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RSS订阅原创 Python 实现电话号码和Email地址提取程序
模块结合正则表达式，可以轻松实现从剪贴板中提取电话号码和 E-mail 地址的程序。在实际使用中，你可以根据需要对正则表达式进行扩展，以适应更多格式的电话号码和 E-mail 地址。在日常工作或学习中，我们经常需要从网页或文档中提取信息，比如电话号码和E-mail地址。手动查找和提取这些信息可能会耗费大量时间，而自动化工具可以帮助我们快速完成这个任务。本篇博客将带你一步步实现一个程序，从剪贴板中提取所有电话号码和E-mail地址，并将它们整理后再复制到剪贴板中。库来实现从剪贴板复制和粘贴文本。
2024-10-10 17:48:14
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原创 Python 装饰器的用法
以下是一个最简单的装饰器示例，它在原函数调用前后打印日志信息。print("执行函数前的操作")func()print("执行函数后的操作")# 使用装饰器")
2024-10-10 17:48:00
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原创 使用 Python-docx 进行 Word 文档操作
是一个用于创建、修改 Microsoft Word 文件的 Python 库。通过使用这个库，用户可以自动化地生成、编辑.docx格式的文档。这在报告生成、批量文档处理等场景中非常有用。python-docx模块提供了一个强大的接口来创建和修改Word文档。
2024-09-11 13:30:20
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原创 自动控制：鲁棒控制的原理和设计
在实际控制系统中，由于模型不确定性、外部扰动、参数变化等因素，传统的控制方法难以保证系统在各种情况下的性能。这时，鲁棒控制（Robust Control）应运而生。鲁棒控制的主要目标是设计一个控制器，使得系统在面对各种不确定性和扰动时，仍能保持稳定性并满足性能要求。本文将介绍鲁棒控制的基本原理、设计方法以及相关的理论和公式。
2024-09-03 13:30:54
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原创 自动控制：模糊控制器的原理及设计
随着控制技术的不断发展，模糊控制器（Fuzzy Controller）作为一种智能控制技术，广泛应用于许多复杂系统中。与传统的线性控制器不同，模糊控制器无需精确的数学模型，能够处理系统中的非线性、不确定性和模糊性。因此，模糊控制器在许多实际工程中得到了广泛应用。本文将介绍模糊控制器的设计步骤
2024-09-03 13:29:39
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原创 自动控制——用描述函数法分析非线性系统的稳定性与自激振荡
在控制系统中，非线性系统的稳定性和自激振荡（self-oscillation）问题往往较线性系统更为复杂。为了分析这些问题，描述函数法（Describing Function Method）被广泛应用。描述函数法是一种近似分析工具，适用于弱非线性系统，能够预测系统在非线性元件的影响下是否会产生自激振荡。本文将介绍描述函数法的基本理论，并分析几种常见的非线性特性，如饱和特性、死区特性、间隙特性和继电器特性。
2024-08-23 17:06:26
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原创 自动控制——过阻尼、欠阻尼、临界阻尼及无阻尼
在自动控制系统和振动分析中，系统的阻尼特性对于系统的动态响应至关重要。阻尼决定了系统在受到扰动或输入信号后，如何恢复到稳定状态。本文将详细介绍过阻尼（overdamped）、欠阻尼（underdamped）、临界阻尼（critically damped）和无阻尼（undamped）的定义、公式，并通过Python代码演示不同阻尼条件下系统的响应。
2024-08-12 13:42:21
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原创 自动控制——状态观测器
在自动控制系统中，准确地了解系统的状态对实现高性能控制至关重要。然而，在许多实际应用中，我们无法直接测量系统的所有状态变量。这时，状态观测器（State Observer）就发挥了重要作用。状态观测器能够利用系统的输入输出数据估计未测量的状态变量，从而使得控制器能够基于这些估计的状态实现有效的控制。
2024-08-12 13:41:19
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原创 自动控制：PID控制器参数对控制性能的影响
PID控制器是工业控制领域中最常用的控制算法之一。PID控制器通过调节比例§、积分(I)、微分(D)三个参数，使系统达到预期的控制效果。本文将详细讨论PID控制器的三个参数对控制性能的影响，并给出一些实际应用中的参考依据。
2024-07-29 14:44:58
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原创 自动控制： 时间最优的PID控制算法
在计算机控制系统中，时间最优控制旨在使系统从一个初始状态转到另一个目标状态所经历的过渡时间最短。利用最大值原理，可以设计出控制量只在ut≤1范围内取值的时间最优控制系统。而在工程应用中，通常将ut设定为 ±1 两个值，并依照一定法则进行切换，从而形成一种开关控制（Bang-Bang 控制）系统。本文将介绍时间最优的PID控制算法的理论、公式、实现代码以及结论。
