endall_is_sb

endall_is_sb 
function [all_sequences, all_pri, remaining_toa] = optimized_CDIF(filename, max_level, a, tolerance, min_pulse_sequence, min_total_pulses) % 读取数据并初始化 data = load(filename); toa_original = data(:,4); toa_original = sort(toa_original); remaining_toa = toa_original; % 计算初始参数 T_total = max(toa_original) - min(toa_original); absolute_max_pri = 1000000; % 1000ms PRI_max = min(T_total/2, absolute_max_pri); % 存储提取的序列 all_sequences = {}; all_pri = []; sequence_counter = 1; % 存储所有序列的CDIF数据(按层级分组) all_seq_cdif_data = cell(1, max_level); % 每个层级的序列CDIF数据 % 主循环:处理所有序列 while length(remaining_toa) >= min_total_pulses [sequence, pri, level, remaining_toa, level_hists] = extract_next_sequence(... remaining_toa, PRI_max, a, tolerance, ... min_pulse_sequence, min_total_pulses, max_level); if ~isempty(sequence) all_sequences{end+1} = sequence; all_pri(end+1) = pri; sequence_counter = sequence_counter + 1; fprintf('提取序列%d: PRI=%.1fus, 脉冲数=%d (分析层级:%d)\n', ... sequence_counter-1, pri, length(sequence), level); for lvl = 1:length(level_hists) level_data = level_hists{lvl}; if lvl <= max_level if isempty(all_seq_cdif_data{lvl}) all_seq_cdif_data{lvl} = struct(... 'seq_id', sequence_counter-1, ... 'hist', level_data.hist, ... 'threshold', level_data.threshold, ... 'pri', pri); else all_seq_cdif_data{lvl}(end+1) = struct(... 'seq_id', sequence_counter-1, ... 'hist', level_data.hist, ... 'threshold', level_data.threshold, ... 'pri', pri); end end end else break; end end % 绘制组合CDIF图 for lvl = 1:max_level if ~isempty(all_seq_cdif_data{lvl}) plot_combined_cdif(all_seq_cdif_data{lvl}, lvl); end end % 显示最终结果 fprintf('\n===== 分析完成 =====\n'); fprintf('提取序列总数: %d\n', length(all_sequences)); fprintf('剩余脉冲数: %d\n', length(remaining_toa)); end function [sequence, pri, level, remaining_toa, level_hists] = extract_next_sequence(... toa, PRI_max, a, tolerance, min_pulse_sequence, min_total_pulses, max_level) level_hists = {}; cumulative_hist = []; % 累积直方图 T_total = max(toa) - min(toa); % CDIF分析循环 (从1级到max_level) for current_level = 1:max_level % 计算当前级别的直方图 [level_hist, thresholds] = compute_level_hist(toa, current_level, PRI_max, T_total, a); % 累积到前一级的直方图 if isempty(cumulative_hist) cumulative_hist = level_hist; else % 确保直方图长度一致 max_len = max(length(cumulative_hist), length(level_hist)); cumulative_hist(end+1:max_len) = 0; level_hist(end+1:max_len) = 0; cumulative_hist = cumulative_hist + level_hist; end % 保存当前层级直方图 level_data.hist = cumulative_hist; level_data.threshold = thresholds; level_hists{end+1} = level_data; % 寻找候选PRI(高于最优门限) candidate_indices = find(cumulative_hist > thresholds); % 过滤无效PRI候选值 candidate_indices(candidate_indices < 10) = []; % 过滤过小的PRI candidate_indices(candidate_indices > PRI_max) = []; % 过滤过大的PRI if ~isempty(candidate_indices) % 按显著性排序(直方图值降序) [sorted_values, sort_idx] = sort(cumulative_hist(candidate_indices), 'descend'); candidate_pri = candidate_indices(sort_idx); % 尝试提取序列 for i = 1:length(candidate_pri) tolerance_val = candidate_pri(i) * tolerance; [sequence, new_toa] = extract_sequence(toa, candidate_pri(i), tolerance_val, min_pulse_sequence); if ~isempty(sequence) pri = candidate_pri(i); level = current_level; remaining_toa = new_toa; return; end end end end % 未找到序列 pri = []; level = []; sequence = []; remaining_toa = toa; level_hists = {}; end function [level_hist, thresholds] = compute_level_hist(toa, level, PRI_max, T_total, a) % 初始化直方图 level_hist = zeros(1, ceil(PRI_max)); if length(toa) > level % 计算当前级别的dTOA dtoa = toa(level+1:end) - toa(1:end-level); % 过滤有效值 valid_indices = (dtoa >= 1) & (dtoa <= PRI_max); dtoa = dtoa(valid_indices); % 统计直方图 for i = 1:length(dtoa) idx = min(ceil(dtoa(i)), length(level_hist)); if idx > 0 