本光盘是《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的配套光盘，盘中包括了书中所有的C++程序源代码文件，每个源程序文件的文件扩展名都使用.cpp形式。这些C++程序已经在微软公司Windows平台下的Virsual C++ 6.0环境下通过。盘中还包括由这些源程序在VC++6.0下生成的可执行文件(文件扩展名为.exe)，以及由这些程序运行后产生的结果文件(文件扩展名为.dat)。另外，还包括若干类书中所介绍算法的头文件，由文件扩展名为.h和.inl所组成。

为了方便读者实际应用书中所介绍的算法程序，本光盘专门预创建了VC++6.0的工程，以每一章建立一个工程，一共有16个工程，对应着书中的16章。全部工程包含在一个目录(文件夹)——NumComp下，该目录下一共有17个子目录(文件夹)，第一个到第十六个为每章所对应的工程文件夹，命名为ChapXX，XX表示01至16，如Chap05，表示为第五章的程序所建立了工程目录(文件夹)，第17个目录(文件夹)名为include，其中存放了本书中算法程序需要的诸头文件。在前十六个目录(文件夹)中除存放了各章所介绍的算法示例C++源程序文件，还包括几个VC++6.0工程所需要的文件，读者可以不用去动它们。在每一个ChapXX目录(文件夹)下，还有一个目录(文件夹)：debug，该目录(文件夹)中存放了ChapXX所对应的章中所有算法C++源程序生成的可执行文件和这些程序运行后生成的结果数据文件。除止之外，还有几个是VC++6.0工程所生成的文件，读者可以不用去动它们。

在每一个ChapXX目录(文件夹)下，包括一个这样的文件:ChapX.dsw，X表示1至16这16个阿拉伯数字之一，对应于这X章的工程。当进入到某一这样的目录(文件夹)中，用鼠标双击该文件名，就可以启动VC++6.0程序，并调用了该工程，这是最方便的一种启动VC++6.0的方法之一，下面就可以进行对C++程序的编辑、编译、连接、运行等工作了。具体的操作步骤，可以参阅有关VC++6.0的使用操作手册，或技术手册。

如果读者要自己另外建立VC++6.0的工程及相应的目录(文件夹)，可以参阅VC++6.0的使用操作手册，也可阅读《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的第一章“概论”中的1.8节“Visual C++ 6.0的编译运行环境”，其中有详细说明。

最后注意，在VC++ 6.0中设置好路径，特别是include目录(文件夹)的路径，否则在编译时会出现找不到头文件的错误，使编译无法正常进行。具体的设置方法请参看本书第1章的相关内容。

内容概要：本文介绍了一种新的优化算法——冠豪猪优化算法（CPO），并将其应用于变分模态分解（VMD）中，以优化VMD的参数。CPO算法通过模拟冠豪猪的觅食行为，在多维度、非线性和复杂问题的求解中表现出色。文中详细介绍了CPO-VMD优化方法的具体步骤，包括初始化参数、选择适应度函数、运行CPO算法、进行VMD分解以及评估与选择最佳参数。实验部分展示了使用单列信号数据（如故障信号、风电等时间序列数据）进行的实验，验证了CPO-VMD方法的有效性。 适合人群：从事信号处理、故障诊断、风电等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对复杂信号进行有效分解和处理的场合，特别是那些涉及多维度、非线性和复杂问题的研究项目。目标是通过优化VMD参数，提升信号处理的精度和效率。 其他说明：程序已在Matlab上调试完成，可以直接运行，仅需替换Excel数据。支持四种适应度函数的选择，分别为最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵和最小排列熵。