2024-07-29 14:30:07
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原创 自动控制：带死区的PID控制算法
在计算机控制系统中，为了避免控制动作过于频繁，消除因频繁动作所引起的振荡，可采用带死区的PID控制。带死区的PID控制通过引入一个死区，使得在误差较小的范围内不进行控制动作，从而减少控制系统的频繁调整，提高系统的稳定性。
2024-07-28 22:01:02
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原创 自动控制：微分先行PID控制算法
微分先行PID控制算法是一种改进型的PID控制策略，其特点是只对被控量yk进行微分，而不对偏差ek进行微分，即给定值rk无微分作用。这种控制策略适用于给定值频繁升降的场合，可以避免给定值升降所引起的系统振荡，明显改善系统的动态特性。
2024-07-28 22:00:15
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原创 自动控制——遇限削弱积分PID控制
在自动控制领域，PID控制器因其简单高效的特点被广泛应用。然而，在某些应用场合中，传统PID控制器可能会出现积分饱和问题，导致系统性能下降。为了克服这一问题，提出了遇限削弱积分PID控制算法。该算法在控制量进入饱和区时，削弱或停止积分项的计算，从而避免控制量长时间停留在饱和区，提高系统的稳定性和响应速度。
2024-07-14 10:22:39
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原创 自动控制——变速积分的PID控制
PID控制（Proportional-Integral-Derivative Control）是工业控制中最常用的控制算法之一。标准的PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成，通过调节这三个部分的参数，实现对系统输出的精确控制。然而，标准的PID控制器在某些情况下可能会出现积分饱和或积分累积的问题，导致系统性能下降。为了解决这些问题，变速积分的PID控制（Variable Integral PID Control）应运而生。
2024-07-14 10:21:35
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原创 自动控制：反馈控制
反馈控制是一种通过实时测量系统输出并根据误差调整输入的控制策略，能够有效地提高系统的稳定性、鲁棒性和控制精度。常见的反馈控制策略包括比例控制、比例-积分-微分控制（PID控制）和滑模控制。反馈控制（Feedback Control）是一种在控制系统中通过测量输出信号，并将其与期望信号进行比较，产生误差信号，再根据误差信号调整输入来达到控制目标的方法。下面是一个简单的Python代码示例，演示反馈控制的基本原理。PID控制是一种广泛应用的反馈控制策略，由比例控制、积分控制和微分控制三部分组成。
2024-07-07 10:31:09
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原创 自动控制：前馈控制
抗扰前馈控制器（Disturbance Rejection Feedforward Controller）主要用于抑制系统中的扰动。这种控制器在检测到扰动后，通过计算并施加一个与扰动相反的控制输入，来抵消扰动对系统的影响。扰动检测：实时检测系统中的扰动源。扰动补偿计算：根据系统模型计算出所需的补偿量。施加补偿控制：将计算得到的补偿量施加到系统中，抵消扰动影响。跟踪前馈控制器（Tracking Feedforward Controller）主要用于精确跟踪系统的参考输入。
2024-07-07 10:30:46
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原创 模型预测控制：设定点跟踪（Set Point Tracking）
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）不仅可以用于系统稳定性问题，还可以用于设定点跟踪问题（Set Point Tracking），即系统需要跟踪一个动态变化的参考输入。本文将介绍如何将设定点跟踪问题转化为稳定性问题，并使用MPC解决。
2024-06-29 10:46:33
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原创 模型预测控制：线性MPC
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种广泛应用于工业过程控制和自动驾驶等领域的先进控制技术。MPC通过在线解决优化问题来计算控制输入，从而实现系统的最优控制。本文将介绍线性MPC的系统模型、优化问题、LMPC算法，以及单输入系统和多输入系统的具体应用
2024-06-29 10:31:59
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原创 自动控制：滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)
滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）是一种在处理非线性系统时非常有效的控制技术。它通过驱动系统状态达到并保持在特定的滑模面附近，来实现控制目标。本文将介绍滑模控制的基本概念、系统描述与控制目标、构造滑模面、构建滑模趋近律，并提供一个简单的Python代码示例。
2024-06-14 09:03:06
