1、资源内容：基于Matlab实现跳频通信基本原理仿真：跳频的发射、接收和跳频图案生成（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。在MATLAB中，PSO被广泛应用于函数极值优化问题，寻找函数的全局最小值或最大值。本篇将详细介绍如何在MATLAB中使用PSO实现这一功能。 理解PSO的基本原理至关重要。PSO模拟了鸟群寻找食物的过程，每个鸟（粒子）代表一个可能的解，其位置和速度决定了它在搜索空间中的移动。每个粒子有两个关键参数：位置（Position）和速度（Velocity）。在每一代迭代中，粒子会根据自身的最优位置（Personal Best, pBest）和整个群体的最优位置（Global Best, gBest）调整自己的速度和位置，以期望找到全局最优解。 在MATLAB中，实现PSO的基本步骤如下： 1. **初始化**：设定粒子的数量、搜索空间范围、速度上限、惯性权重、学习因子c1和c2等参数。创建一个随机初始位置和速度矩阵，分别对应粒子的位置和速度。 2. **计算适应度值**：对于每一个粒子，计算其对应位置的函数值，这通常是目标函数的负值，因为我们要找的是最小值。适应度值越小，表明该位置的解越优。 3. **更新pBest**：比较当前粒子的位置与历史最优位置pBest，如果当前位置更优，则更新pBest。 4. **更新gBest**：遍历所有粒子，找出全局最优位置gBest，即适应度值最小的位置。 5. **更新速度和位置**：根据以下公式更新每个粒子的速度和位置： ```matlab v(i) = w * v(i) + c1 * rand() * (pBest(i) - x(i)) + c2 * rand() * (gBest - x(i)); x(i) = x(i) + v(i); ``` 其中，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，rand()生成的是[0,1]之间的随机数。 6. **约束处理**：如果粒子的新位置超出搜索空间范围，需要进行约束处理，将其限制在指定范围内。 7. **重复步骤2-6**，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数、目标精度等）。 在提供的压缩包文件d6393f629b4b4a7da0cc9e3a05ba01dd中，很可能包含了一个MATLAB函数或脚本，实现了上述步骤的PSO优化过程。通过查看和运行这个文件，你可以直观地了解PSO在MATLAB中的实际应用。 值得注意的是，PSO算法的性能受多个参数影响，包括粒子数量、学习因子、惯性权重等。不同的参数设置可能导致不同的优化效果，因此在实际应用中，通常需要通过多次实验来调整这些参数，以达到最佳的优化性能。 MATLAB中的PSO算法是一种强大的全局优化工具，尤其适合解决多模态和高维优化问题。通过理解其基本原理和实现步骤，你可以有效地利用这个算法来解决各种实际问题。在实际应用中，结合具体问题的特点进行参数调整和优化策略的设计，是提高PSO效率的关键。

用linux下串口上网，串口到串口上网程序。非常宝贵！！

微信小程序使用three.js实现3D模型的展示。简单Demo，快速上手，博主最近测试完美可用，可以自定义调整js里面的函数，实现3d模型的各种动画效果，比如旋转、掉落、等等，可以更好的避坑。源码包中含有虾模型，将其上传到服务器，在wxml中通过url引用即可。

