【标题】中的“matlabB样条轨迹规划，多目标优化，7次非均匀B样条轨迹规划”涉及的是机器人路径规划领域中的一个重要技术。在机器人运动控制中，轨迹规划是确保机器人按照预设的方式从起点到终点移动的关键步骤。B样条（B-Spline）是一种在数学和工程中广泛使用的曲线拟合方法，它允许我们生成平滑且可调整的曲线。在这里，提到的是7次非均匀B样条，意味着曲线由7次多项式控制，并且节点间距可以不均匀，这样可以更好地适应不同的路径需求。 “基于NSGAII遗传算法，实现时间 能量 冲击最优”指出该规划过程采用了多目标优化。NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种高效的多目标优化算法，它利用种群进化策略来同时优化多个相互冲突的目标函数。在这个案例中，目标是找到一条轨迹，使得它在时间消耗、能量消耗和冲击（通常与舒适度或机械损伤相关）方面达到最优平衡。 【描述】中提到，“换上自己的关节值和时间就能用”，意味着这个MATLAB代码提供了一个通用框架，用户只需输入自己机器人的关节角度序列和期望的规划时间，就可以自动生成符合优化条件的轨迹。代码中的“中文注释”对于初学者来说非常友好，有助于理解每个步骤的功能和意义。 结合【标签】“软件/插件”，我们可以推断这是一个可以应用于MATLAB环境的软件或工具，可能是一个MATLAB函数或者脚本，用户可以下载并直接在MATLAB环境中运行，进行机器人轨迹规划的仿真和优化。 【压缩包子文件的文件名称列表】包括一个HTML文件，可能包含了代码的详细解释或者使用说明；四张图片（1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg）可能展示了轨迹规划的示例或者算法流程图；以及一个名为“样条轨迹规划多目标优化.txt”的文本文件，很可能包含了源代码或规划结果的数据。 这个压缩包提供的资源是一个用MATLAB实现的7次非均匀B样条轨迹规划工具，采用NSGA-II遗传算法对时间、能量和冲击进行多目标优化。用户可以根据自己的关节数据和时间要求，利用这个工具生成最佳的机器人运动轨迹，而且代码有中文注释，便于理解和应用。对于机器人控制和多目标优化领域的学习者和研究者来说，这是一个非常实用的资源。

在探讨极化敏感均匀线阵的新盲波达方向（Direction of Arrival, DOA）和极化估计算法之前，有必要对涉及的几个关键概念进行阐述。 极化敏感阵列是一种利用阵列中各个天线单元对信号极化的敏感性来处理信号的阵列系统。极化敏感阵列与传统阵列的不同之处在于，它能够基于信号的极化特征进行信号分解和检测。极化敏感阵列天线可以对具有不同极化特征的信号表现出良好的检测能力，广泛应用于通信、无线电、导航等多个领域。 波达方向（DOA）估计是指确定信号波达方向的过程，这对于雷达、声纳、无线定位等领域至关重要。传统的DOA估计算法如ESPRIT、MUSIC等，都有各自的使用场景和局限性。ESPRIT算法特别适用于均匀线阵，并且能够利用均匀线阵的特性进行参数估计。 接下来，三线性分解是一种信号处理方法，其在ESPRIT和联合近似对角化方法的基础上，能够提供一种概括性的参数估计手段。三线性分解方法在处理具有三线性模型特征的信号时，表现出其独特的优势。 在论文中，作者张小飞和是莺提出了针对极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法。盲算法指的是不需要或仅需要极少的先验信息即可进行估计的算法。该算法的核心在于对接收信号进行分析，并显示出三线性模型的特性。基于三线性分解，作者建立了一种新的联合估计算法，即极化敏感均匀线阵盲DOA和极化联合估计算法。 算法的性能通过仿真得到验证，结果显示该算法在DOA和极化估计方面具有较好的性能，并且支持小样本情况。这表明算法具有高效性和鲁棒性，尤其适合样本数量有限的情况。 文中还提到的Kruskal关于低阶三线数据分解唯一性的理论基础，为该算法的提出提供了数学支持。在数据模型方面，张小飞和是莺考虑了一个由M个正交偶极子对构成的均匀线阵，阵元间距为半波长，沿着Y轴正半轴均匀排列。该均匀线阵的信号接收模型基于球坐标系，考虑到入射波仅位于YOZ平面，从而简化了模型的复杂度。 极化敏感阵列的接收模型能够进行空域采样并检测目标信号。通过极化矢量的表达式，可以进一步分析信号的极化信息。该模型对于理解算法如何从接收到的信号中提取出DOA和极化特征具有重要意义。 在研究的背景和方法部分，论文提到了当前通信和无线领域中极化敏感阵列的重要性，以及多种DOA和极化估计算法的研究现状。新的算法能够结合极化敏感阵列的优势和三线性分解的特点，为极化敏感均匀线阵的参数估计问题提供了一种新的解决途径。 张小飞和是莺的研究为我们提供了一种新的视角和方法来处理极化敏感均匀线阵的信号，并通过三线性分解技术提出了一种有效的盲DOA和极化估计算法。该算法不仅适用于大规模阵列，同样能够处理小样本情况，具有一定的普适性和应用潜力。随着进一步的研究和仿真验证，这种新算法有望在通信、雷达和无线定位等领域得到广泛应用。

