该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示

内容概要：本文详细介绍了经验模态分解（EMD）算法及其在MATLAB 2018版中的具体应用。EMD是一种用于处理非平稳信号的强大工具，能够将复杂信号分解为多个本征模态函数（IMF）。文中通过具体的代码实例展示了如何读取Excel数据进行EMD分解，并通过可视化手段展示分解结果。同时，文章讨论了如何利用均方根误差（RMSE）评估分解效果，并提供了几种优化技巧，如选择适当的插值方法、处理高频噪声以及使用并行计算加速处理速度。此外，还分享了一些实战经验和应用场景，如机械故障诊断和金融数据分析。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师，特别是在信号处理、故障诊断等领域工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要处理非平稳信号的场合，如机械设备故障检测、金融数据分析等。主要目标是帮助读者掌握EMD的基本原理和实现方法，提高信号处理和故障诊断的准确性。 其他说明：文中提供的代码可以直接应用于实际项目中，但需要注意数据格式和版本兼容性等问题。对于初学者，建议逐步理解和修改代码，确保每一步都符合预期。

在如今这个电子产品泛滥的年代，仅仅靠品牌或是外观已经不足以辨别产品的优劣，其内置的处理器自然也就成为了分辨产品是否高端的标准之一。那么我们今天就不妨好好了解一下近几年来电子产品中较为主流的RAM处理器。 在这之前让我们先简单认识一下处理器的架构。所谓处理器架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范，主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架构的，而IBM公司

内容概要：本文介绍了基于Abaqus软件的轮轨瞬态滚动显式动力学分析模型，重点探讨了簧上质量-全轮对-轨道系统的精细化建模方法。文中详细描述了模型的关键参数设置，包括材料属性、几何尺寸和约束与接触关系。此外，还讨论了计算区域的网格细化技术，以提高计算精度和模拟效果。最后提供了详细的Inp文件，便于用户在Abaqus中快速建立模型并进行计算。 适合人群：从事轨道交通工程设计、仿真分析的研究人员和技术人员，尤其是熟悉Abaqus软件的用户。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟轮轨瞬态动力学特性的场合，如轨道交通车辆的设计、性能优化和故障诊断。通过该模型，可以更好地理解和预测轮轨系统在不同工况下的动态行为，从而为设计和维护提供科学依据。 其他说明：随着计算机技术和有限元分析软件的发展，该模型有望在未来得到进一步优化，提升计算效率和应用范围，助力轨道交通行业的可持续发展。

内容概要：本文详述了使用 DeepSeek R1 Distill 实现大模型微调入门的实际操作。主要内容涵盖如何利用 unsloth 工具快速加载和设置 DeepSeek R1 模型（包括 LLaMA 和 Qwen），并对模型进行了医学问题回答的实验，指出了初步效果欠佳的现象。接着，采用一种最小可行性实验方法对模型进行小规模微调以改善问答质量，具体展示了从数据集准备、模型设置、训练启动到初步验证的全过程。最后扩展到了全量数据的大规模微调，提升了医学专业问答的效果，实现了更为精确的答案输出。 适合人群：从事深度学习研究和技术人员，特别是对大规模语言模型及其医学应用场景感兴趣的科研人员及工程师。 使用场景及目标：本教程适合希望通过快速入门和动手实践深入了解大模型在医学领域的问答系统建设的专业人士。通过此项目的学习，读者可以掌握如何有效地使用 unsloth 对现有大模型进行特定领域内的精细调整，并优化其性能。 其他说明：为了更好地理解和复现实验过程，文中不仅提供了必要的代码片段，还给出了详细的配置细节。此外，在实验过程中涉及的关键参数选择也有较为深入的介绍。

