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RSS订阅原创 基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析，用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数MATLAB代码
微带天线以其小型化、低成本、易于集成等优点，在现代无线通信系统中得到广泛应用。尤其是超宽带（Ultra-Wideband，UWB）天线，由于其独特的宽带特性，在短距离高速数据传输、雷达探测等领域展现出巨大的潜力。然而，超宽带脉冲的传播特性与窄带信号存在显著差异，精确分析和优化超宽带微带天线的设计变得至关重要。
2025-04-02 07:08:56
65
原创 电力系统储能调峰、调频模型研究附Matlab代码
随着可再生能源渗透率的日益提高，电力系统的运行面临着前所未有的挑战。风力发电和太阳能发电等间歇性电源的出力具有高度的不确定性和波动性，对电力系统的稳定运行造成了显著影响。为了应对这些挑战，储能技术作为一种灵活、高效的解决方案，受到了广泛关注。储能系统不仅可以平滑可再生能源的出力，还可以参与电力系统的调峰和调频，提高系统的运行效率和可靠性。因此，对电力系统储能调峰、调频模型的研究具有重要的理论意义和工程应用价值。
2025-04-02 07:04:20
70
原创 KMM_SVDD研究与仿真附Matlab代码
异常检测，又称离群点检测，是指识别数据集中显著不同于其他数据的对象。它在信用卡欺诈检测、网络入侵检测、医疗诊断、工业故障诊断等领域具有广泛的应用前景。随着数据规模的爆炸式增长和数据类型的日趋复杂，传统的异常检测算法面临着诸多挑战，如数据分布未知、高维数据处理能力不足、计算复杂度高等问题。近年来，基于核方法的异常检测算法由于其强大的非线性建模能力和理论支撑，受到了广泛关注。本文将围绕基于**核均值匹配（Kernel Mean Matching, KMM）与。
2025-04-01 15:02:58
375
原创 【预测模型】基于LSTM神经网络的股票预测附Python+pytorch代码
股票市场以其高收益性与高风险性并存的特点，长期以来吸引着大量投资者。然而，股票价格的波动受到多种复杂因素的影响，如宏观经济形势、行业发展趋势、公司盈利能力、投资者情绪以及突发事件等。传统的预测方法往往难以捕捉这些因素之间的非线性关系，导致预测精度较低。近年来，深度学习技术在处理时间序列数据方面展现出强大的能力。
2025-04-01 14:34:11
463
原创 【预测模型】基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究附Python代码
预测，作为科学研究和决策制定的基石，长期以来受到广泛关注。从经济预测到天气预报，乃至流行病传播建模，准确的预测能够帮助我们更好地理解未来趋势，并为资源分配、风险管理和战略规划提供有力支撑。传统的预测方法，如线性回归和时间序列模型，在处理线性关系和稳定数据方面表现良好。然而，现实世界的数据往往呈现出非线性、非平稳等复杂特征，使得传统模型的预测精度受到限制。近年来，深度学习技术，尤其是长短期记忆网络(LSTM)，凭借其强大的非线性建模能力和对时间序列数据的记忆特性，在预测领域取得了显著进展。
2025-04-01 14:30:24
790
原创 【预测模型】基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究附Python代码
时间序列预测是现代科学和工程领域中的一个重要课题，其应用范围涵盖金融市场分析、气象预测、交通流量预测、以及能源需求预测等多个领域。准确的时间序列预测能够帮助决策者更好地理解过去、把握现在、预测未来，从而制定更加合理的策略。然而，现实世界中的时间序列数据往往表现出非线性、非平稳以及复杂的多尺度特征，使得传统的线性预测模型在处理这些数据时面临着诸多挑战。为了应对这些挑战，近年来，基于深度学习技术的混合预测模型逐渐成为研究热点，并展现出强大的预测能力。
2025-04-01 14:12:54
288
原创 【优化求解】基于蜜蜂算法求解电力系统经济调度附Matlab代码
电力系统经济调度（Economic Dispatch, ED）是电力系统运行优化中的一个核心问题，其目标是在满足系统负荷需求和各种约束条件的前提下，以最小的发电成本分配各发电机的出力，从而实现电力资源的合理利用和电网运行的经济性。随着电力市场化改革的深入和可再生能源接入比例的提高，传统的经济调度方法面临着越来越多的挑战，例如计算复杂性增加、对非线性约束的处理困难以及对间歇性可再生能源的适应性不足等。因此，开发高效、鲁棒的优化算法来解决电力系统经济调度问题显得尤为重要。