自由曲面匀光透镜被广泛应用于发光二极管(LED)照明中。传统的基于几何近似的自由曲面求解方法，由于存在建模误差，导致求解的面型不够精确，照明面均匀性下降。提出了一种误差分析及补偿方法，通过建立面型误差和出射角度误差之间的联系，结合光线追迹，实现了面型误差的准确量化和修正。采用该方法，针对1000 mm 工作距离，直径200 mm 照明范围的景观照明透镜进行了补偿设计，并用Lighttools 软件进行了仿真。结果表明：点光源模拟情况下，相对于传统几何近似求解方法，照明均匀性(最小照度/平均照度)由68.0%提升到98.5%；1 mm×1 mm尺寸LED 光源模拟情况下，在直径160 mm 的照明范围内，均匀性达到91.8%，具有良好的实用性。

针对光线在大角度偏转时菲涅耳损耗大、光强均匀性差等问题，提出了基于最优双偏转能量映射和贝塞尔曲线多参数优化的双自由曲面透镜设计算法，并利用该算法设计了基于板上芯片型（COB）发光二极管（LED）的双自由曲面透镜，该透镜可应用于可见光通信系统的光学发射端。以大面积发光面的COB LED作为光源，通过控制自由曲面透镜内外两个表面上的入射光线偏转角的比例关系（即偏转系数），可降低菲涅耳损耗。构建了出光角分别为180°和260°的大角度均匀光强分布的双自由曲面透镜，其光强均匀度分别为0.92和0.90，其光能利用率分别为89.4%和85.9%。将单自由曲面透镜和双自由曲面透镜的光学性能作对比，结果表明，单自由曲面透镜可实现出光角范围为120°~180°、光强均匀度超过0.85以及光能利用率超过85%的光分布，双自由曲面透镜在达到同样的光强均匀度和光能利用率时，可实现出光角范围为100°~260°之间的均匀光强分布。因此，利用双自由曲面透镜能够实现更大范围出光角的均匀光强分布，从而满足可见光通信系统的光学发射端的光分布要求。

延长网络生存周期是WSN的核心问题之一.为均衡网络能耗,有效延长网络生存周期,提出一种保证区域能耗均衡的非均匀多跳分簇路由算法.通过对监测区域的等间距环形划分和等夹角扇形划分,得到同环簇大小相等、不同环簇大小由外到里依次递减的非均匀分簇方案,保证网络能耗效率最优.在簇头选取阶段,通过与距离相关的通信代价评价函数在每个子区域选择最合适的节点作为簇头,减少网络局部能耗.仿真结果表明了所提出算法的有效性.

