四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。

基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统.zip

在本本科毕业设计项目中，主要实现了两个关键的技术——图像隐写分析与隐写去除，这两部分都是信息安全领域的重要研究方向。项目利用了深度学习技术，特别是神经网络模型，为图像隐写术提供了高效的解决方案。 我们来讨论图像隐写分析。隐写术是一种在数字图像中隐藏信息的技术，通常用于保密通信或者版权保护。而隐写分析则是反向过程，即检测和提取这些隐藏的信息。在这个项目中，采用了SRNet（Super-Resolution Network）网络模型进行隐写分析。SRNet是一种基于深度学习的超分辨率重建网络，它能够通过学习图像的高阶特征来提升图像的分辨率。在这里，SRNet被改编并应用于隐写检测，其强大的特征提取能力有助于识别出图像中可能存在的隐写痕迹，从而实现有效的隐写分析。 接下来，我们关注隐写去除环节，这里使用的是DDSP（Deep Dct Sparsity Prior）网络模型。DDSP模型是针对图像隐写去除设计的，它利用离散余弦变换（DCT）的稀疏性特点，结合深度学习的方法，来恢复被隐写篡改后的原始图像。在DDSP模型中，网络会学习到图像DCT系数的稀疏分布特性，并通过反向传播优化，尽可能地还原未被隐写篡改的图像内容，达到去除隐写信息的目的。 此本科毕业设计项目的实施，不仅展示了深度学习在图像处理领域的强大能力，还体现了在信息安全领域的应用潜力。SRNet和DDSP网络模型的结合使用，提供了一套完整的从检测到去除的隐写处理流程，对于理解和研究图像隐写技术具有重要的参考价值。同时，这也是一次将理论知识转化为实际应用的良好实践，对于提高学生的动手能力和解决实际问题的能力大有裨益。 在实际操作中，项目文件“ahao3”可能是包含了该项目代码、数据集、训练脚本等相关资料的文件或文件夹，具体的内容可能包括模型的训练记录、测试结果、源代码等，这些资料对于复现和理解这个项目至关重要。通过深入研究这些文件，可以更深入地了解SRNet和DDSP模型的工作原理以及如何在图像隐写分析和去除任务中应用它们。 这个本科毕业设计项目是对深度学习应用于图像隐写分析和去除的积极探索，不仅对学术研究有所贡献，也为实际的安全防护工作提供了新的思路和技术支持。

修正Sway-Rocking土-结构相互作用模型的试验验证，李雄彦，王国鑫，修正Sway-Rocking Model (修正S-R模型)可模拟土体与基础之间的非线性，也可反映上部结构高阶振型的影响。为考察修正S-R模型的有效性，论文

MATLAB基于卡尔曼滤波的锂蓄电池SOC设计 用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态 （SOC）。 采用基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法估计电池SOC时，?一般假定噪声为零均值白噪声，且噪声方差已知。 在噪声确定的情况下，基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法的估计效果很好，但实际上白噪声不存在。 重述： 使用自适应卡尔曼滤波方法，MATLAB基于锂离子动力电池的等效电路模型设计了一种在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态（SOC）的方法，以解决未知干扰噪声的环境下的问题。 在估计电池SOC时，采用了基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法。通常假设噪声为零均值白噪声且噪声方差已知。虽然基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法在噪声方差确定的情况下有很好的估计效果，但实际情况下不存在白噪声。 涉及的 - 锂蓄电池 - 卡尔曼滤波 - SOC（State of Charge，荷电状态） - 锂离子动力电池 - 等效电路模型 相关 1. 锂蓄电池：锂蓄电池是一种充电电池，利用锂离子在正负极之间移动，并在充放电

无刷直流电机Simulink仿真模型（附带论文）.rar inverter.m kaoshi.mdl referenceCurre.asv referenceCurre.m 毕业论文.doc 本文在MATLAB的SIMULINK的环境下，利用其丰富的模块库，在分析BLDCM数学模型的基础上，建立BLDCM控制系统仿真模型，整个控制系统主要包括电动机本体模块、逆变器模块、电流滞环控制模块、速度控制模块等。 1.反电势求取模块 本文直接采用了SIMULINK中的Lookup Table模块，运用分段线性化的思想，直观的实现了梯形波反电动势的模拟，具体实现如图4所示。 图 4 反电势求取模块 Lookup Table模块的实质是通过查表构造反电动势波形，只要把360°内的反电动势的单位波形预先输入至Lookup Table模块中，就能得到其单位理想波形，由前面的数学模型知道，反电势梯形波的幅值为：e=Ke*ω。其中Ke为电机的反电动势系数。具体的Lookup Table参数设置参照下表 1。 0.2速度PID控制模块 速度控制模块采用PID调节。 0.3参考电流模块 参考电流模块的作用是

