针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。

以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

AndroidSerialport Android 串口通讯,基于android_serialport_api google开源的,简化代码 项目中只使用到SerialPort类和3个so文件 public static SerialPort getSerialPort() throws SecurityException, IOException, InvalidParameterException { if (mSerialPort == null) { //串口文件和波特率 mSerialPort = new SerialPort(new File("/dev/ttyS2"), 19200, 0); } return mSerialPort;

摘要提到的基于RMQGS-APS-Kriging的主动学习结构可靠性分析方法，是一种旨在提高机械产品结构可靠性分析精度和效率的技术。该方法主要由以下几个关键步骤构成： 1. **随机移动四边形网格抽样 (RMQGS)**：这是一种用于选取初始样本点的策略。RMQGS方法在设计空间中生成一个四边形网格，然后随机移动这些点以避免采样点过于集中或疏离，从而得到更均匀的样本分布，有助于后续性能函数值的准确计算。 2. **差分进化算法 (Differential Evolution, DE)**：DE是一种全局优化算法，它被用来优化Kriging代理模型的构建。通过对初始样本点的性能函数值进行计算，DE可以找到性能函数的高精度近似解，建立高质量的Kriging模型。 3. **交替加点策略 (Alternate Point Strategy, APS)**：在每次迭代中，通过欧式距离定义一个抽样限定区域，以此确定新的样本点可能存在的范围。然后，APS交替使用主动学习U函数和改进EI函数来筛选出最佳样本点，这些点能最大化模型的预测精度或降低不确定性。 4. **主动学习U函数和改进EI函数**：这两种函数是用于指导样本点选择的评估标准。主动学习U函数考虑了样本点的不确定性，而改进EI函数则是在考虑了模型的预测不确定性和样本点的价值基础上进行优化，它们共同帮助找到最能提升模型性能的样本点。 5. **Kriging代理模型**：Kriging是一种统计学上的插值技术，用于构建输入变量与输出变量之间的数学模型。在这个方法中，Kriging模型作为性能函数的近似，能够减少直接计算性能函数的次数，提高计算效率。 6. **子集模拟 (Set Simulation, SS)**：SS方法被用于计算由优化Kriging模型拟合的性能函数的可靠度。通过多次模拟，SS可以估算结构的失效概率，同时提供收敛性检查，以确保计算结果的准确性。 7. **收敛准则**：在整个分析过程中，通过监控Kriging模型的性能和可靠度计算的收敛情况，确定何时停止迭代，从而得到最终的结构可靠度估计。 通过这种RMQGS-APS-Kriging的主动学习方法，可以有效地处理机械产品的“黑箱”问题，即那些内部机理复杂、难以解析的性能函数，同时兼顾分析精度和计算效率，实现对结构可靠性的精确评估。相比于传统的基于代理模型的可靠性计算方法，该方法在减少性能函数调用次数和缩短计算时间方面表现出显著优势。

1 IEEE802.15.4收发器芯片MRF24J40 　　IEEE802.15.4 无线收发器MRF24J40芯片内部包含有SPI接口、控制寄存器、MAC模块、PHY驱动器四个主要的功能模块，支持 IEEE802.15.4，MiWiTM，ZigBee等协议，工作在2.405～2.48 GHz ISM频段，接收灵敏度为-91 dBm，输入电平为+5 dBm，输出功率为+0 dBm，功率控制范围为38.75 dB，集成有20 MHz和32.768 kHz主控振荡器，MAC/基带部分采用硬件CSMA-CA结构，自动ACK6和FCS检测，CTR、CCM和CBC-MAC模式采用硬件加密(AES- 1

SPI（Serial Peripheral Interface）是一种高速、全双工的同步串行通信接口，广泛应用于嵌入式系统中的设备间通信。SPI接口通常包含四条信号线：SCLK（Serial Clock）、MOSI（Master Out, Slave In）、MISO（Master In, Slave Out）和CS（Chip Select）。SCLK是由主设备产生的时钟信号，用于同步数据传输；MOSI和MISO分别用于主设备向从设备发送数据和从设备向主设备发送数据；CS是片选信号，由主设备控制，用于选择与之通信的从设备。 SPI接口的工作模式主要为主从模式，一个主设备可以连接多个从设备，数据传输由主设备启动。SPI总线结构是一种环形结构，使得多个从设备可以在同一总线上共存。CS信号的有效性（通常为高电平或低电平，取决于具体的系统设计）决定了哪个从设备被选中进行通信，使得在同一时刻只有一个从设备能与主设备交互。 在基于FPGA的SPI接口设计中，通常使用硬件描述语言（如Verilog HDL）实现SPI控制器，通过有限状态机（Finite State Machine, FSM）来管理SPI接口的各个操作阶段。FSM能够有效地控制数据的发送和接收，以及片选信号的切换，确保数据传输的准确性和效率。 寄存器寻址是SPI接口的一个扩展功能，它允许主设备通过地址字段来访问从设备内部的特定寄存器，从而读取或写入数据。这种功能在需要与具有复杂内存映射的设备通信时尤其有用，例如在配置Flash存储器、控制AD/DA转换器或者与网络控制器交互等场合。 在设计带有寄存器寻址的SPI接口时，需要考虑以下关键点： 1. **状态机设计**：状态机需要管理SPI接口的所有操作，包括发送片选信号、设置时钟、发送地址和数据、接收数据等。每个状态对应于SPI通信过程中的一个步骤，例如开始传输、发送地址、等待响应、发送数据等。 2. **寄存器映射**：定义从设备的寄存器布局，包括地址空间的分配和每个寄存器的功能。 3. **数据包格式**：设计数据包格式以包含地址和数据字段，确保正确寻址到目标寄存器。 4. **错误处理**：考虑到可能出现的通信错误，如地址错误、超时、数据校验失败等，设计相应的错误检测和处理机制。 5. **时序控制**：SPI通信依赖于精确的时序，因此需要确保SCLK、MOSI和MISO信号的时序正确，并与从设备的时序兼容。 6. **仿真验证**：使用仿真工具（如Modelsim SE 6.5）进行设计验证，检查接口是否按照预期工作，确保在实际应用中的可靠性。 7. **FPGA实现**：将验证通过的Verilog代码下载到FPGA开发板上进行硬件验证，确保设计在实际硬件环境中的功能正确性。 通过上述设计流程，我们可以构建一个高效、可靠的基于FPGA的带寄存器寻址SPI接口，满足物联网技术中对高速、灵活通信的需求。这样的接口设计不仅能够提高数据传输速率，还能通过寄存器寻址功能增强设备的控制能力，适应各种复杂的嵌入式系统应用场景。