2025-04-01 14:04:05
315
原创 【优化调度】微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法附Python代码
微电网作为一种可控的、自治的电力系统，能够在配电网络中实现分布式发电、储能和负荷的集成，从而提高能源利用效率、增强电网可靠性和促进可再生能源的消纳。然而，微电网的运行也面临着诸多挑战，尤其是在经济调度方面，需要考虑分布式发电的间歇性和波动性、负荷需求的不确定性以及电网运行的安全约束。为了应对这些挑战，两阶段鲁棒优化经济调度方法应运而生，成为近年来微电网研究的热点方向。本文将对微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法进行深入探讨，分析其优势与不足，并展望其未来的发展方向。
2025-04-01 13:54:57
543
原创 【信号处理】时频分析及同步挤压变换研究附Matlab代码
时频分析作为一种强有力的工具，在分析非平稳信号方面发挥着至关重要的作用。传统的傅里叶变换能够将信号分解成不同频率的正弦波的叠加，但缺乏时间分辨率，无法捕捉信号频率随时间变化的细节。因此，时频分析应运而生，它能够同时提供信号在时间和频率上的信息，从而为理解和分析复杂的非平稳信号提供了全新的视角。本文将深入探讨时频分析的基本原理，重点介绍短时傅里叶变换、小波变换等常用方法，并详细研究近年来备受关注的同步挤压变换（Synchrosqueezing Transform, SST）及其在信号处理领域的应用。
2025-04-01 13:37:17
442
原创 【信号处理】基于短时条件局部峰值率特征的信号变化检测方法附Matlab代码
信号变化检测是信号处理领域中的一个重要分支，其目标在于识别信号中出现显著变化的时间点。这种变化可能源于多种原因，例如环境噪声的突然改变、系统状态的转变、或数据来源的切换等等。精准且及时的变化检测对于许多应用至关重要，包括故障诊断、生物医学信号分析、网络安全监控以及金融市场预测等。本文将深入探讨一种基于短时条件局部峰值率特征的信号变化检测方法，并对其原理、优势和局限性进行详尽分析。传统的信号变化检测方法通常依赖于统计特性，例如均值、方差或能量等。
2025-04-01 12:17:20
435
原创 【物理应用】由20L NPC逆变器控制的3 HP电机的电磁辐射和谐波分析的比较附Matlab代码
本文深入探讨了由20L中点钳位（Neutral Point Clamped, NPC）逆变器驱动的3马力（HP）电机的电磁辐射和谐波特性。电力电子变流器，尤其是逆变器，在现代工业应用中扮演着至关重要的角色。然而，其快速的开关行为会产生显著的电磁干扰（Electromagnetic Interference, EMI）和谐波污染，对周围设备以及电网的稳定性和安全性构成威胁。
2025-04-01 12:11:56
493
原创 【无人机】四旋翼飞行器建模与PID控制器设计附Matlab&Simulink代码
四旋翼飞行器，作为一种垂直起降（VTOL）的无人机，凭借其结构简单、机动性强、成本较低等优势，在军事、民用领域都得到了广泛的应用。从航拍摄影到物流运输，再到环境监测和救援行动，四旋翼飞行器的身影随处可见。然而，要实现四旋翼飞行器的稳定、精确控制，需要深入理解其复杂的动力学模型，并设计有效的控制策略。本文将重点探讨四旋翼飞行器的建模方法，以及PID（比例-积分-微分）控制器在其中的设计应用，旨在为相关研究和实践提供参考。一、四旋翼飞行器建模四旋翼飞行器的建模是控制系统设计的基础。
2025-04-01 10:58:47
645
原创 【图像隐藏】基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏附Matlab代码
图像隐藏，或称图像隐写术，是一门旨在将秘密信息嵌入到图像或其他媒体载体中，而不引起显著视觉察觉的技术。可逆数据隐藏（Reversible Data Hiding, RDH）是图像隐藏领域的一个重要分支，它不仅要求隐藏的数据可以被提取出来，还要求原始图像可以在提取数据后完全恢复。近年来，RDH技术在医学影像、军事通信、版权保护等领域展现出广阔的应用前景。本文将深入探讨一种基于自动亮度对比度增强功能的可逆数据隐藏方法，分析其原理、优势和潜在挑战，并展望未来的发展方向。
2025-04-01 10:51:00
294
原创 【路径规划】基于快速探索随机树(RRT)的路径规划研究附Matlab代码