level_hist(idx) = level_hist(idx) + 1; end end end % 计算最优门限函数 D_{cdif} = a * T / t t = 1:length(level_hist); thresholds = a * T_total ./ t; % 处理除零和无效值 thresholds(isinf(thresholds) | isnan(thresholds)) = max(level_hist); thresholds(t == 0) = max(level_hist); % 确保门限不低于最小值 min_threshold = 3; % 最小门限值 thresholds(thresholds < min_threshold) = min_threshold; end function plot_combined_cdif(cdif_data, level) fig_name = sprintf('层级%d - 所有序列CDIF直方图', level); figure('Name', fig_name, 'NumberTitle', 'off'); % 获取最大PRI范围 max_pri_len = 0; for i = 1:length(cdif_data) max_pri_len = max(max_pri_len, length(cdif_data(i).hist)); end % 创建颜色映射 colors = lines(length(cdif_data)); hold on; % 绘制所有序列的直方图 for i = 1:length(cdif_data) data = cdif_data(i); x = 1:length(data.hist); % 绘制直方图 plot(x, data.hist, 'Color', colors(i, :), 'LineWidth', 1.5, ... 'DisplayName', sprintf('序列%d (PRI=%.1fµs)', data.seq_id, data.pri)); % 找到最接近实际PRI的索引位置 [~, idx] = min(abs(x - data.pri)); peak_value = data.hist(idx); % 标记检测到的PRI - 使用实际峰值位置 plot(x(idx), peak_value, 'o', 'MarkerSize', 8, ... 'MarkerFaceColor', colors(i, :), 'MarkerEdgeColor', 'k', ... 'HandleVisibility', 'off'); end % 绘制统一的门限曲线 if ~isempty(cdif_data) x_thresh = 1:length(cdif_data(1).threshold); plot(x_thresh, cdif_data(1).threshold, 'k--', 'LineWidth', 1.5, ... 'DisplayName', '最优门限'); end hold off; % 添加图例和标签 title(fig_name); xlabel('PRI (\mu s)'); ylabel('累积计数'); legend('show', 'Location', 'best'); grid on; % 设置坐标轴范围 xlim([1, min(max_pri_len, 100000)]); % 添加最优门限说明 annotation('textbox', [0.15, 0.85, 0.2, 0.05], 'String', ... sprintf('最优门限: D_{cdif} = \\alpha T_{total}/t'), ... 'FitBoxToText', 'on', 'BackgroundColor', 'white', 'EdgeColor', 'none'); end function [sequence, remaining] = extract_sequence(toa, pri, tolerance_val, min_length) sequence = []; remaining = toa; if length(toa) < min_length return; end best_sequence = []; best_length = 0; % 尝试不同的起点 for start_idx = 1:min(20, length(toa)) current_sequence = toa(start_idx); current_time = toa(start_idx); last_index = start_idx; lost_count = 0; total_missed = 0; % 向前搜索 for j = (start_idx+1):length(toa) expected_time = current_time + pri; % 检查当前脉冲是否在期望时间附近 if abs(toa(j) - expected_time) <= tolerance_val current_sequence(end+1) = toa(j); current_time = toa(j); last_index = j; lost_count = 0; % 重置丢失计数 % 检查是否可能丢失脉冲 elseif toa(j) > expected_time + tolerance_val % 计算可能丢失的脉冲数 missed_count = floor((toa(j) - expected_time) / pri); % 检查是否在容差范围内 next_expected = expected_time + missed_count * pri; if abs(toa(j) - next_expected) <= tolerance_val current_sequence(end+1) = toa(j); current_time = toa(j); last_index = j; lost_count = lost_count + missed_count; total_missed = total_missed + missed_count; else % 如果脉冲差距太大,可能不是同一个序列 if lost_count >= 2 break; end end end end % 检查序列质量 if length(current_sequence) >= min_length % 计算序列持续时间 duration = current_sequence(end) - current_sequence(1); % 检查序列质量标准: % 1. 序列持续时间至少为2倍PRI % 2. 丢失脉冲比例不超过50% if duration >= 2 * pri && (total_missed / length(current_sequence)) <= 0.5 if length(current_sequence) > best_length best_sequence = current_sequence; best_length = length(current_sequence); end end end end % 验证序列长度 if best_length >= min_length sequence = best_sequence; % 从原始TOA中移除序列 [~, idx] = ismember(sequence, toa); remaining = toa; remaining(idx) = []; end end % 设置参数 max_level = 3; % 可根据需要调整 k_threshold = 0.1; tolerance = 0.02; min_pulse_sequence = 5; % 提高最小序列长度要求 min_total_pulses = 5; % 运行优化的CDIF算法 [sequences, pris, remaining] = optimized_CDIF('PDW2.txt', max_level, k_threshold, tolerance, min_pulse_sequence, min_total_pulses); 上述代码输出的序列中还是会存在相同pri被分到不同序列的情况
06-19
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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