matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

自己搜集的网络拓扑自动发现的资料，包括两篇硕士论文和一些网页上复制的资料，比较有用，没分了，没办法，以前的资料都不要分的。

OpenFOAM：求解器和案例 使用 OpenFOAM 工具箱制作的求解器和案例（一些用于我的硕士论文） 使用 GitHub 进行版本控制使我能够跟踪使用 OpenFOAM 开发求解器的进度。 目标是在考虑温度相关粘度的情况下模拟 PCM。 第一步是验证名为 viscobbSimple 的求解器。

光流方法 均值滤波图像 中值滤波图像 差分图像梯度 边缘梯度 双帧差分统计累积量 三帧差分像素累积量 像素变化与运动梯度 基于梯度的方法 基于匹配的方法 基于能量的方法 基于相位的方法 神经动力学方法 运 动 特 征 提 取 方 法 人体动作行为识别—运动特征提取 * * 运动梯度特征 光流特征 边缘梯度特征 像素变化特征 两种总体思路： 1. 直接利用前景所特有的信息检测前景； 2. 先得到背景图象，然后将输入图象减去背景图像从而得到前景图象。 *

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宽带频谱感知技术要实现直接观测宽带频谱， 然后检测出其中所有的主用户信号，需要极高的采样速率并处理海量的数据。 由于压缩感知理论为实现低速率宽带频谱感知提供了理论基础， 因此宽带压缩频谱感知技术成为一个重要的研究方向。 然而， 传统压缩感知模型会对频域离散化， 产生基不匹配问题， 从而降低对主用户信号频率估计的准确性。 此外， 主用户的通信行为是未知且随时间而变化的， 导致宽带频谱稀疏结构的动态变化， 给宽带压缩频谱感知带来困难。 另一方面， 由于无线信号受多径效应和其他因素的影响， 可能存在认知用户接收到某个主用户信号能量过低而无法准确检测到该主用户信号存在的情况， 造成感知性能下降。 这些都是宽带压缩频谱感知客观存在且急需解决的问题。 根据宽带压缩频谱感知技术的研究现状， 将目前存在的困难总结成四点， 即准确性、 实时性、动态性、衰落性。本文的研究内容围绕这四点展开，研究层次由浅入深逐渐递进。 首先， 根据原子范数和无网格压缩感知理论，建立基于原子范数的宽带压缩频谱感知模型， 并提出求解该模型的快速算法， 实现高斯信道下的静态宽带压缩频谱感知；然后， 结合卡尔曼滤波器理论， 建立动态宽带压缩频谱感知模型，实现高斯信道下的动态宽带压缩频谱感知；最后， 利用联合频谱感知方法， 建立基于原子 MMV 的宽带压缩频谱感知模型，实现频率非选择性慢衰落信道下的宽带压缩频谱感知。

自带频率matlab代码模拟器-海上-风力涡轮机 这是我在硕士论文期间开发的用于模拟海上风力涡轮机的 MATLAB 代码。 它由以下2个文件夹组成 线性文件夹：所有载荷、土壤弹簧和空气动力都已线性化。 使用 Main_Script_lin.m 运行。 Non_Linear 文件夹：所有的载荷、土弹簧和空气动力都具有非线性特性。 土壤弹簧已使用 PY 曲线建模，空气/水动力在其中具有非线性项。 使用 Main_Script_lin.m 运行。 可以更改许多参数，并且可以模拟海上风力涡轮机。 也可以获得固有频率。

基于小波分析的故障检测与诊断硕士论文-基于小波分析的故障检测与诊断.rar 这是篇小波分析的故障检测与诊断的硕士论文，作者讲授了如何运用选择与应用小波的分解与重构来检测与诊断实际工程中的问题。

硕士毕业论文模板共享，这是word版本，对各个Office版本都兼容

河北农业大学本科硕士博士毕业论文模版全集。使用说明 main.tex为主文件 主文件中包含若干章节，章节组织在chapeters文件夹中 参看文献在bib文件夹下 设置文件在latex-settings文件夹下 基本的latex语法请参考模板中的样例，后续样例会持续更新 编译器为xelatex 若使用vscode作为latex编辑环境：本工具链在.vscode/settings.json 中设置了两个编译指令：xelatex 和 xelatex ➞ bibtex ➞ xelatex ➞ xelatex。其中当参考文献项更新时，需要使用第二套编译指令，其余第一套即可。 编译文件：main.pdf