路径规划，作为机器人、自动化车辆等智能系统自主导航的核心组成部分，长期以来都是一个备受关注的研究领域。其目标是在给定环境和约束条件下，寻找一条从起点到终点的最优或可行路径，并保证路径的安全性和效率。在众多路径规划算法中，基于快速探索随机树(RRT)的算法以其简单易实现、鲁棒性强、适用于高维空间等优点，受到了广泛的应用和研究。本文将深入探讨基于RRT的路径规划算法，分析其基本原理、核心流程、优势与局限性，并展望其未来的发展方向。
2025-04-01 10:44:53
342
原创 【控制】用于自动驾驶汽车轨迹跟踪控制的模型预测控制附Matlab代码
自动驾驶技术作为未来交通发展的重要方向，近年来受到了广泛关注。其中，轨迹跟踪控制是自动驾驶的核心组成部分之一，旨在使自动驾驶车辆能够准确地沿着预先规划好的轨迹行驶。传统的控制方法，例如PID控制、滑模控制等，在车辆轨迹跟踪方面取得了一定的成果，但面对复杂的道路环境、非线性车辆动力学以及各种约束条件时，其控制性能往往受到限制。
2025-04-01 10:37:55
505
原创 【控制】基于MPC的自适应巡航控制附Matlab代码
自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)作为高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)的核心技术之一，在提升驾驶舒适性、减轻驾驶员疲劳以及提高交通安全性方面扮演着越来越重要的角色。传统的ACC系统通常采用PID控制等线性控制策略，虽然实现简单，但在面对复杂多变的交通环境时，控制性能往往受到限制。尤其是在车辆动态特性非线性显著、外部扰动频繁以及对控制精度要求较高的情况下，传统ACC系统的表现往往难以令人满意。
2025-04-01 10:34:28
608
原创 【机械】分数质量-弹簧-阻尼系统研究附Matlab代码
本文深入研究了分数阶质量-弹簧-阻尼系统(Fractional-Order Mass-Spring-Damper System, FMSDS)的动力学特性。传统的整数阶模型在描述复杂系统的阻尼特性时存在局限性，而分数阶微积分能够更精确地捕捉记忆效应和非局部性，因此在系统建模中具有独特的优势。本文首先概述了分数阶微积分的基本概念和性质，随后构建了FMSDS的数学模型，并采用数值方法对其动力学行为进行了分析。研究结果表明，分数阶导数的阶数对系统的振荡频率、阻尼特性和稳定性有着显著的影响。
2025-04-01 10:29:44
580
原创 【风电】新型海上风电机组及压缩空气储能系统的建模与控制附Matlab代码
随着全球能源结构的转型和对可再生能源需求的日益增长，海上风电凭借其资源丰富、风力稳定等优势，逐渐成为清洁能源领域的重要组成部分。然而，海上风电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。本文以新型海上风电机组为研究对象，探讨其与压缩空气储能（Compressed Air Energy Storage, CAES）系统相结合的建模与控制策略。首先，对新型海上风电机组进行详细建模，包括气动模型、机械传动模型以及发电机模型，并分析其运行特性。其次，深入研究压缩空气储能系统的工作原理，建立其热力学模型和控制模型。
2025-03-31 10:41:10
462
原创 【电力系统】平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置附Matlab代码
随着全球能源结构的转型和可再生能源的日益普及，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，正在迅速发展。然而，风能固有的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了严峻挑战。风电的波动性不仅会影响电网的供电质量，增加电网调峰调频的压力，甚至可能导致电网安全事故。为了缓解风电并网带来的负面影响，储能技术被认为是提高风电消纳能力和保证电力系统安全可靠运行的关键解决方案。本文将重点探讨电-氢混合储能系统在平抑风电波动中的应用，并对电-氢混合储能的容量优化配置进行深入分析。一、风电并网带来的挑战与储能的重要性。
2025-03-31 10:37:27
845
原创 【电力系统】考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划附Matlab&Python代码
区域综合能源系统 (RIES) 作为一种集成了多种能源供应和需求的新型能源系统，在提高能源利用效率、降低碳排放和保障能源安全方面具有显著优势。然而，RIES 规划面临着诸多挑战，其中，负荷的不确定性是影响系统可靠性和经济性的关键因素之一。传统的确定性规划方法难以有效应对负荷波动带来的风险，因此，需要采用鲁棒规划方法，以确保 RIES 在各种可能的负荷情景下都能稳定可靠运行。本文将深入探讨考虑多能负荷不确定性的 RIES 鲁棒规划方法，旨在为 RIES 的优化设计和安全运行提供理论支撑。