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原创 自动控制：基于预设性能控制（PPC）的控制系统设计
在控制系统设计中，瞬态性能与稳态性能同等重要。对于某些特殊的动态系统而言，瞬态性能甚至比稳态性能更为重要。预设性能控制（Preset Performance Control, PPC）已被证明是一个强大的工具，它保证了控制系统的输出/误差具有所需的瞬态性能以及稳态性能。
2024-06-14 09:01:53
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原创 自动控制：自治系统与非自治系统的稳定性分析
在自动控制领域，理解自治系统和非自治系统的区别对于分析系统稳定性至关重要。自治系统的运动方程只与系统的状态有关，而非自治系统的运动方程则与系统的状态和时间都有关系。本文将探讨非自治系统的稳定性及其李雅普诺夫分析方法。
2024-06-05 17:20:54
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原创 自动控制：控制系统的灵敏度分析
当提到“灵敏度”这个词时，通常会认为灵敏度应该很高。这个说法在一些个体元件如控制器、传感器和测量仪器中是正确的，因为这些设备需要能够检测到输入中的微小波动并相应地输出结果。然而，当讨论控制系统的灵敏度时，情况正好相反。控制系统的灵敏度不同于个体元件的灵敏度。控制系统是由多个个体元件（如控制器、控制元件、被控对象、传感器等）集成而成。因此，这些个体元件的灵敏度应该很高，而整个集成系统（控制系统）的灵敏度应该很低。
2024-06-05 17:06:28
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原创 非线性系统：相平面法
非线性系统的相平面法是一种重要的分析工具，用于研究系统的动力学行为。通过相平面法，可以直观地观察系统状态变量的变化，分析系统的稳定性、周期性和其他动力学特性。本文将详细介绍相平面法的基本思想、步骤、相轨迹的绘制方法，探讨线性系统与非线性系统的相平面分析，并提供一个非线性系统的程序示例，最后讨论相平面法的优缺点。
2024-06-02 09:53:45
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原创 自动控制：控制系统的稳定性
在自动控制领域，控制系统的稳定性是一个至关重要的问题。稳定性决定了系统在受到扰动后是否能够恢复到平衡状态。本文将介绍控制系统稳定性的基本概念、如何利用特征值分析稳定性，并通过具体示例和Python代码展示如何判断系统的稳定性。
2024-05-30 17:11:16
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原创 自动控制： 利用特征值求解常微分方程（ODEs）
在控制系统和工程分析中，求解常微分方程（ODEs）是一个常见且重要的任务。特征值和特征向量在这一过程中起着关键作用。本文将深入探讨如何利用特征值求解ODEs，特别是在分析系统稳定性方面的应用。通过具体示例和Python代码，我们将展示这一方法的实际操作步骤。
2024-05-30 17:10:31
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原创 非线性优化：高斯-牛顿法的原理与实现
在实际应用中，很多问题都是非线性的。非线性优化问题广泛应用于机器学习、数据拟合、工程设计等领域。高斯-牛顿法是一种常用于解决非线性最小二乘问题的迭代算法。本文将详细介绍高斯-牛顿法的原理、推导过程，并通过Python代码实现该算法。
2024-05-29 13:25:29
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原创 自动控制： 最小二乘估计（LSE）、加权最小二乘估计（WLS）和线性最小方差估计
在数据分析和机器学习中，参数估计是一个关键步骤。最小二乘估计（LSE）、加权最小二乘估计（WLS）和线性最小方差估计（LMMSE）是几种常见的参数估计方法。这篇博客将详细介绍这些方法及其均方误差（MSE）的计算，并通过Python代码实现这些方法。
2024-05-29 13:21:48
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原创 自动化机器学习——贝叶斯优化
贝叶斯优化是一种使用贝叶斯推断来优化目标函数的方法，它将目标函数视为一个黑盒子，并通过不断地观察目标函数的输出来寻找最优解。贝叶斯优化通常用于在有限次迭代中找到全局最优解，尤其在高维空间或目标函数计算代价高昂的情况下表现良好。贝叶斯优化是一种用于优化目标函数的强大方法，它通过不断地探索和利用目标函数的信息来寻找最优解。本文介绍了贝叶斯优化的定义、步骤、高斯过程回归计算目标函数后验分布的方法，并通过Python实现了一个简单的一维函数优化示例来演示其效果。
2024-05-22 18:03:55
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原创 自动控制：PID控制及其参数整定方法
PID控制器（比例-积分-微分控制器）是工业控制系统中最广泛应用的控制器之一。它通过调节比例、积分和微分三个参数，来调整系统的输出，使其达到预期的设定值。本文将详细介绍PID控制器的工作原理，并探讨几种常见的参数整定方法，最后通过Python代码示例展示如何应用这些方法。
2024-05-22 12:52:43
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原创 基于卡尔曼滤波的轨迹估计研究
