内容概要：本文详细介绍了CentOS 7系统的全面优化与性能调优方法，涵盖系统基础设置、磁盘I/O、网络性能、内存管理、服务配置、安全加固及定期维护等多个方面。通过调整内核参数、优化文件系统挂载选项、配置I/O调度器、提升网络处理能力、禁用非必要服务、强化SSH和防火墙策略，并结合自动化脚本实现系统监控与维护，显著提升系统稳定性与运行效率。同时提供性能测试方案，使用fio、iperf3等工具验证优化效果，确保调优措施切实有效。; 适合人群：具备Linux系统管理基础，从事运维、系统架构或服务器管理相关工作的技术人员，尤其是需要部署高性能生产环境的1-5年经验从业者； 使用场景及目标：①用于高并发、大数据量或关键业务服务器的系统初始化部署与性能提升；②帮助企业构建稳定、高效、安全的CentOS 7运行环境，降低系统瓶颈风险； 阅读建议：建议结合实验环境逐步实践各项优化措施，重点关注内核参数、磁盘与网络调优部分，操作前务必做好备份与测试验证，避免直接在生产环境盲目应用。

内容概要：本文详细介绍了基于Xilinx K7 325T FPGA的SATA+USB3.0高速固态采集存储系统的设计与实现。系统支持全系列Xilinx FPGA器件，单路读写速率超过500MB/s，最高可达580MB/s。硬件架构方面，采用Xilinx SATA IP核进行协议转换，搭配CYUSB3014芯片实现USB3.0接口，自定义DMA控制器提升传输效率约18%，并利用TCL脚本优化FPGA内部布线延迟。软件层面展示了关键的Verilog代码片段，如SATA数据搬运的状态机以及USB3.0固件配置，确保高效稳定的跨时钟域通信。此外，文中还分享了针对不同平台（如Artix7、Zynq）的适配经验及其性能表现。 适合人群：从事嵌入式系统开发、FPGA设计的专业工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高速数据采集与实时存储的应用场合，如工业自动化、医疗成像、视频监控等领域。目标是帮助开发者理解和构建高效的FPGA存储解决方案。 其他说明：文中提供了详细的硬件架构图解、关键代码示例及性能测试数据，有助于读者深入理解系统的工作原理和技术细节。

IEEE TAC期刊论文：基于延迟系统方法的网络控制系统事件触发控制器设计优化研究,基于IEEE TAC期刊的"一种针对网络控制系统的事件触发设计方法及其延迟系统模型研究",8控制TOP1期刊IEEE TAC程序复现-A Delay System Method for Designing Event-Triggered Controllers of Networked Control Systems 【主要内容】本说明涉及网络控制系统的事件触发式网络控制系统的事件触发设计。 本文提出了一种新颖的事件触发方案，与现有方案相比具有一些优势。 首先，通过研究网络传输延迟的影响，构建了一个用于分析的延迟系统模型。 然后，在此模型的基础上，推导出带规范约束的稳定性标准以及共同设计反馈增益和触发参数的标准。 这些标准是用线性矩阵不等式表示的。 仿真结果表明，所提出的事件触发方案优于文献中现有的一些事件触发方案。 ,控制; 事件触发设计; 延迟系统模型; 稳定性标准; 反馈增益; 触发参数; 程序复现; TAC期刊; 延迟系统方法; 网络控制系统。,IEEE期刊TOP1：事件触发控制器的设计优化与延

内容概要：本文探讨了波浪发电的模型预测控制（MPC）策略及其在Matlab中的仿真实现。首先简述了MPC的基本概念，即通过预测模型进行滚动优化和反馈校正，从而实现高效的波浪能量转换。接着，文章详细介绍了如何在Matlab中构建波浪发电系统的模型，包括定义基本参数和计算波浪力。随后，重点讲解了MPC控制器的设计步骤，如设置状态空间模型、配置MPC参数等。最后，实现了多目标优化，通过调整权重确保发电功率最大化并减少设备损耗。仿真结果显示，MPC控制下的发电功率能够有效跟踪波浪能变化，系统保持稳定，控制输入变化也在合理范围之内。 适用人群：对波浪能发电控制感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是有一定Matlab基础的读者。 使用场景及目标：适用于研究波浪发电控制策略的学术环境或工业应用场景，旨在提升波浪发电效率和系统稳定性。 其他说明：文中提供了详细的Matlab代码片段和相关参考资料，有助于读者更好地理解和实践MPC控制策略。

内容概要：本文详细探讨了基于金属纳米孔阵列的宽带全息超表面技术，重点介绍了其单元结构仿真、几何相位与偏振转换效率的关系、全息相位的GS算法迭代计算方法以及标量衍射计算重现全息的方法。通过FDTD仿真，研究了金属纳米孔在不同转角下的电磁场分布及其对几何相位的影响。利用GS算法优化全息相位分布，实现了远场全息图像的最佳效果。此外，还通过标量衍射理论计算得到了全息图像的复振幅分布，并将其应用于实际光场分布的重现。最后，通过对超表面模型的建模和远场全息显示计算，验证了模型和算法的有效性。 适合人群：光学工程、物理电子学及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对全息技术和超表面感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解全息超表面技术的研究人员，旨在帮助他们掌握FDTD仿真、GS算法优化及标量衍射计算的具体应用，以便于开展相关实验和理论研究。 其他说明：文中提供了详细的FDTD建模脚本、MATLAB代码及Word教程，便于读者复现实验并深入理解宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程。