2025-03-31 10:33:14
705
原创 【电力系统】基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）附Matlab代码
微电网作为一种分布式发电与负荷的集成系统，在提高能源利用效率、降低环境污染以及增强电网可靠性方面发挥着日益重要的作用。有效的微电网调度策略是确保其经济、稳定运行的关键。本文重点研究基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的微电网优化调度问题，综合考虑风力发电、光伏发电、蓄电池储能系统和微型燃气轮机（Micro-Gas Turbine, MGT）等多种分布式电源，旨在实现微电网运行成本最小化，同时满足负荷需求和各类约束条件。
2025-03-31 10:28:15
621
原创 【电力系统】基于差分进化算法的微电网调度研究附Matlab代码
微电网作为一种集分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷及监控、保护装置于一体的电力系统，在提高能源利用效率、保障供电可靠性、降低环境污染等方面具有显著优势。然而，微电网的优化调度是一项复杂的非线性优化问题，需要考虑多种约束条件，例如分布式电源的出力特性、负荷需求的变化以及储能装置的运行限制等。传统的优化方法往往难以有效解决这类问题。因此，本文重点研究基于差分进化（Differential Evolution, DE）算法的微电网调度问题，探讨其在微电网优化运行中的应用潜力。
2025-03-31 10:20:49
605
原创 【电力系统】基于 LHS 、 BR 与K-means的风电出力场景分析研究附Matlab代码
风力发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构转型中扮演着日益重要的角色。然而，风电出力的随机性、间歇性和波动性，对电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。准确预测风电出力场景，并对这些场景进行有效分析，是保障电网稳定、优化能源调度、降低运营成本的关键。
2025-03-31 09:47:51
483
原创 【电力】多区域综合能源系统热网建模及系统运行优化附Matlab代码
随着全球能源需求的日益增长和环境问题的日益突出，传统的能源供应模式面临着巨大的挑战。综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为一种能够整合多种能源形式、实现能源高效利用和降低环境影响的创新型能源供应方式，受到了广泛的关注。特别是在多区域综合能源系统中，不同区域之间通过能源网络互联互通，能够实现能源资源的优化配置，提高系统的整体效率和可靠性。然而，多区域综合能源系统结构复杂，涉及多种能源转换设备和复杂的能源网络，尤其是热网，其建模和优化运行面临着巨大的挑战。
2025-03-31 09:41:24
607
原创 【电力】电力系统负荷与电价预测优化模型附Matlab代码
电力系统是国民经济的命脉，其稳定运行、经济效益直接关系到社会生产和人民生活的质量。电力系统负荷与电价的预测是电力系统规划、调度、运行和交易的核心环节，准确的预测能够有效降低发电成本，提高电网的安全性，优化能源配置，并促进电力市场的健康发展。因此，构建高效精准的电力系统负荷与电价预测优化模型具有重要的理论意义和实际应用价值。电力系统负荷预测旨在对未来一段时间内的电力需求进行量化估计。电力负荷受到多种因素的影响，包括宏观经济形势、气候条件、人口结构、工业生产水平、居民用电习惯、节假日效应等。
2025-03-31 09:09:09
709
原创 【边缘检测】用于体积三维数据的差分精尖边缘检测研究附Matlab代码
边缘检测作为计算机视觉和图像处理领域的基础技术，在体积三维数据的分析和理解中扮演着至关重要的角色。传统的边缘检测算法应用于三维数据时面临诸多挑战，例如计算复杂度高、对噪声敏感等问题。本文旨在探讨一种基于差分的精尖边缘检测方法，专门用于体积三维数据的处理。该方法通过引入高阶差分算子和自适应阈值策略，旨在更准确、更有效地提取三维数据中的边缘信息，从而为后续的分析、建模和可视化提供可靠的基础。
2025-03-31 07:38:04
521
原创 【WSN】基于LEACH和HEED的WSN路由协议研究与改进附Matlab代码
