无线传感器网络(WSN)是由大量部署在监测区域内的小型传感器节点组成,这些节点通过无线通信方式协同工作,用于环境感知、目标跟踪等任务。在实际应用中,一个关键问题是如何实现有效的网络覆盖,即确保整个监测区域被尽可能多的传感器节点覆盖,同时考虑到能量消耗和网络寿命的优化。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种启发式搜索方法,适用于解决这类复杂优化问题。 本资料主要探讨了如何利用遗传算法解决无线传感器网络的优化覆盖问题。无线传感器网络的覆盖问题可以抽象为一个二维空间中的点覆盖问题,每个传感器节点被视为一个覆盖点,目标是找到最小数量的节点,使得所有目标点都被至少一个节点覆盖。遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等机制,寻找最优解决方案。 遗传算法的基本步骤包括: 1. 初始化种群:随机生成一定数量的个体(代表可能的解决方案),每个个体表示一种传感器节点布局。 2. 适应度函数:根据覆盖情况评估每个个体的优劣,通常使用覆盖率作为适应度值。 3. 选择操作:依据适应度值,采用轮盘赌选择或其他策略保留一部分个体。 4. 遗传操作:对保留下来的个体进行交叉(交换部分基因)和变异(随机改变部分基因),生成新一代种群。 5. 终止条件:当达到预设的迭代次数或适应度阈值时停止,此时最优个体即为问题的近似最优解。 在无线传感器网络优化覆盖问题中,遗传算法的具体实现可能涉及以下方面: - 编码方式:个体如何表示传感器节点的位置和激活状态,例如二进制编码或实数编码。 - 交叉策略:如何在两个个体之间交换信息,保持解的多样性。 - 变异策略:如何随机调整个体,引入新的解空间探索。 - 覆盖度计算:根据传感器的通信范围和目标点位置,计算当前覆盖情况。 - 能量模型:考虑传感器的能量消耗,优化网络寿命。 - 防止早熟:采取策略避免算法过早收敛到局部最优解。 提供的Matlab源码是实现这一优化过程的工具,可能包含初始化、选择、交叉、变异以及适应度计算等核心函数。通过运行源码,用户可以直观地理解遗传算法在解决无线传感器网络覆盖问题中的具体应用,并根据实际需求进行参数调整和优化。 总结来说,这个资料是关于如何利用遗传算法来解决无线传感器网络的优化覆盖问题,其中包含了Matlab源代码,可以帮助学习者深入理解算法原理并进行实践。通过分析和改进遗传算法的参数,可以有效地提高网络的覆盖性能,降低能耗,从而提升整个WSN的效率和可靠性。
2024-08-04 15:44:09 2.08MB
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分辨率随便调 甚至1080p的屏幕能用 2K甚至 4K的分辨率,太神奇了 带闪电⚡️图标的就相当于调整HiDPI,图标和字体显示低分辨率的大小,但是很清楚。
2024-07-31 11:52:10 900KB macOS
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基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2018及以上版本,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-07-27 16:14:12 28KB 网络 网络 matlab lstm
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设置系统分辨率 提高帧数
2024-07-23 05:21:55 136KB
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针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具有稀疏性的LSSVM,有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力,为多个泡沫特征信息引入预测模型,采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明,该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。
2024-07-11 12:27:56 456KB
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在Ubuntu 18.04操作系统中,安装Nvidia图形驱动可能会遇到一些挑战,特别是当系统自带的开源显卡驱动Nouveau与Nvidia硬件不兼容时,可能会导致黑屏或者分辨率异常。以下是一个详尽的步骤指南,帮助你解决这些问题。 你需要禁用Nouveau驱动。在Ubuntu启动时,当出现GRUB启动界面时,迅速用箭头键选择Ubuntu选项,然后按`e`键进入编辑模式。在`quiet splash`后面添加`acpi_osi=linux nomodeset`,这将临时禁用Nouveau驱动。重启电脑后,为了永久禁用,打开终端并输入: ```bash sudo gedit /boot/grub/grub.cfg ``` 找到包含`quiet splash`的行,同样添加`acpi_osi=linux nomodeset`,保存并退出。 接下来,你可以通过Ubuntu官方仓库自动安装Nvidia驱动。打开终端,运行以下命令来检测你的Nvidia显卡型号及推荐的驱动版本: ```bash ubuntu-drivers devices ``` 根据输出信息,选择推荐的驱动,例如`nvidia-390`,然后执行: ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 此过程可能需要你处理Secure Boot设置,只需按照提示操作即可。