麻雀搜索算法（SSA）深度复现与研究：多策略改进与BiLSTM结合的变压器故障诊断新方法,麻雀搜索算法（SSA）复现:《多策略改进麻雀算法与BiLSTM的变压器故障诊断研究_王雨虹》 策略为:Logistic混沌初始化种群+均匀分布动态自适应权重改进发现者策略+Laplace算子改进加入者策略——MISSA 复现内容包括:改进SSA算法实现、23个基准测试函数、改进策略因子画图分析、相关混沌图分析、与SSA对比等。 程序基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。 ,麻雀搜索算法（SSA）复现; 改进策略; 基准测试函数; 画图分析; 代码质量高。,复现MISSA算法：多策略改进麻雀搜索算法及其应用研究

内容概要：本文档详细介绍了基于Swin Transformer架构的深度学习模型——SwinUNet的实现。该模型采用了改进的Global-Local Spatial Attention（GLSA）机制，结合了全局上下文理解和局部细节捕捉能力，提升了模型对图像特征的理解。文档具体描述了GLSA模块、窗口化多头自注意力机制（Window-based Multi-head Self-Attention）、Swin Transformer块、补丁嵌入（Patch Embedding）、下采样与上采样层等关键组件的设计与实现。此外，还展示了模型的前向传播流程，包括编码器、瓶颈层和解码器的具体操作。 适合人群：具备一定深度学习基础，特别是熟悉PyTorch框架和Transformer架构的研发人员。 使用场景及目标：①适用于医学影像、遥感图像等需要高精度分割任务的场景；②通过改进的GLSA机制，提升模型对全局和局部特征的捕捉能力，从而提高分割精度；③利用Swin Transformer的层次化结构，有效处理大规模图像数据。 阅读建议：此资源不仅包含代码实现，还涉及大量理论知识和数学推导，因此建议读者在学习过程中结合相关文献深入理解每个模块的功能和原理，并通过调试代码加深对模型架构的认识。

QT库是一种跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架，被广泛用于创建美观且功能丰富的桌面及移动应用。"QT实现360界面（改进版）"项目是基于QT库构建的一个可以展示360度全景视图的界面。在这个改进版中，开发者解决了两个关键问题：延时处理和事件响应。 1. **延时处理**： 在360界面中，延时处理可能涉及到动画效果、图像加载或用户交互反馈。在原始版本中，可能存在延迟导致的用户体验不佳，如界面切换不流畅或动态效果卡顿。改进可能包括优化代码结构，使用更高效的定时器（如`QTimer`类）或异步编程技术来减少阻塞主线程。此外，使用`QThread`进行多线程处理，将计算密集型任务分离到后台，也能显著提升响应速度。 2. **事件响应**： 事件响应是GUI程序中的核心部分，确保用户操作能及时得到反馈。如果存在bug，可能导致按钮点击无反应、滚动条滚动失效等问题。改进可能涉及重新设计事件处理机制，确保正确绑定槽函数（`connect`），并利用`QObject::eventFilter`或`QObject::installEventFilter`进行自定义事件过滤。此外，优化事件分发和处理流程，避免事件堆栈积累，可以提高整体性能。 3. **360界面**： 创建360度全景界面通常需要处理大量的图像数据，可能使用`QImage`或`QPixmap`类。为了实现平滑的旋转和缩放，开发者可能使用了`QTransform`进行矩阵变换，并结合`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`来渲染场景。改进可能包括优化图像加载和内存管理，以及利用硬件加速功能，如OpenGL，提升性能。 4. **QT编程实践**： - **信号与槽机制**：QT的核心特性之一，用于对象间的通信。确保所有用户交互和系统事件都正确触发信号并连接到相应的槽函数。 - **资源管理**：使用`QResource`管理资源文件，可以实现应用程序的自我打包和资源的快速访问。 - **布局管理**：使用`QLayout`保证界面元素在不同屏幕尺寸下的适配性。 - **国际化和本地化**：通过`QLocale`和`QTranslator`支持多语言环境。 5. **调试与测试**： 解决这些问题可能涉及了详细的调试过程，使用`QDebug`输出信息，配合`gdb`或`Qt Creator`内置的调试器定位问题。同时，编写单元测试用例（如`QTest`）以确保修改后功能的正确性和稳定性。 6. **代码重构**： 改进可能还包括对代码进行重构，使其更符合QT的最佳实践，提高可读性和可维护性，例如遵循MVC（模型-视图-控制器）架构模式，使代码结构清晰。 总结，这个“QT实现360界面（改进版）”项目不仅涉及到了360度视图的创建，还涵盖了QT编程中的事件处理、性能优化、错误修复等多个重要知识点，为用户提供更流畅、响应更快的交互体验。通过这些改进，开发者展示了对QT库深入的理解和技术熟练度。