压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望,一篇文献

OPA1612是一款由德州仪器公司生产的高性能双极型输入音频运算放大器，具有出色的音质和极低的噪声。产品系列中的OPA1611为单通道版本，而OPA1612为双通道版本，均拥有出色的性能，使得它们成为各种音频处理应用的优选组件。 这款运算放大器的最大特点在于其在1kHz时仅为1.1nV/√Hz的超低噪声密度，以及在同样的测试频率下实现的超低失真率0.000015%。这些参数对于保持音质的纯净至关重要，特别是在放大弱信号或处理音频时。 OPA1612具备高压摆率27V/μs，这意味着它能够快速响应信号变化，从而在音频处理中保持信号的完整性和动态范围。同时，其高带宽40MHz确保了即便在高频信号处理中，也能保持高性能。此外，这些运算放大器还具有130dB的高开环增益和单位增益稳定性，确保了放大过程中不会出现振荡，特别适合于宽范围负载条件下的应用。 为了满足不同设计的需求，OPA1612支持±2.25V至±18V的宽电源电压范围，并保持每通道仅3.6mA的低静态电流，显著降低功耗。 在应用方面，OPA1612运算放大器提供了两个版本，单通道OPA1611采用SOIC-8封装，而双通道OPA1612采用更小的无引线SON-8封装。它们的工作温度范围为-40°C至+85°C，使其适应于各种环境条件。适用于专业音频设备、麦克风前置放大器、模数混合控制台、播音室设备、音频测试和测量设备、高端A/V接收器等。 产品支持的特性包括轨到轨输出，即使在距离电源轨600mV的范围内，也能够提供全摆幅的输出信号，这有助于在各种音频应用中最大化动态范围。双通道型号的独立电路设计意味着，即便在过驱或过载的情况下，也能保证通道间最低串扰和零相互影响，这对于专业音频系统的精确信号处理至关重要。 对于音频信号处理，OPA1612还具有优秀的THD+N比表现，即总谐波失真加噪声比，在不同的输出幅度下均能保持极低的失真水平，从而提供清澈无杂音的音频输出。 OPA1612是音频电路设计工程师的理想选择，尤其适用于需要高性能、低噪声和低失真的专业音频应用。其广泛的功能和稳定的性能，使其成为音频放大、信号处理和微电子技术中的重要组件。

内容概要：本文介绍了使用频域处理方法来去除图像中网纹的具体实施方案和技术细节。通过对指定图片(pinyu1_1.png)的频域滤波操作，在完成一系列预设流程的基础上有效清除了图像干扰。文中首先阐述了基本理论背景即为什么可以在频域中更容易识别网纹噪声特征。紧接着描述了一套完整的操作步骤：由加载原始图像开始、实施快速傅立叶变换（FFT）、创建遮罩以及对变换后的数据实行特定过滤直到最后一步逆变换得出优化后版本。期间涉及到对Log函数用于调整幅度谱展示效果、多阶段的手动标绘遮挡区等环节讨论。实验结果证实了该手段确实改善了视觉体验同时也指出了人为主观因素可能带来的不确定性。 适用人群：适合于有一定Matlab或者其它科学计算环境使用经验的研究者或学者。特别推荐给图像分析、机器视觉领域的学生和从业者。 使用场景及目标：本实验的目标是在实际任务中学会应用数学模型（如离散傅里叶变换）解决真实世界问题的能力。通过练习提高使用者关于图像处理技术的理解水平；掌握图像预处理过程中常用的工具和技巧。 其他说明：本文提供的代码片段展示了详细的脚本实现方式，可以帮助学习者直接动手尝试。文中提及了一些常见困难，比如手

涉及分类模型：朴素贝叶斯/支持向量机/随机森林/KNN 结合文章《L4 垃圾邮件数据集分类延申 - NB/KNN/SVC/随机森林》使用更佳

雷达地杂波或海浪杂波服从该分布 % 产生韦泊分布随机数 N=500; b=1; a=1.2; r=rand(N,1); x=b*(-log(r)).^(1/a); subplot(2,1,1); plot(x); y=ksdensity(x) subplot(2,1,2); plot(y); 韦泊分布