MIMO雷达是一种多输入多输出雷达系统，它利用多个发射和接收天线来提高雷达系统的性能。MIMO雷达在测量目标的波达方向（DOA）方面具有显著的优势，特别是在多径环境下，能够有效区分直接信号和反射信号。多径效应是指雷达信号在传播过程中遇到障碍物后反射，形成多条路径到达接收点，这些路径的信号可能相互干涉，造成信号质量的波动。在多径环境中准确估计目标的DOA对于雷达系统来说是一个重要的技术挑战。 针对这一挑战，本文提出了基于双向空间平滑的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。该算法基于MIMO雷达四路径回波信号模型，通过匹配滤波技术对接收信号进行处理，得到一个虚拟阵列，即等效的阵列接收数据。这种方法的优点在于可以利用MIMO雷达波形分集的特性，有效降低由多径效应引起的波达方向估计误差。 虚拟阵列的构建利用了MIMO雷达的空间分集能力，通过合成虚拟阵元来增加阵列的有效孔径，从而改善波达方向估计的性能。在虚拟阵列的基础上，算法实施了行列复用技术，即同时对虚拟阵列进行横向和纵向的空间平滑处理。这种双向空间平滑的做法可以进一步减少多径效应带来的干扰，提高低信噪比条件下的DOA估计精度。 空间平滑是一种有效的信号处理技术，主要用来抑制阵列信号中由于相干噪声引起的估计误差。在MIMO雷达系统中，空间平滑通过构造一个新的信号协方差矩阵来实现对信号的处理，该矩阵可以通过对原始数据进行加权平均得到，从而使原本因多径效应而相干的信号变得不相干，削弱或去除这些相干噪声的影响。 文章中提到的M-S-S MUSIC算法是一种常用的波达方向估计算法，它基于信号的特征结构，并利用子空间技术来估计目标方向。然而，该算法在低信噪比环境下性能会有所下降。本研究的算法通过空间平滑有效提高了DOA估计的精度，特别是在信噪比小于-12dB的恶劣环境下，能够将均方根误差平均减小1度，显示了显著的性能优势。 关键词中提及的“MIMO雷达”、“多径”、“波达方向估计”和“空间平滑”是雷达信号处理领域的专业术语，反映了本文算法所涉及的核心技术和应用场景。MIMO雷达的应用主要是在无线通信和雷达系统中，利用空间分集提高系统的性能；多径分析则是在雷达和通信信号处理中必须考虑的环境因素；波达方向估计是雷达系统对目标进行定位和跟踪的重要依据；空间平滑技术在雷达信号处理中具有减少干扰、增强信号处理能力的作用。 文章的研究成果对于雷达系统设计、信号处理算法开发以及多径环境下的目标定位等方面都具有重要的理论和实际应用价值。通过改善DOA估计精度，可以有效提升雷达系统的性能，特别是在复杂电磁环境下，对于提高目标检测、跟踪和识别能力具有重要的意义。

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了“等效信源”的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。

西门子S7-1500 PLC与KUKA机器人协同工作：安全控制、信号交互与多车型运行参考案例,西门子S7-1500 PLC与KUKA机器人协同工作：安全控制、信号交互与多车型运行实战案例,西门子PLC配KUKA机器人程序 程序为西门子S7-1500PLC博途调试： 西门子与KUKA机器人通讯； PLC控制KUKA机器人安全回路，设备安全装置控制； PLC与KUKA机器人信号交互，外部自动控制； PLC控制KUKA机器人干涉区zone逻辑； PLC控制KUKA机器人程序段segment逻辑; PLC控制SEW电机变频运动程序； PLC控制外围设备夹具动作； PLC系统有手动 自动 强制 空循环 多车型运行方式； 配置触摸屏HMI，程序带详细注释等等。 项目为汽车焊装程序，工程大设备多程序复杂，是学习西门子PLC或调试项目绝佳参考案例。 ,西门子PLC; KUKA机器人通讯; 安全回路控制; 信号交互; 程序段逻辑控制; 电机变频运动; 外围设备动作; 触摸屏HMI; 程序注释; 汽车焊装程序。,西门子S7-1500 PLC与KUKA机器人复杂系统调试案例