锁相环Simulink仿真研究：单同步坐标系与多种改进型锁相环技术详解及仿真数据参考,锁相环simulink仿真，1：单同步坐标系锁相环（ssrf-pll），2：对称分量法锁相环（ssrfpll上面加个正序分量提取），3：双dq锁相环（ddsrf-pll），4：双二阶广义积分锁相环（sogi-pll），5：sogi-fll锁相环，6：剔除直流分量的sogi锁相环的simulink仿真 可提供仿真数据和自己搭建模型时的参考文献，仿真数据仅供参考 ,1. 锁相环Simulink仿真; 2. 单同步坐标系锁相环(SSRF-PLL); 3. 对称分量法锁相环(正序分量提取); 4. 双DQ锁相环(DDSRF-PLL); 5. 双二阶广义积分锁相环(SOGI-PLL); 6. SOGI-FLL锁相环; 7. 剔除直流分量的SOGI锁相环; 8. 仿真数据; 9. 参考文献。,基于多种锁相环技术的Simulink仿真研究：从单同步到双二阶广义积分

内容概要：本文介绍了一种基于改进A*算法的多AGV路径规划方法及其MATLAB仿真。传统的A*算法允许八个方向的移动，而改进后的版本仅限于四个正交方向，从而降低了规划时间和复杂度。此外，引入了时间窗口机制来避免AGV之间的冲突，确保路径规划的安全性和效率。文中详细展示了如何修改邻居生成代码、设置时间窗口以及进行冲突检测，并通过仿真展示了改进算法的效果。最终，在20x20的地图上运行五个AGV的测试表明，改进后的算法实现了零碰撞。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、安全地管理多个AGV协同工作的场景，如智能仓库、自动化生产线等。目标是减少路径规划的时间，提高AGV的工作效率，避免碰撞事故。 其他说明：文中提到的代码已在GitHub上开源，未来计划进一步优化路径规划算法，如采用粒子群优化等高级技术。

内容概要：本文详细介绍了将时间维度融入A星算法，用于解决多AGV（自动导引车）在同一空间内路径规划和动态避障的问题。文中首先定义了一个新的三维节点类，增加了时间属性，使得每个AGV不仅有空间位置还有对应的时间戳。接着，作者提出了改进的邻居搜索方法，确保AGV移动时考虑到时间和空间的连续性。为了防止AGV之间的碰撞，还设计了一套冲突检测机制，利用字典记录各个时空点的占用情况。此外，加入了启发式函数的时间惩罚项，优化了路径选择策略。最后，通过Matplotlib实现了三维时空轨迹的可视化，展示了AGV在不同时刻的位置关系。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效管理和调度多台AGV的小型仓库或生产车间，旨在提高AGV的工作效率，减少因路径冲突导致的任务延迟。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助读者快速理解和应用这一创新性的路径规划方法。同时，作者分享了一些实用的经验技巧，如调整时间权重以适应不同速度的AGV，以及如何避免长时间规划陷入死循环等问题。

基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真研究——使用Quartus 13.0的挑战与改进方向,基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真与实现挑战——浓雾与天空区域处理优化,FPGA图像增强，基于FPGA的图像去雾处理，算法为暗通道先验，并在matlab上实现了算法的仿真，使用的软件为quartus13.0。 注意在FPGA上实现时，在浓雾区域和天空区域的处理效果不算太好。 ,FPGA图像增强; 基于FPGA的图像去雾处理; 算法为暗通道先验; MATLAB仿真; Quartus13.0; 浓雾区域处理效果不佳; 天空区域处理效果不佳。,基于FPGA的图像增强与去雾处理：暗通道先验算法的优化与仿真

