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本文通过对BUCK电路的零电流开关准谐振变换器的开关过程的分析，简化其开关过程，得到其非线性的等效模型，并在MATLAB对其进行了分析和仿真，包括用MATLAB的控制系统工具箱进行仿真。而该模型相当逼近的优点，即使在普通的计算机上，也能很快得到准确的仿真结果。同时，因为该模型是通过分析利用零电流开关运行的特点而建立的，因此也可以将其应用到相关的QRC拓扑电路上，并得到其仿真模型。

一种结合最优相干运算的极化干涉SAR相干配准方法

用matlab生成谐波代码 CoMIR：合作ntrastive中号ultimodal我法师[R epresentation为注册框架 :framed_picture: 通过深度学习以不同的方式配准图像配准 :robot: ，，，，，和 NeurIPS 2020论文代码： 目录 介绍 是在同一坐标系中对齐多个图像的过程。 与使用每个单独的图像相比，这对于提取更多信息很有用。 我们执行严格的多峰图像配准，即使每个图像中的信息完全不同，我们也可以成功对齐来自不同显微镜的图像。 以下是来自两个不同显微镜（亮场和二次谐波产生）的三个图像配准： 该存储库使您可以访问执行以下操作所需的代码： 训练一个神经网络，以在一个公共的潜在空间中转换图像。 注册在公共潜在空间中转换的图像。 它是如何工作的？ 我们结合了最先进的人工神经网络（），将输入图像转换为潜在空间表示，并为CoMIR洗礼。 CoMIR经过精心设计，可以借助经典的注册方法进行调整。 下图描述了我们的管道： 论文的主要发现 :chart_decreasing: 可以在训练过程中使用对比学习并整合等方差约束。 :framed_picture: 使用经典配准方法可以成功地对CoMIR进行对齐。 :cyclone: CoMIR是旋转等变量（）。 :robot: 使用GAN生成跨模态

CCNA_PacketTracer实验题目，附标NA实验准教程，pka格式,非常不错的学习资料

蝙蝠使用生物声呐，为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲，可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力，IBM学院奖获得者Rolf Müller教授协同他在弗吉尼亚理工学院（Virginia Tech）的团队，设计了一种人造蝙蝠耳。

定义了局部特征点对互信息量，并在两个合理的假设下提出了基于最大特征点对互信息量的一种新的图像配准方法。该方法包含了两个搜索过程：第一个过程是基于特征点对的全局搜索过程，该过程得到初始匹配点对；第二个过程是在初始匹配点对的邻域内利用互信息基本性质的局部搜索，该过程可以进一步提高匹配点对的精度。全局搜索过程能够提高搜索效率，而局部搜索又可以克服依赖于准确提取特征点的不足。最后通过理论分析和实验证明了所提出方法的有效性。

这是一种通用的多模态遥感图像匹配框架。该框架可以利用各种特征描述符如HOG、LSS、CFOG、各种梯度信息，相位信息，边缘信息等构建逐像素的三维特征表达图（不对具体特征进行限定），然后利用各种相似性测度如相关系数，灰度差平方和，欧式距离、互信息和相位相关等进行模板匹配（不对具体相似性测度进行限定），考虑到计算效率问题，我们推荐使用基于FFT的互相关做相似性测度。

提出一种快速高精度Fourier-Mellin变换图像配准方法，可提高高光谱成像过程中光谱复原的速度与精度。该方法运用两次局部上采样相位相关法，一次在对数极坐标域中估计旋转和缩放参数，另一次在笛卡尔坐标系中估计平移参数。引入梯度预处理过程，使算法更加稳健。介绍了Fourier-Mellin变换的原理，该变换可实现旋转和缩放参数的解耦合。在传统相位相关法的基础上介绍了局部上采样相位相关法。证明了梯度预处理过程的必要性。仿真结果表明，所提方法可以实现高精度的图像配准。

采用sift特征实现图像匹配，过程很详细，注释很详细，佩服，共享