突发事件下人群疏散行为是安全领域的研究热点,分析复杂环境下行为决策和个人心理、生理对疏散行为和时间的影响,为公共场所安全设计和制订应急预案提供可靠依据。如何体现群体的整体性和个体的差异性是人群疏散仿真的难点。为解决上述问题,提出一种多智能体和元胞自动机的人群疏散模型。首先将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的Agent,并将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的Agent。然后通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性,较好地体现了个人个性、体力、心理(恐慌度)等对疏散行为的影响。仿真结果表明,考虑了个体内在因索的人群疏散模型更接近现实,进一步提高了模型对实践的指导...

保存语句matlab代码基于噪声数据的数据驱动可达性分析 这个 repo 包含我们两篇论文的代码： 1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “使用矩阵带位体的数据驱动可达性分析”第三届年度动态和控制学习会议 () 2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “来自噪声数据的数据驱动可达性分析”提交给 IEEE Transactions on Automatic Control ( ) 问题陈述 鉴于系统模型未知，我们考虑从噪声数据进行可达性分析的问题。 识别模型是最先进的可达性分析方法的初步步骤。 然而，系统变得越来越复杂，数据变得越来越容易获得。 我们提出了使用矩阵 zonotope 和使用名为约束矩阵 zonotope 的新集合表示的数据驱动可达性分析。 下图总结了我们论文背后的想法。 文件说明 建议的数据驱动可达性分析有两个复杂程度A-文件夹examples-basic下的基本可达性分析B- 使用文件夹 examples-cmz 下的约束矩阵 z

噪声估计分布这是 Ref. 的配套发行版。 纸： O. Laligant、F. Truchetet、E. Fauvet，“数字阶跃模型信号的噪声估计”，IEEE Trans。 图像处理，2013 年 12 月，22(12):5158:67 联系人：olivier.laligant@u-bourgogne.fr 这种分配允许： - 引入新的噪声估计器 (NOLSE)，对各种类型的噪声具有有趣的性能- 在被各种合成噪声破坏的真实图像上测试各种噪声估计器- 使用各种噪声估计器估计图像中的噪声水平结果可用于各种应用。 标题图像示出了图像恢复的示例，其中通过噪声估计器获得恢复方法的参数。 估计量： - 新估算器 NOLSE 的 nolse.m、fnolse.m 类似脚本和函数版本- SI Olsen 的 averageN.m 噪声估计（请参阅 averageN 的帮助） -J.Immerkæ

支持向量机 用于背景噪声分类的支持向量机

经PPM调制的超宽带信号经斯白噪声信道的系统仿真，给出了时域和频域图。MATLAB代码

AAPM TG18测试图是PACS图像质量控制的检测标准，即将发表的中国PACS标准明确要求采用AAPM TG18测试图进行图像质量检测 由于该组图像较多，只好分开上传了，望您耐心逐一下载了

AAPM TG18测试图是PACS图像质量控制的检测标准，即将发表的中国PACS标准明确要求采用AAPM TG18测试图进行噪声测试图,图像质量检测

项目任务书模板： 1.设计题目：基于STM32的智能路口监控系统 2.要论文吗？不要 3.单片机：STM32F103系列 4.传感器：超声波、噪音 5.上位机APP：OneNet平台 6.其他关键字：WIFI，OneNet平台，本地显示，智能信号灯控 7.洞洞板/PCB：洞洞板(要焊接) 8.需要我们做什么和你想要什么，具体一些： ①超声波传感器实时监测：车流量（程序模拟车流量）、车速； ②噪音传感器实时监测：汽车鸣笛噪音； ③将以上三种数据本地LCD屏显示，并通过WIFI模块实时上传至OneNet平台； ④根据路口两个方向的车流量智能控制红绿灯(高峰小时车流量达到1800辆时)。

我们已经生成了一个信号，然后我们生成了一个随机噪声并将其添加到信号中，然后我使用 lms 算法我们尝试消除噪声对信号的影响并使原始信号尽可能恢复纯净

研究了一类具有时滞及非线性发生率的 SIR传染病模型 。首先利用特征值理论分析了地方病平 衡点的稳定性,并以时滞为分岔参数,给出了 Hopf分岔存在的条件 。然后,应用规范型和中心流形定理给出了 关于 Hopf分岔周期解的稳定性及分岔方向的计算公式 。最后,用 Matlab软件进行了数值模拟 。