缠论，源自于著名金融分析理论家缠中说禅提出的一种独特的股票市场分析方法，它融合了波浪理论、趋势理论、道氏理论等经典金融分析理论，形成了一套独特的趋势判断与操作策略。缠论的核心是通过笔、线段、中枢、趋势等概念，对市场的波动进行精细分解，从而在不同时间尺度上捕捉买卖点。 笔，是缠论的基础单位，定义为在图表上由一段连续的价格变动构成，包括至少四根K线，其中两根K线的高低点不重合。笔的形成反映了市场短期的涨跌动力，通过识别笔的形态，可以初步判断市场走势的强度和方向。 线段，是由三笔构成的结构，且这三笔之间有重叠部分，线段的划分是缠论中非常关键的一步，它能够消除市场的短期波动，揭示出更稳定的趋势。线段的破坏分为三种情况：特征序列分型破坏、缺口破坏和盘整背驰破坏。理解线段的划分和破坏，对于识别趋势的变化至关重要。 公式文件“笔线段.tn6”和“5F图显示1F线段.tn6”可能是通达信交易平台的自定义指标，用于自动识别和画出缠论中的笔和线段。这类公式通常会根据缠论的定义，计算出K线组合满足笔和线段条件的精确位置，帮助交易者快速理解和分析市场。 “笔线段公式安装使用说明.pdf”提供了安装和使用这些公式的指南，可能包括如何导入公式到通达信平台、如何查看和解读公式结果等内容。按照说明进行操作，交易者可以将这些工具集成到自己的交易分析系统中，提升分析效率。 “5F图显示1F线段公式安装说明.txt”则是针对五分钟图表（5F图）显示一分钟线段（1F线段）公式的安装步骤，这表明公式可能具有多周期分析功能，帮助交易者在不同时间框架下观察缠论结构。 “changelog.txt”是更新日志，记录了公式或软件每次更新的内容和改进，通过阅读这个文件，用户可以了解公式最新版本的优化和修复问题，确保使用的是最新最稳定的版本。 “(重要)4.0.0以下升级需要重新导入通达信公式.txt”提醒用户，在升级通达信版本低于4.0.0的软件时，需要重新导入公式，以确保新版本下的兼容性。 缠论是一种深度分析市场趋势的理论，而提供的公式和说明文件则旨在将这一理论具体应用到实际交易中，通过自动化工具辅助交易决策，提高交易的准确性和效率。通过学习和掌握这些知识，交易者能够更深入地理解市场动态，从而制定更为精准的交易策略。

本文研究了异步离散时间多智能体系统的约束共识问题，其中每个智能体在达成共识时都需要位于封闭的凸约束集内。 假定通信图是有向的，不平衡的，动态变化的。 另外，假定它们的并集图在有限长度的某些间隔之间是牢固连接的。 为了处理代理之间的异步通信，可以通过添加新的代理将原始异步系统等效地转换为同步系统。 通过利用凸集上的投影特性，可以估算从新构建的系统中的智能体状态到所有智能体约束集的交集的距离。 基于此估计，通过显示新构建系统的线性部分收敛并且非线性部分随时间消失，证明了原始系统已达成共识。 最后，提供了两个数值示例来说明理论结果的有效性。

在本项目中，"matlabconv2代码-Deep-Semantic-Space-NST:深度语义空间引导的多尺度神经风格迁移" 提供了一个利用MATLAB实现的深度语义空间引导的多尺度神经风格迁移算法。这个算法是计算机视觉和图像处理领域的一种创新应用，特别是在图像风格转移技术上。下面我们将详细探讨相关的知识点。 1. **神经风格迁移（Neural Style Transfer, NST）**： NST是一种基于深度学习的技术，用于将一幅图像的风格（例如梵高的画风）转移到另一幅图像的内容上。它通过学习和利用卷积神经网络（CNN）的中间层特征来实现风格和内容的分离与匹配。 2. **深度语义空间**： 深度语义空间是指由深度学习模型（如CNN）学到的高层特征空间，这些特征能够捕获图像的抽象语义信息。在这个空间中，相似的语义内容会有相近的表示，而不同的风格则体现在不同的特征层。 3. **多尺度**： 在多尺度神经风格迁移中，算法不仅在单一尺度上进行风格迁移，而是同时考虑不同分辨率的图像特征，以更全面地捕捉图像的风格信息，并提高转移效果的细节保真度。 4. **MATLAB和conv2函数**： MATLAB是一种广泛使用的编程环境，尤其在科学计算和工程应用中。在这个项目中，`conv2`函数用于执行二维卷积操作，这是CNN的核心运算之一。通过卷积，可以提取图像的特征，进而进行风格和内容的分析。 5. **开源系统**： 项目的标签为"系统开源"，意味着源代码是公开的，允许用户查看、学习和修改。这鼓励了社区参与，促进了技术的共享和进步。 6. **Deep-Semantic-Space-NST-master文件夹**： 这个文件夹很可能是项目的主要源代码仓库，包含MATLAB代码和其他相关资源。用户可以通过下载并解压这个压缩包，然后在MATLAB环境中运行代码来实现深度语义空间引导的多尺度神经风格迁移。 7. **项目实施步骤**： - **预处理**：输入图像需要被预处理，包括大小调整、格式转换等，以便于后续计算。 - **模型构建**：构建一个预训练的CNN模型，如VGG19，用于提取图像的风格和内容特征。 - **特征提取**：使用`conv2`函数以及CNN模型的特定层来提取输入图像的内容和风格特征。 - **损失函数定义**：定义内容损失和风格损失，以衡量风格转移的质量。 - **优化过程**：通过反向传播和优化算法（如梯度下降）迭代更新输入图像的像素，使其逐步接近目标风格，同时保持内容信息。 - **结果输出**：生成风格转移后的图像，并可进一步进行后处理以优化视觉效果。 以上就是关于这个MATLAB项目的关键知识点，理解这些概念有助于你理解和实现自己的神经风格迁移算法。开源代码的可用性使得研究者和开发者可以直接参与到这种先进技术的研究与实践中，推动图像处理技术的不断创新和发展。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