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在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，常被用于分类和回归任务。在这个项目中，我们将探讨如何利用Python来实现SVM进行图像识别分类。这个过程对初学者非常友好，因为代码通常会包含详尽的注释，便于理解。 我们需要理解SVM的基本原理。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据点被最大程度地分开。这个超平面是距离两类样本最近的距离最大化的边界。在二维空间中，这个超平面可能是一条直线；在高维空间中，它可能是一个超平面。SVM通过核函数将低维数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得可以线性分离。 在图像识别中，我们首先需要提取图像的特征。HOG（Histogram of Oriented Gradients，导向梯度直方图）是一种流行的方法，它能有效地捕获图像中的形状和边缘信息。HOG特征的计算包括以下几个步骤： 1. 尺度空间平滑：减少噪声影响。 2. 灰度梯度计算：计算每个像素的梯度强度和方向。 3. 梯度直方图构造：在小的局部区域（细胞单元）内统计不同方向的梯度数量。 4. 直方图归一化：防止光照变化的影响。 5. 块级积累：将相邻的细胞单元组合成一个块，进行方向直方图的重排和标准化，进一步增强对比度。 6. 特征向量构建：将所有块的直方图组合成一个全局特征向量。 接下来，我们可以使用这些HOG特征作为输入，训练SVM分类器。Python中常用的机器学习库Scikit-Learn提供了SVM的实现。我们可以通过以下步骤进行操作： 1. 加载数据集：通常我们会用到预处理好的图像数据集，如MNIST或CIFAR-10。 2. 准备数据：将图像转换为HOG特征，同时分割数据集为训练集和测试集。 3. 创建SVM模型：选择合适的核函数，如线性核、多项式核或RBF（高斯核），并设置相应的参数。 4. 训练模型：使用训练集对SVM进行拟合。 5. 验证与测试：在测试集上评估模型的性能，例如计算准确率、召回率和F1分数。 6. 应用模型：对新的未知图像进行预测，分类结果。 在实现过程中，我们需要注意数据预处理，如归一化特征，以及选择合适的参数进行调优，如C（惩罚参数）和γ（RBF核的宽度）。交叉验证可以帮助我们找到最佳参数组合。 本项目中的代码示例将详细展示这些步骤，通过注释解释每部分的作用，帮助初学者快速上手SVM图像分类。通过实践，你可以深入理解SVM的工作机制，并掌握如何将其应用于实际的图像识别问题。

FixMatch 这是FixMatch的非官方PyTorch实施。 Tensorflow的官方实现在。 此代码仅在FixMatch（RandAugment）中可用。 结果 CIFAR10 ＃标签 40 250 4000 纸（RA） 86.19±3.37 94.93±0.65 95.74±0.05 这段代码 93.60 95.31 95.77 累积曲线 * 2020年11月。修复EMA问题后重新测试。 CIFAR100 ＃标签 400 2500 10000 纸（RA） 51.15±1.75 71.71±0.11 77.40±0.12 这段代码 57.50 72.93 78.12 累积曲线 *使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模

**Qt项目介绍** 本文将深入探讨使用Qt框架开发的一个实用串口调试助手工具。这个项目不仅提供了基础的串口通信参数设置，还包含了文件发送、中文字符支持、16进制传输以及时间戳记录等功能，使得它在工程实践中非常有用。同时，该项目也适合作为学习和提升Qt编程技能的实践案例。 **串口通信基础** 串口通信是设备间通过串行接口进行数据传输的方式，常见的串口标准有RS-232、RS-485等。在Qt中，我们可以利用QSerialPort类来实现串口操作。QSerialPort类提供了打开、关闭串口，设置波特率、数据位、停止位、校验位以及读写数据的方法。 **Qt串口调试助手功能详解** 1. **基本通信参数设置**：用户可以设置串口的波特率（如9600、115200等）、数据位（通常为8位）、停止位（1位或2位）和校验位（无校验、奇校验、偶校验）。这些参数应根据与目标设备的通信协议进行配置。 2. **文件发送**：该功能允许用户选择本地文件并将其内容通过串口发送出去。这在需要批量发送大量数据或执行特定命令序列时非常有用。文件内容可以是文本格式，也可以是二进制数据。 3. **中文支持**：在串口通信中处理中文字符可能需要特殊处理，因为中文字符通常占用多个字节。Qt的QTextCodec类可以帮助我们正确编码和解码中文字符，确保它们在串口通信中能被正确识别。 4. **16进制发送**：除了文本模式，调试助手还支持16进制模式发送数据。在某些场合，如调试底层硬件或传输二进制数据时，16进制模式更为方便。 5. **获取当前时间戳**：在接收和发送数据时记录时间戳，可以帮助开发者分析数据传输的实时性，了解数据到达和发送的具体时刻。 6. **保存接收数据**：接收的数据可以被保存到文件中，以便后续分析或记录日志。这通常涉及文件I/O操作，Qt提供了QFile和QTextStream等类方便进行文件读写。 7. **辅助计算器**：作为一个附加功能，项目中可能包含了一个简单的计算器，帮助用户快速计算相关数值，进一步增强其实用性。 **Qt编程实践** 这个项目对于Qt初学者来说是一个很好的实践平台，涵盖了图形界面设计、事件处理、文件操作、网络通信等多个方面。通过这个项目，你可以学习如何使用QSerialPort进行串口通信，如何设计和布局UI，以及如何结合信号和槽机制实现界面与逻辑的交互。 "Qt项目(1)Qt实现串口调试助手"是一个功能丰富的串口通信工具，不仅在实际工作中有其价值，也是提升Qt编程技能的宝贵资源。无论是用于实际工程还是学习提升，都值得深入研究和实践。