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)作为一种新兴的分布式感知网络，凭借其低功耗、自组织、大规模部署等特点，在环境监测、智能家居、军事侦察等领域展现出广阔的应用前景。然而，WSNs面临着诸多挑战，其中能量效率是影响其长期运行的关键因素。由于传感器节点通常由电池供电且难以更换，因此如何在有限的能量下尽可能延长网络寿命成为了WSNs路由协议设计的重要目标。分簇路由协议作为一种有效的能量管理策略，受到了广泛关注。
2025-03-31 07:24:52
611
原创 【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究附Python代码
在当今数据爆炸的时代，准确的预测对于各个领域都至关重要，例如金融市场预测、气候变化模拟、疾病传播预测等。为了有效应对复杂且非线性时间序列的预测挑战，长短期记忆网络（LSTM）作为一种强大的循环神经网络（RNN）变体，已得到广泛应用。然而，LSTM模型的性能高度依赖于其超参数的设置，而手动调参既耗时又效率低下。因此，如何优化LSTM模型的超参数，提高其预测精度，成为了研究的热点。本文将探讨一种基于鲸鱼优化算法（WOA）优化LSTM神经网络的预测研究，即WOA-LSTM模型，并阐述其原理、优势以及潜在应用。
2025-03-31 07:18:53
725
原创 【V2G】电动汽车接入电网优化调度研究附Matlab代码
随着全球能源危机和环境污染日益加剧，电动汽车（Electric Vehicles, EVs）作为一种清洁、高效的交通工具，受到了广泛的关注和应用。然而，电动汽车的大规模普及也给电力系统带来了新的挑战。一方面，电动汽车充电需求的快速增长对电网的容量和稳定性提出了更高的要求；另一方面，电动汽车的大量接入也为电网的灵活调度和资源优化提供了新的机遇。
2025-03-31 07:12:15
679
原创 【SSA-LSTM】基于SSA-LSTM预测研究附Python代码
长期短期记忆网络（LSTM）作为一种深度学习方法，在时间序列预测领域取得了显著的成果。然而，传统LSTM模型在处理复杂非线性时间序列时，其超参数的选取往往依赖经验或网格搜索等方法，效率低下且容易陷入局部最优。本文提出一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化的LSTM预测模型（SSA-LSTM）。该模型利用SSA算法全局寻优的特性，自动优化LSTM模型的关键超参数，提升模型的预测精度和泛化能力。
2025-03-31 07:07:03
708
原创 【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测附Python代码
电力负荷预测作为电力系统规划、运行和控制的重要组成部分，其预测精度直接影响着电力资源的合理配置、电网的安全稳定运行以及电力市场的经济效益。传统的电力负荷预测方法主要包括统计方法、时间序列分析方法以及机器学习方法等。然而，这些方法在处理具有复杂非线性、时变性和随机性的电力负荷数据时，往往难以达到令人满意的精度。近年来，深度学习方法，特别是长短期记忆网络（LSTM），凭借其强大的序列建模能力，在电力负荷预测领域展现出巨大的潜力。
2025-03-31 07:02:20
618
原创 【IEEE33节点】电网静态电压稳定性评估方法附Matlab代码
电网安全稳定运行是社会经济发展的基石。随着电力需求的日益增长，电网运行越来越接近其稳定极限，电压稳定性问题日益凸显。静态电压稳定性是电网电压稳定性的重要组成部分，它指的是在负荷缓慢变化的情况下，电网维持节点电压稳定的能力。本文将重点探讨基于IEEE 33节点系统的电网静态电压稳定性评估方法，旨在分析不同评估方法在IEEE 33节点系统上的应用效果，并为提高电网安全稳定运行水平提供参考。一、 电网静态电压稳定性基本概念与评估方法。
2025-03-31 06:54:43
415
原创 【自动p相位到达时间选择器】具有SNR输出的自动P相到达时间选择器研究附Matlab代码
地震P波的准确到达时间是地震定位、地震层析成像、震源机制解以及地震预警等研究的基础。长期以来，地震学家们致力于开发高效、可靠的P波到达时间拾取方法。传统的P波拾取依赖于人工判读，耗时费力，且容易受到观测者主观因素的影响。随着地震监测台网规模的不断扩大，自动化的P波拾取技术显得尤为重要。近年来，各种自动P波拾取算法层出不穷，但仍然面临着噪声干扰、弱震信号识别以及拾取结果的准确性评估等挑战。本文将探讨一种具有信噪比（SNR）输出的自动P波到达时间选择器，重点关注其原理、优势以及在实际应用中的潜在价值。
2025-03-30 14:31:39
652
原创 【状态估计】无味卡尔曼滤波研究附Matlab代码
