毕业设计--CTD

MATLAB水下声纳信号处理与声场建模实战工具集 一套开箱即用的MATLAB水下声学计算资源,内置MVDR波束形成核心算法(response_MVDR.m)及4个典型声纳应用示例(example2_1.m~example2_4.m),覆盖海洋声速剖面建模、声传播损失计算、均匀/非均匀阵列波束响应仿真等关键流程。所有脚本纯MATLAB编写,不依赖Signal Processing Toolbox以外的标准组件,适配R2018a及以上版本。配套readme.txt详细说明运行步骤、参数含义与常见配置项,如声源深度、阵列孔径、海底反射系数、声速梯度设置等。图片文 阅读详情
论文中的算法思想基本用程序实现出来,对比实验结果正确,下一步进行javafx的学习,下一阶段图形化设计
水下UUV羽流扩散仿真环境:ROS+Gazebo+RVIZ一体化配置包 一套开箱即用的水下无人航行器(UUV)羽流仿真环境,基于ROS构建,支持化学羽流与热力羽流的动态扩散模拟。内置多个launch启动脚本,如start_plume_example.launch、start_turbulent_plume.launch等,可快速加载Gazebo仿真场景并驱动羽流粒子生成;配套RVIZ可视化配置,实时显示UUV位姿、传感器数据及羽流分布效果。功能核心为plume_server和current_velocity_server模块,实现羽流建模、流体场耦合及UUV运动响应闭环;提供完 阅读详情

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AUV集群任务规划:水下物理约束驱动的算法闭环

水下无人航行器(AUV)集群任务规划不同于空中或地面多智能体系统,其核心挑战源于声学通信带宽受限、水下定位漂移大、动力响应滞后等物理约束。这些约束迫使传统分布式算法(如CBBA)、空间划分方法(如Voronoi)、路径生成模型(如Dubins)和避障机制(如APF)必须重构——从理想几何假设转向声线传播时间度量、流体动力学校验与通信鲁棒性设计。技术价值在于实现仿真与实机行为的一致性,支撑沉船探测、海底管线巡检、海洋环境监测等高可靠性应用场景。本文聚焦CBBA断网生存机制、SOT-Voronoi动态分区、AP

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基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

人脸识别签到考勤系统实战源码

这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。

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【无人机航测】MATLAB重叠率与地面分辨率协同设计:航线间距及飞行方向优化系统 MATLAB 无人机航测重叠率设计|地面分辨率与航线间距计算

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内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。

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saro21
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