CEEMDAN（完全集成经验模态分解与自适应噪声）算法是一种先进的信号处理技术，由Torres等人在2011年提出。该算法通过在原始信号和每一步残差中加入白噪声，有效解决了传统EMD中的模态混叠问题，提高了信号分解的准确性和稳定性。文章详细介绍了CEEMDAN的核心思想、应用场景、算法步骤（包括白话文和公式版本），并提供了Python代码实现，涵盖了从数据读取到分解结果可视化的完整流程。此外，文章还综述了CEEMDAN在国内多个领域的应用研究，如风电功率预测、机械故障诊断、锂离子电池寿命预测等，展示了该算法的广泛适用性和实际价值。 CEEMDAN算法，即完全集成经验模态分解与自适应噪声算法，由Torres等人在2011年提出，它是一种用于信号处理的技术。该算法在原始信号中加入白噪声，从而有效解决了传统经验模态分解（EMD）中的模态混叠问题，提高了信号分解的准确性和稳定性。CEEMDAN算法的核心思想主要体现在以下几个方面：通过添加白噪声来获取多个噪声辅助集合，以减少模态混叠，并增加信号的冗余度；通过迭代分解每个集合中的信号，并将结果集成，以提取出原始信号的内在模态函数（IMF）；自适应地调整噪声的标准差，以获得分解的最佳效果。 文章详细介绍了CEEMDAN算法的步骤，包括白话文版和公式版两种形式，方便读者更好地理解和掌握该算法。为了便于实际操作，文章还提供了使用Python语言编写的完整代码，涵盖了从数据的读取到分解结果的可视化整个流程。这不仅有助于初学者理解算法的应用，也方便了专业人士进行深入研究和实际应用。 CEEMDAN算法的应用领域非常广泛，文章综述了该算法在国内多个领域的应用研究，例如在风电功率预测中的应用，通过对风电功率波动信号的分解，提高了预测的准确性；在机械故障诊断中的应用，通过分析机械振动信号，有效识别出设备的异常状态；在锂离子电池寿命预测中的应用，通过对电池充放电数据的分析，提高了寿命预测的准确性。这些应用案例展示了CEEMDAN算法的广泛适用性和实际价值。 此外，CEEMDAN算法的研究和应用还在不断发展中。随着数据分析和机器学习技术的不断进步，CEEMDAN算法结合这些技术进行改进和优化，将会在更多的领域发挥重要作用。例如，在金融数据分析、生物信号处理、气象预测等领域，CEEMDAN算法均有潜在的应用价值。为了进一步推广CEEMDAN算法的应用，后续的研究可以在算法的实时处理能力、降低计算复杂度等方面进行深入探讨。 CEEMDAN算法通过其独特的设计理念，有效提高了信号处理的准确性和稳定性。文章不仅详细介绍了算法的理论基础和应用步骤，而且提供了实际的Python代码实现，使得该算法能够更容易地被实际应用。CEEMDAN算法在多个领域的成功应用，证明了其强大的实用性和广泛的应用前景。

CPO-FMD分解：冠豪猪优化算法的群体智能应用与十五种适应度函数选择,CPO算法：冠豪猪智慧引领的复杂优化问题求解策略——适应度函数多种选择与应用研究,cpo_fmd分解，冠豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimization, CPO）是一种新颖的群体智能优化算法，受到冠豪猪（即冠状豪猪）的集体行为启发。 该算法通过模拟冠豪猪在觅食和避敌过程中展现的集体智慧来解决复杂的优化问题。 提供十五种适应度函数供选择。 ,cpo_fmd分解; 冠豪猪优化算法(CPO); 群体智能优化算法; 觅食行为; 避敌行为; 集体智慧; 复杂优化问题; 适应度函数; 选择性适应度函数,CPO算法：群体智能与冠豪猪集体行为相结合的优化技术

STM32F103C8步进电机脉冲控制详解：梯形加减速算法与高级功能实践,stm32f103c8步进电机的脉冲控制，有详细的算法说明，梯形加减速实时计算，算法来之avr446手册，自己写的，mdk直接编译，还写了word说明文档，算法清晰，项目中验证过，支持启动方向设置，支持min max限位开关，支持限位开关极性设置，支持jog点动模式，还有速度更快的升级算法 ,关键词：STM32F103C8; 步进电机; 脉冲控制; 算法说明; 梯形加减速; 实时计算; AVR446手册; MDK编译; Word说明文档; 算法清晰; 项目验证; 启动方向设置; Min Max限位开关; 限位开关极性设置; Jog点动模式; 升级算法。,"STM32F103C8步进电机控制：梯形加减速算法详解与升级"

