周围计算matlab代码基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类 这个 repo 包含我对我们的论文“基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类”的实现。 执行 这些代码最初来自于 Science 2014 的“Clustering by fast search and find of density peaks”。我大量修改了 matlab 实现以加快和修改基于我们论文的参数设置和算法框架。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{xie2018unsupervised, title={Unsupervised hyperspectral remote sensing image clustering based on adaptive density}, author={Xie, Huan and Zhao, Ang and Huang, Shengyu and Han, Jie and Liu, Sicong and Xu, Xiong and Luo, Xin and Pan, Haiyan and Du, Qian and Tong, Xi

labview 簇的使用、结构体

引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量低成本、自组织、有一定计算能力和通信能力的传感器节点组成，可实时监测、采集网

针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的适应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；通过优化的自适应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。

无线传感器网络分簇及路由算法研究.pdf

一篇文章讲清楚MySQL的聚簇-联合-覆盖索引、回表、索引下推.doc

瑞利散射法的优点是实验易行，对于团簇是非破坏性的。利用这种方法，A. J. Bell等人测出了尺寸在150～4000的氩团簇。R. Klingelhofer测量了瑞利散射信号强度同散射角的依赖关系，推断出氢团簇尺寸分布。T. Ditmire等在散射角固定不变(θ＝90)的情况下，测量散射信号同气体滞止压强P0或温度T0的关系，从而推断团簇的尺寸。H2在79 K及Ar在293 K，瑞利散射信号同压强的标定关系为≈P3.80和P3.60，分别测得最大团簇尺寸Nc≈690(H2)和1160 (Ar)。对于Ar在147 K，背景压强低于35 kTorr时，SRS∝P3.80，而在更高的压强下，SRS∝P4.30，所产生团簇最大尺寸约为3.5×104。

Linux运维-运维课程网络基础d2-OSI七层模型与TCP协议03TCPIP协议簇四层模型相关

基于节点剩余能量与通信代价的WSNs簇头选择算法方法，姜小荣，唐志博，无线传感器网络(WSNs)是一种以数据处理为中心的无线自组织网络。本文在分析无线传感器网络层次路由协议簇头选择方法的基础上,以延��

1 ≡⅛ 无线网络质量是网络业务和性能的基石，通过开展无线网络簇优化工作，可以使网络覆読范围更合理、覆 盖水平更髙、干扰水平更低、业务感知更好，为业务应用和性能提升提供重要保障。5GNR簇优化主要消除网 络中存在的四种问题:覆證空洞、弱覆盅、越区覆就和导频污染。覆蛊空洞可以归入到弱覆盖中，越区覆盖和导频 污染都可以归为交叉置證,所以，从这个角度和现场可实施角度来讲,优化主要有两个内容，即消除弱覆盖和交 叉覆説,保障路面连续覆盖,保障用户速率最优化，减少网络异常事件，保障用户5C驻留.实现覆盖优化和 吞吐率提升，提髙网络性能和速率感知。 2簇优化流程 建网初期的优化应当以无线环境的优化为主要内容，并且以射频优化（天线倾角、方向角、高度、发射功 率等）为主要手段，参数调整为辅助手段。这样的优化将为5G网络的良好性能打好基础。RF优化一般一次很 难达到优化目标，可能会出现多次迭代，优化后需要采集数据进行分析判断KPI是否达标，若不能达标则需要继 续进行分析定位并给出优化建议，簇优化流程如下：