A11. (1)斐波那契 1. 下面的程序会计算出斐波那契数列。 Listing 3.16. Go编写的斐波那契函数 package main import "fmt" func fibonacci(value int) []int { x := make([]int, value) ..0 x[0], x[1] = 1, 1 ..1 for n := 2; n < value; n++ { x[n] = x[n-1] + x[n-2] ..2 } return x ..3 } func main() { for _, term := range fibonacci(10) { ..4 fmt.Printf("%v ", term) } } ..0 创建一个用于保存函数执行结果的 array； ..1 开始计算斐波那契数列； ..2 xn = xn−1 + xn−2; ..3 返回整个 array； ..4 使用保留字 range可以逐个得到斐波那契函数返回的序列。这里 有 10个，且打印了出来。 A12. (1) Map function Listing 3.17. Map函数 1. func Map(f func(int) int, l []int) []int { j := make([]int, len(l)) for k, v := range l { j[k] = f(v)

1.领域：matlab，GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法 2.内容：【提供操作视频】基于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法仿真,其中惯导用来进行状态预测,GPS用来滤波矫正 3.用处：用于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

针对无线传感网络中数据融合需求的多样性，提出了一种新的簇内数据融合方法。该方法基于信息熵可反映节点数据分布的统计特性，首先对节点内数据并查集的信息熵进行最大寻优、自动确定融合的上下限阈值，完成节点局部数据融合；同时考虑簇内信息分布的空间特性，对簇内二维信息熵进行最大寻优，并由此确定簇内数据融合的阈值、实现冗余数据过滤；最后就该方法与传统的数据融合策略进行了仿真比较。实验结果验证了该方法简单，可有效实现全局数据融合，显著降低节点能耗。

本文件规定了移动通信充电设备终端（以下简称“充电设备”）、电源供应设备（以下简称“供电设备”）与连接线缆（以下简称“线缆”）之间实施快速充电的接口及融合快速充电技术规范（以下简称“UFCS”），以及充电设备、供电设备与线缆在该快速充电系统中的交互流程规范。 本文件适用于采用有线连接方式的支持UFCS的充电设备、供电设备与线缆的设计与应用，同时也适用于支持UFCS的芯片设计、生产与应用。

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型。该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响。仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,

针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.

图像超分辨率论文实验，验证了模块的有效性，和特征融合的有效性。

自行替换高光谱和全色影像的名称即可运行，Brovey_fuse

利用matlab的函数对图像进行基本的处理：卷积，二值化，融合，滤波等等

小波变换相关函数在matlab中如何应用 小波分解和重构过程 小波变换在图像压缩、融合等方面的应用并用matlab来实现