把之前的脚本优化了下，增加代码对齐的宏。 测试环境：source insight 3。 后缀为em的文件添加到base项目，options -> menu assignments 中添加宏定义。 CodeHeadAdd / CodeCommentsChange / CodeAlignment

SourceInsight是一款深受程序员喜爱的源代码阅读和编辑工具，尤其在C/C++、Java等编程语言中广泛应用。本资源提供了SourceInsight的汉化、多标签设置、汉字删除无问号、多行注释、Tab键设置、智能排版以及全选全保存等关键功能的优化配置，旨在提升开发者的使用体验和工作效率。 1. **SourceInsight汉化**：对于中文用户来说，英文界面可能带来一定的理解障碍。汉化版的SourceInsight将菜单、提示信息等转换为中文，使得开发者能更快速地理解和操作各种功能，提高工作效率。 2. **多标签设置**：在开发过程中，通常需要同时查看和编辑多个文件。SourceInsight的多标签支持允许用户在一个窗口内同时打开并切换多个文件，减少了窗口管理的繁琐，使工作流程更加流畅。 3. **汉字删除无问号**：在编码时，如果遇到不支持的字符集，SourceInsight可能会显示问号。这个优化解决了这个问题，确保汉字能正确显示，避免了因字符编码问题导致的误解和错误。 4. **多行注释**：在源代码中添加多行注释是常见的需求。优化后的SourceInsight支持快速输入多行注释，无论是C风格（/*...*/）还是C++/Java风格（//）都能便捷处理，提高了编写文档的效率。 5. **Tab键设置**：Tab键在编程中的作用至关重要，可以用于缩进和快捷操作。自定义Tab键设置可以让用户根据个人习惯调整缩进宽度，或者设置Tab与空格的混合使用，提升代码的整洁度和可读性。 6. **智能排版**：智能排版功能自动对齐代码，保持代码格式的一致性，使得代码更易读，同时也方便团队协作。此功能可以自动处理括号匹配、缩进、空格等，让代码看起来更专业。 7. **全选全保存**：在修改大量代码后，全选全保存功能能一键保存所有更改，避免遗漏未保存的改动。这对于频繁修改和调试的开发者来说，无疑节省了大量的时间。 通过这些优化设置，SourceInsight不仅提供了一个强大的代码阅读环境，还极大地提升了开发者的编程体验。不论是在日常的代码阅读、调试，还是在团队合作中，SourceInsight都将成为一个得力的助手。下载并应用这些配置，可以让你的SourceInsight更加符合个人习惯，从而提高开发效率，减少不必要的困扰。

自己写的宏macro CodeCommentsEnter()，CodeCommentsCancel()，macro CodeHeadAdd()，和UE特殊编辑下面的添加注释、取消注释相同，最后一个是函数名的注释模板。 使用方法：直接覆盖BASE工程、安装路径下面的文件即可。 宏的添加：选项--菜单分配--命令（选择相应的宏） 菜单（选择添加的位置） ，确定后就可以在菜单栏中使用了。