2DPSK系统仿真实验报告的知识点可以分为以下几个方面： 在系统仿真目的中，本实验意在理解数字频带传播系统的构成和工作原理，尤其是抗噪声性能；掌握通信系统的设计和参数选择原则；并熟练使用SystemView软件进行通信系统的仿真。这些目标帮助学生全面理解数字通信系统，为未来可能的实际应用打下基础。 接着，在系统仿真任务方面，具体包括设计2DPSK数字频带传播系统并进行仿真，获取信号的时域波形、功率谱以及滤波器的单位冲击响应和幅频特性曲线，并对系统进行抗噪声性能分析，得出误码率曲线。这些任务深化了对2DPSK调制解调技术的理解，并强调了性能评估的重要性。 原理简介部分介绍了PSK信号的基本概念，包括绝对移相和相对移相的定义及其在通信系统中的应用。2DPSK作为改进的PSK方式，通过前后码元的相对相位变化来表达数字信息，解决了2PSK信号解调中的180度相位模糊问题。通过具体的数字信息序列和相位关系实例，该部分清晰阐述了2DPSK信号的工作原理。 在系统构成框图及图符参数设立部分，详细描述了2DPSK模拟调制及差分相干解调系统的构成，解释了各个图符的功能，如发送序列的绝对码生成、相对码序列生成、载波信号产生等。同时，提供了各图符参数的设置，如幅度、偏移量、速率等，以确保仿真环境与实际通信环境尽可能吻合。 各点波形部分分析了系统各关键点的时域波形，直观展示了信号在各个处理阶段的变化。例如，发送端和接收端的信号波形，以及信号经过滤波器后的波形等，有助于理解信号处理过程中发生的变化。 重要信号的功率谱密度部分则进一步提供了频域视图，说明了信号功率如何随频率分布，为分析信号特性和设计滤波器提供了重要参考。 滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线部分，详细说明了滤波器对信号频谱的影响，从而确定其对系统性能的影响。 系统抗噪声性能分析部分，通过实验数据和图表，展示了系统在不同信噪比条件下的误码率变化，验证了2DPSK系统抗噪声能力的强弱。 实验心得体会部分，强调了通过实验所获得的知识和经验，以及在实验过程中遇到的问题和解决方案，这有助于学生深化理论知识并提高工程实践能力。

利用Lyapunov理论研究了鲁棒H∞滤波问题。对所有的时变不确定性，设计了一个稳定的滤波器使滤波误差满足指定的H∞性能。为了简化问题的推导过程，引入了辅助系统，并给出了滤波器存在的充分且必要条件。通过矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法，利用LMI工具箱可以方便地得到滤波器的表达形式。最后，数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性。

人体的腹部脂肪含量按深度可以分为皮下脂肪SFA(Subcutaneous Fat Area)和内脏脂肪VFA(Visceral Fat Area)，两种脂肪的含量对人体健康具有一定的影响，为了避免测量不同深度的腹部脂肪含量造成的相互干扰。设计了一种基于多频生物电阻抗法BIS(Bioimpedance Spectroscopy)测量人体腹部脂肪的装置，该装置采用四电极多频率的生物电阻抗测量系统，主要包括程控信号发生器模块和幅度相位检测模块。根据选择的最佳的电极相对固定位置及合适的测量方案，可以计算出相应深度

TerraClimate全球0.041°的月尺度nc数据集，时间范围1958-2023年。基于该数据，本资源提供了基于矢量文件的批量裁剪与重投影。参考数据的下载见代码，可用记事本打开。 仅需修改备注部分即可

包含车辆数量 公路等级 道路类型 限速 交叉口 照明情况 天气情况 路面情况 伤亡数量 事故严重程度

matlab匹配滤波代码期末项目 年度项目-电子与通信工程（2013-2017） 该存储库包含用于频谱传感及其模拟的不同技术的matlab代码 提出了一种基于人工智能的决策技术，以集中频谱感知技术（在软结合技术中）在融合中心做出决策。在我们的工作中，我们分析了三种人工智能技术，例如ANN（人工神经网络），Fuzzy -逻辑，模糊神经网络（FNN）来决定通道的占用情况（通道状态）。 在这些FNN中，给出了有关频谱空缺的有效决策。 这些神经网络是根据诸如能量检测，匹配滤波器，PU与SU之间的距离，SNR，频谱效率等参数进行训练的。 在本文中，我们用GLRT组合代替了一种有效的频谱感知方案，即空间虚警，将其与GLRT相结合，以提高鲁棒性，恢复力并缩短感知间隔。 协作频谱感知技术用于减少噪声不确定性和隐藏节点问题，并在二级用户（SU）的虚警概率（PFA）和检测概率（PD）方面实现高性能。 模拟和结果 我们提出的方法的架构 所用技术的流程图 仿真结果 最终结果