1、可自识别区域，【右键单击】选中区域 2、工具栏可实现【画线】，【矩形】，【不规则画图】，【保存】，【退出】，保存到剪切板功能 3、【左键拖动】绘制自定义截图 4、自定义截图区域外，【左键拖动】，重新截图 5、自定义截图区域内，【左键拖动】，可改变截图位置，边界可改变大小 6、自定义截图区域内，【右键单击】，可保存文件，分别有png，bmp, jpg格式 7、自定义截图区域内，【左键双击】，可保存截图到剪切板，以便粘贴到其他处 8、鼠标移动，可实现【放大镜】显示当前鼠标位置 9、【关闭】可点击工具栏【关闭按钮】，或者【esc】

《使用SpringBoot+jSerialComm实现Java串口通信详解》 在现代软件开发中，串口通信作为一种基础的硬件交互方式，依然广泛应用于各种设备的数据交换。本文将详细讲解如何使用SpringBoot框架配合jSerialComm库，实现Java串口通信功能，并在Windows和Linux操作系统上进行读写操作。 一、SpringBoot简介 SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它集成了大量常用的Java企业级应用功能，如数据源、JPA、WebSocket等，极大地提高了开发效率。 二、jSerialComm介绍 jSerialComm是一款轻量级的Java串口通信库，它提供了简单易用的API，支持在Java中轻松地进行串口读写操作。无需额外的驱动程序或库文件，jSerialComm在多种操作系统环境下都能运行，包括Windows和Linux。 三、配置SpringBoot项目 1. 创建SpringBoot项目：我们需要创建一个SpringBoot项目，可以使用Spring Initializr在线生成，或者通过IDEA等工具直接创建。 2. 引入jSerialComm依赖：在`pom.xml`文件中添加jSerialComm的Maven依赖： ```xml com.fazecast jserialcomm 2.0.5 ``` 确保版本号与标题匹配。 四、实现串口通信 1. 创建串口服务类：在SpringBoot项目中，我们可以创建一个名为`SerialPortService`的类，该类将负责处理串口的打开、关闭、读写等操作。需要注入`SerialPort`对象，以便调用其提供的方法。 2. 打开串口：使用`SerialPort.getCommPorts()`获取可用的串口列表，选择需要的串口，然后调用`openPort()`方法打开。 3. 配置串口参数：通过`setBaudRate()`, `setParity()`, `setDataBits()`, `setStopBits()`等方法设置串口参数，如波特率、校验位、数据位和停止位。 4. 读写操作：使用`writeByte()`, `writeBytes()`, `readByte()`, `readBytes()`等方法进行串口的读写操作。 5. 监听串口事件：可以注册事件监听器，通过`addSerialPortEventListener()`方法监听串口的打开、关闭、数据接收等事件。 6. 关闭串口：完成串口通信后，记得调用`closePort()`关闭串口，释放资源。 五、跨平台兼容性 由于jSerialComm库的跨平台特性，同样的代码在Windows和Linux系统下都能正常工作。只需要注意不同系统下的串口号可能会有所不同，Windows下通常为"COM1", "COM2"等，而Linux下可能是"/dev/ttyS0", "/dev/ttyUSB0"等。 六、实际应用示例 在实际应用中，例如工业自动化、物联网设备监控等场景，我们可以利用SpringBoot的定时任务功能，定期从串口读取数据并进行处理，或者根据接收到的命令控制硬件设备。通过编写控制器接口，还可以将串口通信集成到Web应用中，实现远程监控和控制。 总结，结合SpringBoot和jSerialComm，我们可以构建一个高效、稳定的Java串口通信应用，无论是在服务器后台还是Web前端，都能灵活地实现串口数据的读写和管理。同时，由于其跨平台特性，使得这种解决方案具有广泛的适用性。