傅里叶反变换matlab代码Python中的非均匀快速傅立叶变换 该库为Python提供了更高性能的CPU / GPU NUFFT。 该库最初是Jeff Fessler和他的学生所编写的Matlab NUFFT代码的移植端口，但是已经进行了全面的改进，并添加了GPU支持。 该库未实现所有NUFFT变体，仅实现了以下两种情况： 1.）从均匀的空间网格到非均匀采样的频域的转换。 2.）从非均匀傅立叶样本到均匀间隔的空间网格的逆变换。 那些对其他NUFFT类型感兴趣的人可能想考虑通过进行非官方python包装的。 转换以单精度和双精度变体实现。 基于低内存查找表的实现和完全预先计算的基于稀疏矩阵的实现都可用。 请参阅和以获取完整的许可证信息。 相关软件 软件包中提供了另一个具有CPU和GPU支持的基于Python的实现。 NUFFT的Sigpy实现非常紧凑，因为它用于从通用代码库为CPU和GPU变体提供及时的编译。 相反， mrrt.nufft将预编译的C代码用于CPU变体，并且GPU内核在运行时使用NVIDIA提供的NVIDIA运行时编译（NVRTC）进行编译。 该工具实现了更广泛的一组非

运用有限元软件ABAQUS模拟T形带肋薄壁钢管混凝土柱在非均匀受火全过程下的耐火极限,分析了不同受火方式下构件内部温度场和应力场的变化规律及联系,同时探讨加劲肋对二者产生的影响,在此基础之上分析载荷比、载荷偏心率、截面尺寸、计算长度、等因素对耐火极限的影响规律.研究结果表明:受火方式是构件耐火极限的决定因素;加劲肋间距对构件耐火性能影响较小;在不同受火方式下,计算长度、载荷比对耐火极限影响较大;偏心载荷对耐火极限影响复杂,偏向低温区可提高耐火极限.

Tonks-Girardeau模型是1 + 1维N个不可渗透的玻色子的量子力学模型。 Vandermonde行列式提供基态的精确N粒子波函数，或者等效于位置本征态的矩阵元素。 我们考虑这些矩阵元素的大N限制。 我们提出了一个装箱处方，该装箱处方可在不依赖N的时间内计算矩阵元素的前导项，因此适合此限制。 从这个意义上讲，它允许人们在场本征态的基础上解决强耦合连续量子场理论的基态。 例如，我们针对密度均匀的状态以及由两个密度不同的区域组成的状态计算矩阵元素。

本文讨论了贝叶斯方法，用于在测试过程中估计和预测软件系统的可靠性。 针对软件故障，提出了由Musa-Okumoto（1984）软件可靠性模型引起的非均质泊松过程（NHPP）。 Musa-Okumoto NHPP可靠性模型由执行时间部分和日历时间部分两个部分组成，是软件可靠性分析中的一种流行模型。 软件可靠性模型的预测分析对于修改，调试和确定何时终止软件开发测试过程非常重要。 但是，文献中缺少对Musa-Okumoto（1984）NHPP模型的贝叶斯和古典预测分析。 本文讨论了与开发测试程序密切相关的单样本预测中的四个软件可靠性问题。 采用基于非信息先验的贝叶斯方法来为这些问题制定明确的解决方案。 给出了基于真实和模拟数据的示例，以说明已开发的理论预测结果。

针对金川矿山棒磨砂充填集料存在的成本高和供不应求的矛盾,开展了棒磨砂、戈壁砂和尾砂3种充填集料不同配比的混合集料胶结充填体强度试验研究。通过9组混合充填集料的胶结充填体强度试验和数据分析,揭示了影响胶结充填体强度的因素与规律。研究结果表明:合理添加尾砂的棒磨砂和戈壁砂混合充填料,不仅可以提高充填体强度,而且还能够减小充填料浆的分层和离析,有利于提高充填体整体质量。通过建立神经网络模型,进行不同配比的混合集料胶结充填体强度预测和回归分析,获得了满足金川矿山充填法采矿安全高效生产的充填材料配比:灰砂比为1∶4、料浆浓度大于80.8%、混合集料平均粒径不大于1.692 mm和非均匀系数不小于38.4,由此对应的3 d充填体试块密度不小于2.24 g/cm3。该研究成果为混合集料在金川镍矿充填采矿奠定了基础。