POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P

POA-VMD+降噪技术：鹈鹕优化变分模态分解与余弦相似度结合小波阈值降噪的实践与应用,POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号POA-

"TSMC工艺下两级运算放大器电路版图设计与仿真详解",两级运算放大器电路版图设计 cadence 618 电路设计 版图设计 工艺tsmc18 低频增益87dB 相位裕度80 单位增益带宽积GBW 30MHz 压摆率 16V uS 有版图，已过DRC LVS，面积80uX100u 包安装 原理图带仿真过程，PDF文档30页，特别详细，原理介绍，设计推导，仿真电路和过程仿真状态 ,两级运算放大器; 电路版图设计; 工艺TSMC18; 频率增益; 相位裕度; 单位增益带宽积GBW; 压摆率; 版本控制; 原理图; 仿真过程; PDF文档。,基于TSMC18工艺的87dB低频增益两级运算放大器版图设计及仿真研究

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现滚动轴承故障诊断。主要采用变分模态分解（VMD）对振动信号进行处理，将其分解为多个本征模态函数（IMF），并通过计算各IMF的峭度来识别潜在的故障特征。文中不仅解释了VMD的基本原理及其相对于传统方法的优势，还给出了具体的MATLAB代码实现，包括参数设置、信号分解以及峭度计算的具体步骤。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些从事设备维护、故障检测工作的专业人员。 使用场景及目标：适用于需要对机械设备特别是旋转机械如电机、风机等进行状态监测和故障预测的情景。目的是为了能够及时发现早期故障迹象，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命。 其他说明：虽然本文重点在于理论讲解和代码实现，但强调了实际应用中还需结合更多高级的数据分析技术和机器学习模型以提升诊断效果。

植被覆盖度( FVC）指植被（叶、茎、枝）在地面垂直投影面积占区域总面积比例。 像元二分模型计算：FVC=(NDVI - NDVI_soil）/（NDVI_veg - NDVI_soil） 式中，NDVI_soil为完全裸土或无植被覆盖区域NDVI值，NDVI_veg为完全被植被覆盖的像元NDVI值。累计百分比为5%时的NDVI值为NDVI_soil，累计百分比为95%时的NDVI值为NDVI_veg。

在现代工业质量检测或图像分析任务中，利用图像处理和纹理分析方法来判别表面是否光滑，具有重要的现实意义。本文将介绍一段基于 Python、OpenCV 以及 scikit-image 的代码，展示如何通过图像预处理、纹理分析、轮廓检测和加权评分等步骤，实现对多张图像进行批量的表面光滑度判定。 在现代工业领域，质量检测和图像分析任务扮演着极其重要的角色。表面光滑度作为产品质量的重要指标之一，对于很多产品来说，表面是否平滑光洁直接关联着产品的性能和外观。随着数字图像处理技术的发展，通过图像处理技术来判别物体表面光滑度成为可能。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量用于图像处理的函数和操作。而scikit-image是基于Python的开源图像处理库，它构建于SciPy之上，并且提供了许多在工业中广泛应用的图像处理功能。本文将详细介绍如何结合使用Python、OpenCV和scikit-image库来判别图像表面的光滑度。 图像预处理是图像处理流程中不可缺少的一个步骤，它的主要目的是为了提高图像质量，去除噪声，增强图像特征，以便后续的处理和分析。预处理过程包括灰度化、滤波去噪、对比度增强等操作。灰度化能够减少图像的信息量，简化处理过程；滤波去噪是为了清除图像中的随机噪声，使图像纹理更加清晰；对比度增强则能够突出图像中的细节部分，为后续的纹理分析提供清晰的依据。 纹理分析是评估图像表面光滑度的关键步骤。纹理可以反映图像表面的微观特性，通过分析纹理，我们可以获得关于表面粗糙程度的定性和定量信息。在本文中，我们将使用灰度共生矩阵（GLCM）等方法进行纹理分析。GLCM能够描述图像中像素灰度的空间相关特性，通过统计分析，可以从图像中提取出粗糙度、对比度、均匀性等纹理特征。 轮廓检测是另一个重要的步骤，它涉及到识别和提取图像中对象的边缘信息。在光滑度检测中，轮廓检测有助于明确表面的边界，为光滑度评估提供准确的区域限定。OpenCV提供了多种边缘检测算法，例如Canny边缘检测器，通过边缘的锐利程度可以辅助判断表面的光滑性。 为了得到更加精确的光滑度评估结果，本文还会采用加权评分的方法。首先根据纹理分析和轮廓检测的结果给出初步评分，然后根据实际需求和经验赋予各项指标不同的权重，最后综合各指标得分进行加权平均，得到最终的表面光滑度判定结果。 整个流程不仅可以应用于工业产品的质量检测，也可以广泛应用于建筑、材料科学等领域。通过自动化的图像处理技术来评估表面光滑度，可以大大提高检测效率和准确性，减少人为错误，提升生产效率。 基于OpenCV和scikit-image的图像表面光滑度判别方法，不仅包含了图像预处理、纹理分析、轮廓检测和加权评分等多个环节，而且通过自动化处理实现了对表面光滑度的准确评估，这对于现代工业质量检测具有重要的现实意义和应用价值。