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介绍了采用数字图像处理技术对不规则岩石节理裂隙进行宽度测量的不同方法。对比分析了常用的等面积圆算法、等面积椭圆算法和简单Ferret算法的应用缺陷，提出了改进的Ferret算法，详细说明了其实现原理，并通过实例验证了改进的Ferret算法的可行性。

1、具体要求：完成实验并提交实验报告。 2、实验内容：在Matble中使用分水岭算法对图像进行分割处理。 3、实验原理：分水岭变换的思想源于地形学，它将图像看作是地形上被水覆盖的自然地貌，图像中每一灰度值表示该店海拔高度，其每一局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆边界为分水岭。 在图像分割中，分水岭变换是指将原图变换成一个标记图像，其所有属于同一盆中的点被赋予同一标记，并用特殊标记来标识分水岭上的点。 分水岭算法是基于形态学分割的算法，利用形态学处理函数，不仅能达到有效分割图像的目的，而且能消除过分个现象。 分为若干类别的处理过程。传统的遥感影像分类方法忽略了影像的空间结构信息，精度不是很高。特别是上个世纪90年代以来,高分辨率遥感影像(如IKONOS,SPOT5,COSMOS,OrbView,QuickBird等)被广泛应用，景观的结构、纹理等就表现得更加清楚。遥感影像的纹理特征提取已经成为一种重要的提高遥感影像分类精度的手段。目前，遥感影像纹理分析方法主要有自相关函数分析法、行程长度分析法、灰度共生矩阵分析法、傅立叶频谱分析法、小波分析法及分形分析法等 《基于Matlab的遥感图像分水岭算法详解》 图像分割是数字图像处理中的核心环节，对于理解和解析遥感图像至关重要。本篇文章主要探讨如何使用Matlab中的分水岭算法对遥感图像进行有效的分割处理，以提高遥感影像分类的精度。 分水岭算法是一种基于形态学的图像分割方法，它的灵感来源于地形学。在这一理论框架下，图像被视为地形，其中的每个灰度值代表不同的海拔高度。图像中的局部最小值及其邻域被称为集水盆地，而这些盆地之间的边界即为分水岭。在实际应用中，分水岭变换将原始图像转化为标记图像，同一盆地内的像素点赋予相同的标记，分水岭点则用特殊的标记区分。这种算法不仅能有效地分割图像，还能避免过度分割的问题。 遥感图像分割在高分辨率遥感影像广泛应用的背景下显得尤为重要。传统的分类方法往往忽视了影像的空间结构信息，导致分类精度不高。随着IKONOS、SPOT5、COSMOS等高分辨率卫星影像的普及，对影像的纹理特征提取成为提高分类精度的关键。常见的纹理分析方法包括自相关函数分析、行程长度分析、灰度共生矩阵分析、傅立叶频谱分析、小波分析以及分形分析等。 在Matlab环境中，实施分水岭算法通常涉及以下步骤： 1. 图像预处理：将彩色图像转化为灰度图像，以减少计算复杂度。这可以通过`rgb2gray`函数实现。 2. 直接应用分水岭变换：通过`watershed`函数对灰度图像进行分水岭变换。然而，直接应用可能会导致过度分割，例如花坛、广场、水塘等地物被过分划分。 3. 改进的分水岭算法：为解决过度分割问题，需要增强图像对比度。这可以通过构造结构元素（如圆盘形状的结构元素`strel('disk',15)`），然后应用顶帽变换（`imtophat`）和底帽变换（`imbothat`）来实现。接着，使用`imsubtract`和`imadd`函数结合这两种变换的结果，以增强物体和背景的对比度。再通过`imcomplement`函数增强谷点，最后使用`imextendedmin`和`imimposemin`检测并标记谷点，从而进行更精确的分水岭变换。 通过以上步骤，可以实现对遥感图像的精细化分割，提高对地物识别的准确性和清晰度。在实验中，应确保使用合适的Matlab版本（如本例中的Matlab7.0），并在适宜的操作系统环境下（如Windows 7）进行。同时，实验报告的撰写也是重要的一环，它能展示实验过程、结果和理解。 分水岭算法是遥感图像处理中的有力工具，通过Matlab的实现，我们可以有效地提取和分析图像信息，为遥感影像的分类和分析提供强大的支持。理解并掌握这一算法，对于提升遥感数据的应用价值具有深远的意义。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作