置的成本（例如，越亮的区域可能代表越高的成本）。2. 迭代搜索：从起始点开始，按照选定的算法逐步扩展搜索范围，直到找到到达目标点 B 的路径或确定没有可行路径为止。成本建模：通过定义规则，将灰度值转换为实际的运动成本，比如穿越某个区域所需的能量消耗、时间或者风险。累积成本：随着路径延伸，累积路径上的所有成本，确保最终选择的是总成本最低的路径。
2025-01-09 21:54:45
755
原创 【雷达】使用 UBW 雷达监测 VMAT 治疗实施期间呼吸运动的 ANN（Matlab实现）
一旦训练完成，ANN 便能对实时输入的雷达监测数据进行快速分析，精准预测呼吸运动的后续走势，提前判断可能出现的呼吸异常情况，为 VMAT 治疗设备的实时调整提供关键依据。其优势在于能够在不接触患者身体的前提下，提供连续、实时的呼吸数据，且不受光线、温度等外界环境因素干扰，适应放疗室的复杂环境。在治疗过程中，雷达持续采集呼吸数据，ANN 实时分析处理，一旦发现呼吸运动偏离正常范围或出现异常波动，立即向 VMAT 治疗控制系统发送预警信号，促使治疗设备暂停照射或调整射线参数，保障治疗的精准与安全。
2025-01-06 21:07:04
586
原创 【信号处理】改进的多重同步挤压变换（Matlab实现）
改进的多重同步挤压变换概述 改进的多重同步挤压变换（Improved Multisynchrosqueezing Transform，简称 IMST）是信号处理领域一项极具创新性与前沿性的技术，旨在突破传统信号分析方法的局限，对复杂信号进行更精准、深入的剖析。
2025-01-04 12:27:34
899
原创 【信号处理】MUSIC多信号分类算法（Matlab实现）
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
2024-12-25 19:44:45
851
原创 【无人机控制】无人机模型进行了故障检测和诊断的研究和分析（Matlab实现）
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
2024-12-23 21:26:09
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原创 【毫米波雷达】非对称传输线上集总元件的扩频时域反射计（Matlab实现）
非对称传输线上集总元件的扩频时域反射计为分析这类特殊结构线路及元件状态提供了一种有效的技术途径。尽管存在一定局限性，但随着技术不断发展进步，其在电子、通信等诸多领域的应用前景依然广阔，有望在提升线路检测与维护水平方面发挥越来越重要的作用。你可以根据实际需要进一步对上述概述的各部分内容进行细化、调整或补充相关案例等，使其更贴合具体的应用场景和要求。📚2 运行结果clear;vop = 0.7;R0 = 0.08;files = {};names = {};types = {};n = 0;
2024-12-21 18:21:49
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