在双抽汽轮机热电负荷协调控制问题的研究中,输出电负荷、抽汽高压热负荷和低压热负荷之间存在着严重的耦合关系,每个负荷的变化都会对其他负荷产生不同程度的影响,引起热、电负荷的频繁波动,从而影响到整个系统的控制性能.为了解决上述问题,提出了一种将简单的前馈补偿解耦和模糊神经网络相结合的改进多变量解耦控制方案.前馈补偿实现动静态解耦,神经网络实时调整模糊控制规则,从而提高了系统的控制效果和自适应能力.MATLAB仿真结果表明,改进的解耦控制方案解决了热电负荷的强耦合问题,提高了系统的鲁棒性和自适应能力,具有较强的

内容概要：本文档是2024年由多家单位共同编制的关于AI技术与工业互联网融合发展及相关安全问题的详尽研究报告。主要内容涵盖AI+工业互联网的主要应用场景，探讨其带来的生产效率提升与企业竞争力的增强，也详细剖析了各个场景如工业制造、石油化工、矿山冶金和电力能源中存在的安全风险，以及针对这些风险提出的综合治理方案和技术实现细节。文中特别介绍了‘1266’架构——一种针对AI+工业互联网构建的安全体系架构。此外，文档还包括多个实际案例的研究，显示了具体技术实践及效果。 适合人群：工业领域的IT安全管理人员、技术专家及企业管理层。 使用场景及目标：为希望深入了解AI在工业互联网领域应用的个人和企业提供理论基础和实用参考；旨在通过介绍最新的安全技术和实践案例，帮助企业构建完整的工业互联网安全防护体系，确保系统稳定与数据安全。 其他说明：该文件还对未来发展方向做了简要讨论，强调政策支持、技术创新和社会责任共同推动AI技术在未来工业互联网安全领域的作用。建议读者紧跟最新政策导向，并积极参与到标准建设和自主研发中来，以促进该行业的健康发展。

“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

ECCV，全称为欧洲计算机视觉大会（European Conference on Computer Vision），是计算机视觉领域最顶级的国际会议之一，与CVPR、ICCV并称为全球三大CV盛会。2018年的ECCV会议聚集了全球顶尖的研究者和从业者，共同探讨计算机视觉领域的最新进展和未来趋势，其中包括一个重要方向——目标跟踪（Object Tracking）。 目标跟踪是计算机视觉中的核心问题，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个子领域。在2018年的ECCV会议上，众多研究者提交的论文聚焦于如何提升目标跟踪的准确性、鲁棒性和实时性，以适应日益复杂的视觉环境和应用场景。 目标跟踪的核心任务是找到视频序列中特定对象的位置和形状变化。这需要解决的关键问题包括初始化、目标表示、状态更新和漂移修正。2018年ECCV的论文可能涵盖了这些方面的创新方法，例如采用深度学习模型来改进目标表示，利用更高效的算法实现状态更新，以及提出新的漂移纠正策略。 深度学习在2018年前后已成为目标跟踪领域的主导技术。基于深度神经网络的跟踪方法，如Siamese网络、深度卷积网络（CNN）和循环神经网络（RNN），通过学习特征表示和动态模型，显著提升了跟踪性能。这些论文可能会讨论如何优化网络结构，以适应不同的跟踪场景和对象特性。 再者，应对复杂环境和动态变化，研究人员可能会提出新的适应性和鲁棒性策略。比如，一些论文可能会涉及在线学习，让跟踪器能够根据新观测到的数据自我调整；另一些可能关注多模态融合，结合颜色、纹理、运动等多种信息进行跟踪；还有可能探索对抗性训练，增强跟踪器对光照变化、遮挡、相似背景等干扰因素的抵抗力。 此外，实时性是目标跟踪在实际应用中不可或缺的要求。2018年ECCV的论文可能会介绍如何在保持高精度的同时提高计算效率，例如通过轻量级网络设计、模型量化和硬件优化等手段。 压缩包中可能包含的代码资源，对于理解这些先进方法的实际工作原理和实现细节至关重要。它们可以作为学习和进一步研究的基础，帮助开发者和研究者快速复现结果，或者启发新的研究思路。 2018年ECCV的目标跟踪论文和代码资源代表了当时该领域的前沿技术，涵盖了深度学习、模型优化、鲁棒性增强等多个方面，对于深入理解和提升目标跟踪技术具有极大的价值。通过深入研读这些论文，我们可以洞见计算机视觉的发展脉络，为未来的创新提供灵感。