2016年诗词曲赋自选集整理过程

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

 

2016年诗词曲赋自选集整理过程

   

        最近,抽空将我的诗词曲赋自选集(2016年)整理成了电子书。下面以此为例,谈谈我对它的整理过程。
        1、诗与诗之间保留一个空行。
        打开《武臣文苑诗词曲赋集(2016).txt》原稿,检查每首诗的上面,也就是诗与诗之间保留是否有一个空行,确定无误后,将检查后的文本保存为test001.txt,截图保存tianxia001.bmp。

        2、清除文本中所有空格。
        将文本导入《用vb6.0清除文本中所有的空格》,保证文本各行左对齐,不留空格。

        3、在每首诗标题上面一行添加标识符##。
        打开EmEditor,点“搜索”/“替换”,在“查找”里输入“^(七|绝|律|·|)+[\s\n]+”,在“替换为”里输入“##\0”,勾选“使用正则表达式”前面的复选框,点“全部替换”,每首诗标题上面一行已添加“##”字符。替换后的文本保存为mulu0023.txt,截图保存为mulu0023.bmp。

 

        4、在每首诗标题上面分三行添加分隔符“*”、“(无注释)”和“*”。
        打开mulu0023.txt,点“搜索”/“替换”,在“查找”里输入“##”,在“替换为”里输入“*\n(无注释)\n*”,勾选“使用正则表达式”前面的复选框,点“全部替换”,记事本提示已将“##”删除,并将“*”、“(无注释)”和“*”分三行分别添加到每首诗标题的上面。替换后的文本保存为mulu0024.txt,截图保存为mulu0024.bmp。

        5、分别在每首诗标题前添加“第  首  ”带空格的两个字。
        打开mulu0024.txt,点“搜索”/“替换”,在“查找”里输入“七律”,在“替换为”里输入“第  首  ”,勾选“使用正则表达式”和“匹配整个单词”前面的复选框,点“全部替换”,记事本提示已将“七律”替换为“第  首  七律”。接下来分别输入“七绝”、“五律”、“五绝”和“水龙吟”等,将其替换为“第  首  七绝”、“第  首  五律”、“第  首  五绝”和“第  首  水龙吟”等。替换后的文本保存为mulu0025.txt,截图保存为mulu0025.bmp。

        6、分别在“第  首”中间的空白处按顺序输入阿拉伯数字。
        打开mulu0025.txt,手工在“第  首”中间的空白处按顺序输入阿拉伯数字如1、2、3……,并且数字居中,左右各留有一个半角空格,直到最后一首。添加序数后的文本保存为mulu0026.txt,截图保存为mulu0026.bmp。

        7、提取目录。
        打开F:\mulu002文件夹,将mulu0026.txt复制到F:\mulu002根目录下,并重新将其命名为shenmu.txt。运行“test.bat”,java这个目录提取工具开始从shenmu.txt文本里把诗词的各个题目依次提取到cmd界面,然后通过复制粘贴,将提取的目录保存为mulu0027.txt。
        8、将提取的目录制作成cnt格式的目录文件。
        打开“mulu0027.txt”,删除与目录无关的行,选择“文件”中的另存为,在文件名称里输入“2016年诗词曲赋.cnt”,点保存即可。
       
9、开始分首阅读。
        复制“2016年诗词曲赋.cnt”和“mulu0026.txt”到“D:\武臣文苑\电子书\分章阅读”文件夹,并将“mulu0026.txt”重新命名为“2016年诗词曲赋.txt”。运行电子书,打开目录,左边“目录”列表框里弹出所选2016年诗词曲赋目录,右边“内容”文本框里弹出所选2016年诗词曲赋内容。
        10、检测目录和内容。
        有时,左边的所选目录与右边的内容名不符实,一是需要打开目录文件重新添加或删除目录,二是需要打开文本重新添加或删除文本中的分隔符。从头到尾,只要目录、内容、(无注释)三对应,整理工作即为成功。

 

【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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