在目标追踪和导航领域，准确地估计目标的轨迹是至关重要的。而基于卡尔曼滤波的轨迹估计方法，作为一种经典的状态估计技术，在这一领域发挥着重要作用。本文将介绍基于卡尔曼滤波的轨迹估计原理、实现过程，并给出相应的Python代码示例。将探讨如何利用卡尔曼滤波器进行目标轨迹的持续估计和跟踪，并讨论其在无人驾驶、智能交通系统等领域的应用前景。
2024-05-18 17:00:22
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原创 智能优化算法——遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，由John Holland在20世纪70年代提出。它模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，在搜索空间中找到最优解。本文将详细介绍GA算法的原理，并提供Python代码示例和可视化结果。
2024-05-17 12:34:06
2007
原创 智能优化算法——粒子群优化算法 (PSO)
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出。它模仿了鸟群觅食的行为，通过群体协作和信息共享，在搜索空间中寻找最优解。本文将详细介绍PSO算法的原理、提供Python代码示例和可视化结果。
2024-05-17 12:25:35
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原创 基于 Kernel PCA 的故障检测与诊断
在工业领域，轴承是一种常见但重要的机械元件，负责支撑旋转部件并减少摩擦。然而，由于长时间的使用和环境因素等原因，轴承可能会出现各种故障，如磨损、裂纹等，这些故障如果不及时检测和诊断，可能会导致设备损坏甚至生产线停机，造成经济损失。因此，轴承故障检测与诊断技术对于维护设备的正常运行至关重要。近年来，基于 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 的方法在轴承故障检测与诊断领域得到了广泛关注和应用。
2024-05-14 13:39:31
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原创 传感数据分析——加速度、速度与位移
本文介绍了如何利用Python进行传感器数据分析，重点关注了加速度、速度和位移之间的关系。通过数值积分的方法，可以从加速度数据中计算出速度和位移数据，并通过绘制曲线图来直观展示数据的变化情况。这些分析结果可以帮助我们更好地理解物体的运动状态，为实际应用提供支持。
2024-05-14 13:28:20
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原创 自动化机器学习——神经网络架构搜索
神经网络架构搜索是一种自动化机器学习技术，旨在通过搜索有效的神经网络结构来解决特定任务。与传统的手工设计神经网络结构相比，NAS通过自动化搜索过程来发现更加高效和精确的神经网络结构，从而提高模型的性能和泛化能力。神经网络架构搜索是一种自动化机器学习技术，旨在通过搜索有效的神经网络结构来解决特定任务。本文介绍了神经网络架构搜索的定义、应用场景与主要的研究方向，以及NAS的工作流程，并通过Python实现示例代码来演示其应用和效果。
2024-05-11 13:30:08
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原创 图像质量评价指标：了解图像质量的度量方式
图像质量评价指标是用来量化图像质量的度量方式，它们能够反映图像的清晰度、对比度、失真程度等方面的特征。通过这些指标，我们可以对图像进行客观地评价，从而判断其适用性和可用性。本文介绍了图像质量评价指标的定义以及常见的评价指标，包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过Python实现了一个简单的示例代码来计算并可视化这些指标，帮助读者更好地理解图像质量评价的原理和实现方法。对于图像处理和计算机视觉领域的从业者来说，熟悉和掌握这些评价指标是非常重要的。
2024-05-09 09:04:10
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原创 图像质量评价方法简介与Python实现
本文介绍了图像质量评价方法中的主观评价和客观评价方法，包括主观评价中的MOS和DMOS，以及客观评价中的全参考图像质量评价（FR-IQA）、半参考图像质量评价（RR-IQA）和无参考图像质量评价（NR-IQA）。通过Python实现了一个简单的示例代码来演示这些评价方法的应用，帮助理解图像质量评价的基本原理和实现过程。
2024-05-09 09:01:59
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原创 自动化机器学习——贝叶斯优化
贝叶斯优化是一种强大的优化方法，它通过建模目标函数的后验分布来不断地寻找最优解。本文介绍了贝叶斯优化的两个关键步骤：统一建模和获得函数的优化，并提供了一个简单的示例代码来演示其实现过程。贝叶斯优化在实际应用中具有广泛的应用价值，特别是在黑盒函数优化和高维空间搜索等问题中表现突出。
2024-05-07 15:13:36
774
传感数据分析-TOPSIS-Entropy Weight Method
2023-12-20
传感数据分析-Entropy Weight Method （熵权法）
2023-12-19
传感数据分析-最小二乘法线性拟合（Least Squares）
2023-12-18
传感数据分析-数据相关性分析
2023-12-17
传感数据分析-数据读取与绘图（可视化）
2023-12-16
空空如也
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