驱动安装完成后,重启电脑使新驱动生效。 为了方便后续操作,你可以安装`vim`编辑器: ```bash sudo apt-get install vim ``` 使用`vim`编辑 `/etc/default/grub` 文件,将 `GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"` 修改为 `GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash nomodeset"`,保存并退出。接着更新GRUB配置: ```bash sudo update-grub ``` 重启系统,现在你应该能正常启动到桌面环境了。 如果你需要调整分辨率,可以继续在`/etc/default/grub`中找到注释掉的`GRUB_GFXMODE`行,取消注释并设置为你的目标分辨率,例如 `GRUB_GFXMODE=1920x1080`。更新GRUB配置并重启,新的分辨率设置就会生效。 在某些情况下,如果是在没有网络连接的环境中安装Nvidia驱动,你需要从Nvidia官网下载驱动,同时确保GCC版本是最新的。你可以先下载所需的依赖包,然后按照离线安装的步骤操作,包括禁用Nouveau、安装驱动、处理可能出现的依赖问题,最后安装并验证驱动是否成功。 安装Nvidia驱动并解决黑屏和分辨率问题需要对Ubuntu系统有一定了解,并可能涉及多个步骤,包括禁用开源驱动、安装Nvidia驱动、配置分辨率以及处理可能的依赖问题。遵循这些步骤,你就能顺利地在Ubuntu 18.04上安装和配置Nvidia驱动了。在过程中遇到任何问题,都可以查阅文档或在线社区寻求帮助。
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Stm32标准库函数5——OV2640 PA0-7 F103C8T6 4500000 联合VB 高分辨率【资源】 stm32f103c8t6串口发送 OV2640的图像,分辨率可选。网络上资料大部分是低分辨率的,这个可以做高分辨率。 资源内含有VB编写的显示界面及工程文件,实时采集OV2640的图像。 //14fps: JPEG_160x120 JPEG_176x144 JPEG_320x240 JPEG_352x288 //7.5fps: JPEG_640x480 JPEG_800x600 //1.5fps: JPEG_1024x768 JPEG_1024x1024 JPEG_1280x1024 JPEG_1600x1200
2024-07-08 18:08:26 7.26MB stm32f103 ov2640 高分辨率
ISO 12233-2023 摄影--电子静态图像成像--分辨率和空间频率响应 ISO 12233-2023 摄影--电子静态图像成像--分辨率和空间频率响应 ISO 12233-2023 摄影--电子静态图像成像--分辨率和空间频率响应 ISO 12233-2023 摄影--电子静态图像成像--分辨率和空间频率响应 ISO 12233-2023 摄影--电子静态图像成像--分辨率和空间频率响应
2024-07-08 15:58:42 8.28MB 空间频率
由于电弱的Sudakov对数和Sommerfeld效应,弱相互作用的TeV尺度暗物质粒子χ0进入光子的an没截面受到大量子校正的影响。 我们从窄光子能量分辨率的情况出发,扩展了以前的工作,在最大光子能量Eγ= mχ附近恢复了χ0χ0→γ+ X中的半包容性光子能谱。 阶数为M W 2 / m的E resγ$$ {E} _ {\ mathrm {res}} ^ {\ gamma} $$ {m} _W ^ 2 / {m} _ {\ chi} $$ 到阶为E resγ〜m W $$ {E} _ {\ mathrm {res}} ^ {\ gamma} \ sim {m} _W $$的中间分辨率。 我们还提供了有关以前的窄分辨率计算的详细信息。 然后显示了在Wino暗物质模型的不同有效场论设置中执行的两个计算,可以很好地匹配,从而提供高达300 GeV的能量分辨率的精确表示。
2024-07-04 12:27:10 1.52MB Open Access
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心率血氧量检测系统基于STM32芯片的设计将为用户提供高效、可靠的健康监测解决方案。以下是这一系统的主要特点和功能: STM32芯片驱动:采用STM32系列芯片作为主控制器,具有高性能和低功耗特性,能够确保系统稳定运行并延长电池寿命。 传感器集成:整合了高精度的心率和血氧传感器,利用先进的信号处理算法实时监测用户的心率和血氧饱和度。 佩戴式设计:设计轻便舒适的手环或手表式外观,用户佩戴舒适,方便日常使用。 数据传输与存储:通过蓝牙或USB接口与智能手机或电脑连接,将监测数据传输到用户设备上,并支持数据存储和历史记录查询。 实时监测与提醒:系统实时监测心率和血氧量,当检测到异常情况时,通过振动或屏幕提醒用户,促使用户及时采取行动。 可视化界面:开发手机应用程序或电脑软件,提供直观的监测数据和健康报告,帮助用户全面了解自身健康状况。 低功耗设计:优化系统功耗管理,延长电池使用时间,确保长时间的监测和使用。 软件升级支持:具备固件升级功能,支持远程软件更新,保证系统始终保持最新的功能和性能。 这款基于STM32的心率血氧量检测系统将为用户提供便捷、准确的健康监测体验,助力用
2024-06-30 16:29:08 556KB stm32 手机app
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