内容概要：本文深入探讨了如何使用Simulink优化永磁同步电机（PMSM）的最大扭矩最小损耗（MTPL）控制策略，从而显著提升电机效率。文章首先介绍了70kW电机模型及其非线性特征，特别是通过有限元分析（FEM）获得的磁链数据和斯坦梅茨铁损系数的应用。接着，详细解释了磁场定向控制器（FOC）的双环结构以及如何通过优化算法（如fmincon）在不同转速和扭矩条件下找到最佳电流组合（id和iq），以最小化铜损和铁损。文中还展示了具体的优化效果，包括突加负载时的损耗减少情况，并强调了稳定性和实时性的保障措施。最后，提供了实用的代码片段和注意事项，帮助读者理解和应用这一优化方法。 适合人群：从事电机控制系统研究与开发的技术人员，尤其是对电动汽车驱动系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并应用于实际项目的电机控制工程师。主要目标是在不影响性能的前提下，最大限度地降低电机能耗，延长电动车续航里程。 其他说明：文章不仅提供了理论分析和技术细节，还包括了大量的代码实例和实验数据，便于读者进行复现和进一步探索。此外，文中提到的一些技巧（如查表法、弱磁控制等）对于提高系统的鲁棒性和实时性非常有用。

《PySpark数据分析和模型算法实战》一书着重介绍了如何运用PySpark进行数据分析和构建预测模型，特别是针对客户流失预测这一重要业务场景。在高度竞争的市场中，预测客户流失至关重要，因为保留现有客户的成本通常远低于获取新客户的成本。本项目以虚构的音乐流媒体公司“Sparkify”为背景，其业务模式包括免费广告支持和付费无广告订阅，旨在通过数据分析预测哪些用户最有可能取消订阅。 项目分为五个主要任务： 1. 探索性数据分析（EDA）：这一步涉及对数据集的初步探索，包括检查缺失值、计算描述性统计、数据可视化以及创建流失率指标，以便了解数据的基本特征和潜在模式。 2. 特征工程：在这个阶段，会创建新的特征，比如用户级别的聚合特征，以增强模型的解释性和预测能力。 3. 数据转换：利用PySpark的`Pipeline`功能，扩展并矢量化特征，为后续的机器学习模型做准备。 4. 数据建模、评估与优化：选择合适的分类模型，如随机森林分类器（RandomForestClassifier）、梯度提升树分类器（GBTClassifier）或逻辑回归（LogisticRegression），并应用交叉验证（CrossValidator）进行参数调优，同时使用MulticlassClassificationEvaluator评估模型性能，以F1分数为主要指标，考虑不平衡类别问题。 5. 总结：对整个分析过程进行总结，包括模型的性能、局限性和潜在的改进方向。 在实际操作中，我们需要先安装必要的Python库，如numpy、sklearn、pandas、seaborn和matplotlib。接着，通过PySpark的`SparkSession`建立Spark执行环境。项目使用的数据集是`sparkify_event_data.json`的一个子集——`mini_sparkify_event_data.json`，包含了用户操作的日志记录，时间戳信息用于追踪用户行为。为了评估模型，选择了F1分数，它能平衡精确性和召回率，适应于类别不平衡的情况。 在数据预处理阶段，使用了PySpark提供的多种功能，如`functions`模块中的函数（例如`max`）、`Window`对象进行窗口操作，以及`ml.feature`模块中的特征处理工具，如`StandardScaler`进行特征缩放，`VectorAssembler`组合特征，`StringIndexer`和`OneHotEncoder`处理分类变量，`Normalizer`进行特征标准化。此外，还使用了`ml.classification`模块中的分类模型，以及`ml.tuning`模块进行模型调参。 在模型训练和评估环节，除了使用PySpark内置的评估器`MulticlassClassificationEvaluator`外，还结合了Scikit-Learn的`roc_curve`和`auc`函数来绘制ROC曲线，进一步分析模型的性能。 这本书提供了关于如何使用PySpark进行大规模数据分析和构建机器学习模型的实战指导，对于理解PySpark在大数据分析领域的应用具有很高的参考价值。读者将学习到如何处理数据、特征工程、模型训练和评估等核心步骤，以及如何在Spark环境中有效地执行这些操作。