模型 【作品名称】：基于FPGA的8位模型计算机设计与仿真【课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本设计将自顶向下地对8位模型计算机设计，完成系统设计、功能模块和仿真、系统顶层设计与仿真，加深了对"数字逻辑与数字系统"知识的理解，强化了理论知识，掌握了的实践和应用。 在QuartusⅡ环境下，采用VHDL语言构建算术逻辑运算单元、累加器、控制器、地址寄存器、程序计数器、数据寄存器、存储器、节拍发生器、时钟信号源、指令寄存器、指令译码器功能模块，以及模型计算机系统。在ModelSim仿真环境下，完成功能模块，以及模型系统仿真。

Dreamscapes 梦境 巨大外部场景的大量资源Unity艺术人物场景模型包插件美术资源包unitypackage 版本2.0 支持Unity版本5.3.1或更高 Dreamscapes 是用于创建巨大外部场景的大量资源集合。从小区域到巨大的外部环境，您都会在这个包中找到您需要的一切。 该软件包包含一些可与 Unity 地形系统以及内置树生成器一起使用的模型和纹理。您可以使用提供的基础纹理和材料创建自己的树木和灌木丛，可能性是无限的。 还包括三个演示场景，以帮助您为自己的场景设置灯光和颜色。创建每个场景都是为了展示所提供资产的多功能性，但可能性并不止于此。您可以轻松创建自己的梦幻般的地点。 在这里下载演示！ 资产清单： - 2 个山精灵 - 3个天空盒 - 7 颗晶体 - lowpoly - 7 个灌木丛 – 易于编辑！ - 10 种草纹理 - 易于调整，您可以在编辑器中为它们着色！ - 15 棵树 – 易于编辑！ - 13 种地面纹理 – 具有法线，以及一些草和泥的变化 - 22 块岩石 – 低多边形模型，包括法线贴图和每块 3 种颜色变化！ 更新V1.2 我们为树木和道具提供了

**Fama-French三因子模型**是金融学领域一个重要的投资组合理论，由经济学家Eugene Fama和Kenneth French在1992年提出。这个模型扩展了资本资产定价模型（CAPM），增加了市场风险之外的两个额外的风险因素，以更好地解释股票收益的差异。Fama-French三因子模型的三个因子包括： 1. **市场因子（Market Factor, Mkt-RF）**：这是CAPM中的核心因子，表示市场整体的风险回报，即市场指数收益减去无风险利率。 2. **规模因子（Size Factor, SMB - Small Minus Big）**：这个因子揭示了小市值公司相对大市值公司的超额回报。SMB因子通过比较小公司组合与大公司组合的平均收益率来度量。 3. **价值因子（Value Factor, HML - High Minus Low）**：价值因子反映了价值股（低市净率或低市盈率）相对于成长股（高市净率或高市盈率）的超额回报。HML因子通过对比高账面市值比（Book-to-Market Ratio, B/M）股票组合与低B/M股票组合的收益率来计算。 在《Fama French 1992 Table 1》的研究中，Fama和French使用了美国股票市场的历史数据，通过对大量股票的统计分析，验证了这三个因子对股票收益的显著影响。他们发现，在调整了市场风险暴露后，规模和价值因子仍然能够解释股票收益的异象，这为理解资产定价提供了新的视角。 `Fama-French-Replication.R` 文件很可能是用来复现该研究中计算因子权重和构建因子收益的过程。R语言是一种广泛应用的数据分析和统计编程语言，非常适合处理这种复杂的金融数据和模型计算。在这个脚本中，通常会涉及以下步骤： 1. **数据获取**：需要获取股票的收益率、市值、账面市值比等信息，这些数据可能来源于CRSP（Center for Research in Security Prices）、Compustat等金融数据库。 2. **数据预处理**：清洗和整理数据，确保所有股票的时间序列是连续的，同时处理缺失值和异常值。 3. **因子构造**：根据市值和B/M比例将股票分类，计算SMB和HML因子的月度收益。同时，获取市场因子Mkt-RF，通常是通过市场指数收益率减去短期国债利率得到。 4. **因子暴露度计算**：对于每个股票，计算其对三个因子的暴露度，这涉及到回归分析，以确定因子权重。 5. **因子收益计算**：根据股票的因子暴露度和因子收益，计算出每个股票因这三个因子所产生的预期超额收益。 6. **结果验证**：通过对股票的实际收益与因子模型预测收益进行对比，评估模型的解释力，看是否能复现出原文中的结果。 复现这个过程可以帮助我们理解和验证Fama-French三因子模型的有效性，同时也可作为进一步研究的基础，比如探索不同市场的适用性，或者结合其他因子（如动量因子）来改进模型。此外，这样的分析也常用于学术研究、投资策略制定和风险管理等领域。

Python大数据分析与机器学习之线性回归模型数据——“IT行业收入表.xlsx”IT行业收入表_