为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度，提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试，仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比，全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。

单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表（VO）：初始化，跟踪，局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后，我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示： 在上图中： 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹：白线来自VO；白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点，其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比，它对算法的描述更为清晰，因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO： 1.1。 初始化 估计相对相机姿势： 给定视频，将第一帧（图像）设置为参考，并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵（E）和单应矩阵（H）。 用的方法计算它们的对称传递误差，然后选择更好的一个（即，如果H /（E + H）> 0.45，则选择H）。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势，即旋转（R）和平移（t）。 通过使用OpenCV，E给出1个结果，H给出2个结果，满

此 Simulink 模型是基于平衡点周围的局部线性化模型来说明非线性设备的 GPC 控制。 非线性设备是在论文“Constrained Pole Assignment Control of a Two Tank System”，2014 年第 15 届国际喀尔巴阡控制会议 (ICCC)，pp.52-57 中描述的双槽系统。 输出为罐 2 的液位。未观察罐 1 的液位。 它由以下文件组成： TwoTank.mdl：Simulink 模型T2Tank.m : 工厂的 S 函数T2TankControl.m : 控制器的 S 功能GPCcoef.m : 一个计算 GPC 系数的函数我的论文“一种新的类似 DMC 的 GPC 实现” Radial.m : 一个简单的函数来计算 sign(x)sqrt(|x|) 用户可以尝试修改这里作为参考信号的阶跃函数的最终值（一定不要偏离平衡太多，因为

海浪能等可再生能源在应对全球能源需求的巨大增长方面发挥着举足轻重的作用。 预计波浪能将成为未来十年增长最快的能源之一，为可持续能源提供巨大的潜在来源。 本研究调查了振荡浮标式波浪能转换器 (WEC) 的放置优化。 评估了由一系列完全淹没的三系绳浮标组成的波浪农场的设计。 在波浪养殖场中，浮标位置对养殖场的产量有显着影响。 由于浮标之间非常复杂的相互作用（建设性和破坏性），优化浮标位置是一个具有挑战性的研究问题。 这项研究的主要目的是通过在尺寸受限的环境中放置浮标来最大化农场的功率输出。 该框架提出了一种新的启发式局部搜索与数值优化方法相结合的混合方法，该方法利用基于知识的代理权模型。 以下论文报告了所有优化结果： Neshat, M.、Alexander, B.、Sergiienko, N. 和 Wagner, M.（2019 年）。 通过混合局部搜索对波能转换器位置优化的新见解。 a

基于色彩校正和非局部先验的水下图像恢复

基于一阶局部多项式分析的自适应相位去噪

基于MATLAB实现图像降噪好的程序

EIT / UTT双模态成像的自适应局部加权图像重建算法

LMD（局部均值算法），可以实现信号的局部均值分解，亲测可以运行！！！

之前上传过一次，不小心删掉了，现在重新发送。基于matlab的cfar检测程序，识别sar图像中的船只，分为全局，局部和双参数检测。已经实验效果不错。