基于两步预测控制算法的模型预测控制（MPC）三相逆变器，输出电压低THD至2.9%的研究,基于两步预测控制算法的优化三相逆变器输出电压模型预测控制策略研究：电压THD有效控制在2.9%以内。,输出电压采用模型预测控制（MPC）的三相逆变器。 针对一步预测控制算法的不足，提出采用两步预测控制算法。 电压THD为2.9% ,核心关键词： 输出电压; 模型预测控制（MPC）; 三相逆变器; 一步预测控制算法; 两步预测控制算法; 电压THD。,两步预测控制算法在MPC三相逆变器中的应用及性能优化 在电力电子技术领域，三相逆变器是将直流电能转换为交流电能的重要设备，广泛应用于工业、交通和民用等多个领域。逆变器的输出电压质量直接影响到电力系统的稳定性和用电设备的性能，其中电压总谐波失真（THD）是衡量输出电压质量的重要指标之一。传统的一步预测控制算法在逆变器控制中存在一定的局限性，因此研究者们提出了两步预测控制算法，以期达到更好的控制效果和更优的电压输出质量。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它通过预测模型对未来一段时间内的系统行为进行预测，并优化控制输入以获得最优控制效果。MPC在处理非线性、多变量和约束控制问题方面展现出了独特的优势，尤其适用于电力电子变换器的控制。在三相逆变器中应用MPC可以有效地控制输出电压波形，减少谐波含量，提高电能质量。 本研究提出的两步预测控制算法是在MPC框架下的创新，它对一步预测控制算法的局限性进行了改进，通过两步预测的方式优化了控制策略。这种算法可以更精确地预测未来状态，并在一定程度上减少了计算量，提高了实时控制性能。应用该算法的三相逆变器能够在保证输出电压质量的同时，有效控制电压THD值在2.9%以内，这对于提高电力系统的运行效率和用电设备的性能具有重要意义。 通过深入研究和仿真测试，研究者们总结出两步预测控制算法在MPC三相逆变器中的应用效果，并对其性能进行了详细的分析与优化。研究内容不仅涵盖了算法的理论分析，还包括了算法实现的具体步骤、仿真验证过程以及与传统算法的性能对比。这些研究不仅为电力电子工程师提供了一种新的逆变器控制手段，也为后续相关领域的研究工作奠定了基础。 在实验中，研究者们搭建了基于两步预测控制算法的三相逆变器模型，并对其输出电压进行了测试。测试结果表明，采用两步预测控制算法的三相逆变器在不同负载条件下的输出电压均能保持较低的THD值，充分证明了该算法的优越性和实用性。这项研究成果不仅为电力电子设备的输出电压控制提供了新的解决方案，也为电力系统提供了更加稳定可靠的电能供应。 此外，文章标题和文件名称列表中提及的“gulp”并未在描述中给出明确解释，因此无法直接分析其在本研究中的意义或作用。不过，根据相关技术背景推测，“gulp”可能与MPC控制算法的某个细节或者实验过程中的某个步骤有关，具体则需要结合研究的实际内容进行理解。 两步预测控制算法的提出和应用，为三相逆变器输出电压的优化控制提供了新的研究方向，具有重要的理论价值和应用前景。未来的研究可以从算法的进一步优化、控制性能的提升以及实际应用场景的验证等方面进行深入探索。