基于120度解耦调制的共直流母线型三相开绕组永磁同步电机零序电流抑制仿真研究及效果展示,基于120度解耦调制的共直流母线型三相开绕组永磁同步电机零序电流抑制仿真研究,共直流母线型三相开绕组永磁同步电机零序电流抑制仿真 基于120度解耦调制 -----------------仿真内容说明----------------- 1开绕组电机模型根据dq轴数学模型搭建 2双逆变器调制策略基于120度解耦调制策略 3零序电流控制器采用频率自适PR控制器 -----------------仿真效果展示----------------- 见图 ]默认发放2022a版本文件 ,关键词： 共直流母线型；三相开绕组永磁同步电机；零序电流抑制仿真；120度解耦调制；开绕组电机模型；双逆变器调制策略；频率自适PR控制器；仿真效果。,共直流母线型三相开绕组永磁同步电机仿真研究：基于120度解耦调制与零序电流抑制

内容概要：这份试卷涵盖了算法设计与分析课程的核心知识点，主要包括五个大题。第一题要求设计并优化一个递归算法用于计算2^n的值，分析其时间复杂度，并提出改进措施以提高效率。第二题聚焦于无序数组中位数的查找，不仅需要阐述算法思想，还要具体演示查找过程及其键值比较次数。第三题涉及递归方程求解，要求给出解析解。第四题围绕堆排序展开，包括最大堆的构建、降序排序的具体步骤以及时间复杂度分析。第五题则探讨了最短路径问题和背包问题，前者要求设计算法计算任意两点间的最短路径并分析时间复杂度，后者要求针对给定实例设计三种贪心算法和自底向上的动态规划算法求解最优解，同时分析算法的时间复杂度。; 适合人群：计算机科学相关专业的大二及以上学生，尤其是正在学习或复习算法设计与分析课程的学生。; 使用场景及目标：①帮助学生巩固课堂上学到的理论知识，如递归、排序、贪心算法、动态规划等；②通过实际题目练习，提高解决复杂问题的能力；③为准备期末考试或其他相关考试提供参考和练习材料。; 阅读建议：由于试卷题目较为抽象且涉及较多数学推导，建议在解答前先复习相关概念和公式，再尝试独立完成每道题目。可以将此试卷作为阶段性测试工具，在学习完相应章节后进行自我检测。

### 算法设计与分析实验报告知识点总结 #### 实验一：Coin-row problem 1. **问题定义**：给定一排硬币，每个硬币有一定的价值，求出一种方法在不拾取相邻硬币的前提下，可以拾取的最大价值。 2. **算法思想**：通过动态规划解决问题，从左到右计算每一个位置能获得的最大价值。对于每个硬币，有两种选择：拾取当前硬币和不拾取当前硬币，然后取两种选择中的最大值。 3. **时间复杂度**：O(n)，因为只需要遍历一次硬币数组即可完成计算。 4. **空间复杂度**：O(1)，由于只需要存储上一个位置和当前位置的两个值，可以使用固定空间完成计算。 5. **具体实现**：首先定义数组来存储每一步的最大值，然后从左到右遍历数组，每个位置上更新最大值，最后输出最后一个硬币的最大值作为答案。 #### 实验二：Coin-collecting by robot 1. **问题定义**：在一块棋盘上，机器人从左上角出发，到达右下角，中间有硬币分布，要求在不回头的前提下，拾取尽可能多的硬币。 2. **算法思想**：使用动态规划算法。机器人在每个格子时，有两种选择：向右或向下移动一格。在每次移动时，比较右边和下面的硬币数量，选择一个硬币数量多的方向移动，从而保证在到达右下角时，已经收集了最多的硬币。 3. **时间复杂度**：O(n*m)，其中n是棋盘的行数，m是棋盘的列数，因为需要遍历整个棋盘。 4. **空间复杂度**：O(n*m)，由于需要一个二维数组来记录每个位置的最大硬币数，空间复杂度与棋盘的大小成正比。 5. **具体实现**：定义一个二维数组来存储到每个位置时可能收集到的最大硬币数，然后遍历整个棋盘，记录从起点到每个格子的最大硬币数，最后输出右下角的最大硬币数。 #### 实验方案 1. **头文件和命名空间**：使用了头文件，这个头文件包含了几乎所有的C++标准库头文件，方便代码编写，但在生产环境中使用需要谨慎。 2. **变量声明和初始化**：声明了数组a来存储硬币的价值或硬币的分布，并初始化为0。 3. **输入处理**：使用cin来读取硬币的数量和每枚硬币的价值或硬币的分布矩阵。 4. **算法实现**：使用动态规划的方法进行数组的更新，得出最大价值或硬币数量。 5. **测试数据规模及生成方式**：设定不同的数据规模进行测试，手动输入测试数据，以验证算法的正确性和效率。 6. **运行时间和空间的采集方法**：使用clock_t数据类型和clock()函数来计算算法运行的时间，并通过sizeof运算符来获取程序运行时占用的内存空间。 #### 实验环境 实验环境配置为Windows 10系统，使用DEV开发环境进行代码的编写和测试。 ###

要运行代码，请在 Matlab 窗口中键入“start”。 这是为论文生成结果的软件 Jan Martin Nordbotten、Talal Rahman、Sergey Repin、Jan Valdman，Barenblatt-Biot 多Kong弹性模型近似解的后验误差估计。 应用数学中的计算方法 10, No. 3, 302-315 (2010) 可以在位于http://sites.google.com/site/janvaldman/publications的作者网页上找到该论文的链接 当您发现代码有用时，请引用该论文。