在当今的科学技术领域，多目标优化问题普遍存在于各个学科和实际工程应用之中。随着问题规模的增大和复杂性的提升，传统的优化方法难以满足日益增长的需求。为了寻求更高效的优化算法，研究人员开始转向启发式和元启发式算法。在这其中，进化算法由于其自身的特性，在多目标优化领域中展现出强大的竞争力。特别是在多目标进化算法（MOEA）中，NSGA-III（非支配排序遗传算法III）以其杰出的性能得到了广泛关注。 然而，NSGA-III虽然在解决多目标问题方面具有优势，但依然存在改进空间。其在处理种群在决策空间的分布信息以及Pareto前沿形状时的局限，影响了算法性能的进一步提升。为了克服这些不足，学术界持续提出各种改进策略。《基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法》这篇论文，正是在这样的背景下，提出了一种新的改进型NSGA-III算法，以期望在多目标优化问题上取得更好的优化效果。 改进策略的核心在于引入参考点选择机制，这一机制旨在更好地利用种群的分布特性，以提高算法的优化效率和收敛性。研究者通过三步法来实现这一机制： 首先是熵差计算。这一步骤利用信息论中的熵概念，计算连续两代种群在决策空间的熵差异。熵值的变化能够反映出种群的进化状态，从而使算法能够根据熵差的大小动态调整自身的行为。这有助于算法在进化过程中维持种群多样性和引导进化方向。 其次是参考点重要性评估。作者根据种群在目标空间的分布情况，统计与各个参考点相关联的个体数量，进而评估每个参考点的重要性。这一方法能够有效地识别出对优化过程贡献较大的参考点，为算法的选择机制提供决策依据。 最后是参考点选择与剔除。这一步骤发生在种群进化的中后期，通过评估参考点的重要性来去除那些冗余和无效的参考点。这一过程不仅降低了计算的复杂度，而且保证了算法在后期能够更有效地引导种群进化，从而达到优化的最终目标。 实验验证了改进型NSGA-III算法在收敛性和分布质量方面的优越性。在多个测试函数上的对比实验表明，该算法在保持种群多样性和快速收敛性方面均有明显提升。这一结果不仅为多目标优化的理论研究提供了新的视角，也为实际应用问题的求解提供了有力的工具。 这篇论文在多目标优化领域具有重要的理论和实际意义。随着对算法性能要求的不断提高，改进型NSGA-III算法无疑为研究者和工程师们提供了更多可能性。此外，参考点选择策略所展示出的优势，也可能激发其他领域如机器学习、人工智能和复杂系统优化等，通过引入类似的策略来进一步提升算法的性能。可以预见，随着这项研究工作的深入和扩展，多目标优化算法将在未来的科技发展和工业应用中扮演越来越重要的角色。

很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹，下面就是实现的思路。 1、首先，我们的代码主体还是DWA三维的代码； 2、我们生成一条全局的参考代码（也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹）； 3、给机器人一个感知范围，当感知到全局路径上有障碍物时，则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点，这两个分别是全局路径上的路径点；（切出点就是从全局路径点出来的点，切入点就是回到全局路径上的点）； 在现代机器人技术中，路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中，避开障碍物，保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标，研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法，特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始，随机地在空间中扩展树状结构，并逐步逼近目标状态，最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点，再使用贪心策略选择最佳扩展方向，直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而，全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹，但在实际操作过程中，环境信息的实时变化（如动态障碍物的出现）往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）就是局部路径规划中的一种常用算法，其主要思想是根据机器人的动态模型，考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态，并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应，实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来，可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率，又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是：首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径，然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动，以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时，局部路径规划算法将被激活，计算出一条避开障碍物的切入点和切出点，切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点，而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点，可以实现机器人的高效、安全导航。例如，在实现代码中，尽管代码主体基于DWA算法，但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法，文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理，同时也能够促进相关技术的交流和创新。

针对量测噪声模型为非高斯L´evy 噪声, 研究离散线性随机分数阶系统的卡尔曼滤波设计问题. 通过剔除极大值的方法得到近似高斯白噪声的L´evy 噪声, 基于最小二乘原理, 提出一种考虑非高斯L´evy 量测噪声下的改进分数阶卡尔曼滤波算法. 与传统的分数阶卡尔曼滤波相比, 改进的分数阶卡尔曼滤波对非高斯L´evy 噪声具有更好的滤波效果. 最后, 通过模拟仿真验证了所提出算法的正确性和有效性.