在机器人技术领域，舵轮底盘的设计是至关重要的，因为它直接影响到机器人的移动性能、灵活性以及控制精度。本资料包“三轮舵轮底盘与四轮舵轮底盘算法及仿真.zip”着重介绍了这两种常见舵轮底盘的算法实现和仿真过程。 我们来看三轮舵轮底盘。这种底盘通常由一个驱动轮和两个万向轮（或称为舵轮）组成。驱动轮负责提供前进和后退的动力，而两个舵轮可以自由地旋转并改变机器人方向。三轮布局的优势在于结构简单，控制相对容易，但可能在稳定性上略逊于四轮设计。其算法主要涉及轮速控制、转向角计算和运动学模型建立。在仿真过程中，我们需要利用机器人动力学方程，结合PID控制器进行速度和角度的精确控制。 接着，我们转向四轮舵轮底盘。这种底盘拥有四个独立的舵轮，每个都可以独立转动，提供更大的灵活性和稳定性。四轮布局能更好地处理负载变化和不平坦地面的情况，但控制算法也更为复杂。它的算法设计通常包括四轮独立驱动的控制策略、路径规划、避障策略以及实时定位。在仿真阶段，需要考虑更多的因素，如四轮之间的协调、地面摩擦力的影响等。 无论是三轮还是四轮舵轮底盘，其仿真都离不开数学建模。我们需要构建机器人的运动学模型，这包括将电机转速转化为轮子线速度的转换函数，以及根据机器人姿态和舵轮位置计算出机器人实际运动轨迹的逆运动学模型。此外，还需要考虑物理效应，如摩擦力、重力和惯性。 在具体实现时，常用编程语言如C++、Python等，配合仿真软件如Robot Operating System (ROS) 和 MATLAB/Simulink进行。ROS提供了丰富的库和工具包，便于实现传感器数据处理、控制算法编写和多机器人协同；而Simulink则以其直观的图形化界面，便于快速搭建和调试控制系统。 在仿真验证过程中，我们会进行各种测试，如直线行驶、曲线行驶、原地旋转、目标跟踪等，以确保底盘性能满足设计要求。同时，还需要考虑如何处理传感器数据，如编码器读数、陀螺仪和加速度计的数据融合，以实现精确的定位和姿态估计。 三轮舵轮和四轮舵轮底盘的算法设计与仿真涵盖了机械工程、控制理论、计算机科学等多个领域。通过深入理解和实践，我们可以为机器人研发提供坚实的基础。这个资料包提供了宝贵的教育资源，帮助学习者掌握舵轮底盘的核心技术，并应用于实际项目中。

内容概要：这份文档是湖北师范大学计算机与信息工程学院的《算法设计与分析》期末试卷，旨在评估学生对算法基本理论的理解和实际运用能力。主要内容分为三大板块：第一部分是选择题，涵盖了算法基础概念如哈夫曼编码、排序算法分类、随机算法特性等；第二部分是编程题，重点考察了会议安排问题、阶乘求和及分治法的实际应用；第三部分是简答题，深入探讨了算法的时空复杂度、贪心算法和动态规划之间的区别及回溯法的特点。通过对这些问题的回答能反映出考生对数据结构及典型算法掌握程度。 适合人群：计算机科学与技术专业的高年级本科生以及对此有兴趣的学习者。 使用场景及目标：本试卷适合作为教学材料或自学指南，帮助学习者理解和复习算法的基础知识点，增强他们在解决问题方面的能力。同时也能作为评估工具衡量学生在特定领域的学习成果。此外，教师还可以用这套试卷进行教学效果评价。 阅读建议：由于试卷题目涵盖广泛，建议读者先系统地预习相关教材或资料后再做练习。完成后还需仔细对照标准答案进行检查和反思错误原因，以便更好地巩固所学知识并提升自身技能水平。