“基于金属纳米孔阵列的超表面全息显示技术研究：FDTD仿真与GS算法优化设计”,宽带全息超表面模型 金属纳米孔 fdtd仿真 复现lunwen：2018年博士lunwen：基于纳米孔阵列超表面的全息显示技术研究 lunwen介绍：单元结构为金属纳米孔阵列，通过调整纳米孔的转角调控几何相位，全息的计算由标量衍射理论实现，通过全息GS算法优化得到远场全息图像； 案例内容：主要包括金属纳米孔的单元结构仿真、几何相位和偏振转效率与转角的关系，全息相位的GS算法迭代计算方法，标量衍射计算重现全息的方法，以及超表面的模型建模和远场全息显示计算； 案例包括fdtd模型、fdtd建模脚本、Matlab计算相位GS算法的代码和标量衍射计算的代码，以及模型仿真复现结果，和一份word教程，宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程具有可拓展性，可用于任意全息计算； ,关键词：宽带全息超表面模型; 金属纳米孔; fdtd仿真; 纳米孔阵列超表面; 全息显示技术; 标量衍射理论; GS算法迭代计算; 几何相位; 偏振转换效率; 超表面模型建模; 远场全息图像复现; fdtd模型; Matlab计算相位代

内容概要：本文详细探讨了基于金属纳米孔阵列的宽带全息超表面技术，重点介绍了其单元结构仿真、几何相位与偏振转换效率的关系、全息相位的GS算法迭代计算方法以及标量衍射计算重现全息的方法。通过FDTD仿真和MATLAB代码实现了模型的构建和全息图像的远场显示。研究不仅复现了2018年博士论文的内容，还深入分析了各关键步骤的技术细节及其应用前景。 适合人群：光学工程、物理电子学及相关领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解超表面全息显示技术的研究人员，特别是那些关注金属纳米孔阵列、FDTD仿真和GS算法的人群。目标是掌握从理论到实践的完整流程，能够独立进行相关实验和模拟。 其他说明：文中提供的FDTD建模脚本、MATLAB代码和详细的Word教程有助于读者更好地理解和复现实验过程。此外，研究结果具有广泛的可扩展性和应用潜力，可用于多种全息计算任务。

课件与matlab代码

粒子群算法(PSO)优化BP神经网络分类预测,PSO-BP分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

本文介绍了三种经典算法（SSA、PSO、GWO）在无线传感器网络（WSN）覆盖优化中的应用，并提供了MATLAB代码实现。主要内容包括算法优化目标、运行环境、核心功能及实现步骤。优化目标是在100×100的矩形区域内部署30个传感器节点，通过优化算法寻找最优节点位置，最大化区域覆盖率。算法步骤包括初始化参数、优化过程、结果分析与可视化。最终输出覆盖率优化曲线、最终覆盖率数值及传感器节点位置和覆盖区域的可视化结果。 在无线传感器网络（WSN）领域，覆盖优化是提升网络性能和延长网络寿命的关键技术之一。本文深入探讨了三种不同的优化算法——SSA、PSO、GWO，在WSN覆盖优化中的应用。这些算法通过模拟自然界中的优化行为，比如猎物搜索、群体智能和社会行为，来寻找传感器节点的最优布置位置，从而最大化所监测区域的覆盖率。 文章首先阐述了算法优化的目标，即在一个100×100的矩形监测区域内，部署有限数量的传感器节点，以实现最大化监测覆盖范围。这个优化目标是通过模拟和实际测试反复迭代的过程来达成的。研究者们通过设置相应的实验环境，包括传感器节点的物理属性以及环境参数，来模拟不同的WSN应用场景。 文章详细说明了优化算法的运行环境和核心功能，以及实现这些算法的具体步骤。这些步骤通常包括初始化参数，进行优化过程，并对优化结果进行分析与可视化。在初始化阶段，算法需要设定相关参数，如传感器节点的最大覆盖半径、节点间的最小距离、障碍物信息等。优化过程涉及对节点位置的动态调整，以求达到最佳布局状态。在结果分析和可视化阶段，算法会输出覆盖率优化曲线，提供最终的覆盖率数值，并将传感器节点位置以及覆盖区域以图形化的方式展示出来。 对于每一种算法的具体应用，文章分别提供了MATLAB代码实现。MATLAB是一种强大的工程计算和模拟软件，它支持矩阵运算、数据可视化以及算法设计，非常适合于无线传感器网络的研究和开发。通过MATLAB的代码实现，研究者可以更直观地观察算法的性能，以及在不同参数设置下的覆盖效果。 SSA算法，即模拟蜘蛛捕食行为的优化算法，通过模仿蜘蛛网的构建过程，寻找最优解。PSO算法，即粒子群优化算法，是通过模拟鸟群的觅食行为，通过群体合作来获得最优位置。GWO算法，即灰狼优化算法，则通过模拟灰狼的群体捕猎和社会等级制度，对问题进行优化。这三种算法各有其优势和不足，适用于不同的优化场景和问题。 文章通过实验验证了这些算法在WSN覆盖优化中的有效性，展示了它们在不同场景下的表现。这些实验结果为后续研究者提供了宝贵的参考，有助于他们选择最适合的算法来解决具体问题。 此外，通过对比不同算法的覆盖率优化曲线和最终覆盖率数值，研究人员能够对这些算法的性能进行评估。这些结果有助于研究者了解各算法在特定条件下的最优表现，以及它们对不同参数变化的敏感性。可视化结果不仅帮助研究者直观地理解算法效果，也为实际应用提供了指导。 文章的内容对于在WSN覆盖优化领域工作的研究者和工程师来说，是一份宝贵的资料。通过理解并应用这些算法，他们可以有效提高WSN的覆盖范围和网络性能，进而推动无线传感器网络技术在环境监测、智能家居、交通监控等领域的应用。