状态估计是控制理论、机器人学、导航系统以及诸多工程领域中的核心问题。卡尔曼滤波作为一种经典的状态估计算法，凭借其在线递推、最优线性无偏等优点，在诸多应用中取得了显著成功。然而，传统卡尔曼滤波要求系统模型具有线性特性或可线性化，这限制了其在非线性系统中的应用。无味卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）作为一种基于确定性采样策略的非线性卡尔曼滤波算法，通过Unscented变换逼近非线性函数的概率密度分布，在非线性状态估计问题中表现出优越的性能。
2025-03-30 14:28:33
547
原创 【主动噪声和振动控制算法】对较大的次级路径变化具有鲁棒性附Matlab代码
主动噪声和振动控制（Active Noise and Vibration Control, ANVC）技术，通过产生与原始噪声或振动信号相位相反的控制信号，利用声波或振动的干涉效应来降低或消除目标区域的噪声或振动，在环境保护、工业降噪、设备减振等领域有着广泛的应用前景。而ANVC系统的核心在于其控制算法的设计，算法的性能直接决定了系统的控制效果。其中，一个至关重要的评价指标便是算法对次级路径变化的鲁棒性。
2025-03-30 14:25:29
680
原创 【指纹匹配】使用极谐波转换进行指纹匹配研究附Matlab代码
指纹识别作为一种成熟的生物特征识别技术，在身份验证、信息安全等领域拥有广泛的应用前景。本文探讨了基于极谐波变换 (Polar Harmonic Transforms, PHTs) 的指纹匹配方法，旨在深入研究该方法在指纹特征提取和匹配过程中的优势与局限性，并分析其潜在的优化方向。文章首先简述了指纹识别的基本原理和关键步骤，包括图像预处理、特征提取和匹配。随后，详细阐述了极谐波变换的数学原理及其在图像分析中的应用。重点介绍了如何将 PHTs 应用于指纹图像的特征提取，例如指纹方向场、纹线频率等。
2025-03-30 14:21:13
479
原创 【直方图滤波】基于直方图滤波用于概率机器人定位研究附Matlab代码
概率机器人学是机器人领域的一个重要分支，它致力于处理传感器数据和运动模型中的不确定性，从而实现机器人在复杂环境中的自主导航。定位问题，即机器人确定自身在环境中的位置，是概率机器人学的核心问题之一。由于传感器噪声、运动误差以及环境的复杂性，精确的定位往往难以实现，因此概率方法成为解决该问题的有效手段。直方图滤波，作为一种非参数化的概率定位方法，凭借其易于实现和无需预设先验分布的优势，在机器人定位领域得到了广泛的应用。本文将深入探讨直方图滤波的原理、优势和局限性，并探讨其在概率机器人定位研究中的应用与发展。
2025-03-30 12:16:18
759
原创 【预测】基于最小二乘法和SVM从天气预报中预测太阳能发电量附Matlab代码
太阳能作为一种清洁、可再生的能源，在应对全球能源危机和气候变化方面扮演着日益重要的角色。然而，太阳能发电量具有显著的间歇性和波动性，受天气条件影响极大。准确预测太阳能发电量对于电网的稳定运行、能源资源的优化配置以及电力市场的有效管理至关重要。本文将探讨两种常用的机器学习方法——最小二乘法（Least Squares Method, LSM）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）——在基于天气预报数据预测太阳能发电量方面的应用，并分析其优缺点。
2025-03-30 10:45:45
516
原创 【遥感影像云检测】从粗到细的无监督遥感影像云检测方法附Matlab代码
遥感技术作为获取地表信息的重要手段，在资源监测、环境评估、灾害预警等诸多领域发挥着不可替代的作用。然而，云层覆盖是影响遥感影像质量的重要因素，严重阻碍了地表信息的准确提取和分析。因此，开发有效的云检测算法对于提升遥感影像的应用价值至关重要。本文将深入探讨遥感影像云检测领域，着重阐述一种“从粗到细”的无监督检测方法，分析其挑战与优势，并展望未来的发展方向。一、 遥感影像云检测的挑战与重要性遥感影像云检测面临着诸多挑战。
2025-03-30 10:41:59
787
原创 【信号平稳性估计】使用新方法估计给定信号是否为广义平稳性附Matlab代码
信号平稳性是信号处理领域中的一个核心概念，它描述了信号统计特性随时间变化的程度。对于经典平稳信号而言，其统计特性（如均值和自相关函数）不随时间平移而改变，这使得我们能够使用一系列经典方法进行信号分析和处理。然而，在实际应用中，许多信号并不满足经典平稳性的严格要求，而是呈现出更复杂的非平稳特性。为了应对这一挑战，广义平稳性（Generalized Stationarity, GS）的概念被引入，它允许信号的某些统计特性随时间缓慢变化，并因此具有更广泛的适用性。
2025-03-30 10:38:51
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