最近的研究表明，在高能量下，像p + p这样的小系统的碰撞所产生的签名与在重离子碰撞中广泛观察到的签名相似，暗示着形成具有集体行为的介质的可能性。 出于这种动机，我们在一个使用质子各向异性和非均匀密度分布的小型系统中，使用了传统上用于重离子碰撞的Glauber模型，并发现所提出的模型可重现p + p的带电粒子多重性分布 LHC能量的碰撞非常好。 确定了碰撞几何属性，例如平均碰撞参数，二元碰撞的平均次数（⟨Ncoll⟩）和不同多重性下的平均参与者数量（⟨Npart⟩）。 估计⟨Ncoll⟩之后，我们计算了p + p碰撞中的核修饰样因子（RHL）。 我们还使用对初始几何形状的线性响应来估计偏心率和椭圆流随带电粒子多重性的变化。

Wagner_Park_Gerstoft_T-SP_非均匀线性阵列无网格DOA估计的MATLAB代码包_Wagner_Park_Gerstoft_21_T-SP_ A package of MATLAB codes for Gridless DOA estimation for Non-uniform linear arrays.zip 在现代信号处理领域，方向到达估计（DOA）是判断信号源空间方位的重要技术。Wagner、Park与Gerstoft等人提出的非均匀线性阵列无网格DOA估计算法，已经成为该领域研究的热点。这一算法主要针对传统DOA估计方法中存在的格网依赖性问题，提出了一种新的无需先验网格划分的估计策略。 利用非均匀线性阵列的灵活性，算法可以有效避免阵列孔径损失和栅瓣效应，从而提高空间谱分辨率和估计精度。算法的核心在于交替投影技术，这是一种迭代计算过程，通过不断地在信号子空间和噪声子空间之间投影来逼近真实信号的导向向量。 MATLAB代码包中包含的实现是这一算法的具体应用，该代码包为研究者和工程师提供了一个强大的仿真工具。通过运行这些MATLAB脚本，用户可以在各种模拟环境下测试算法的性能，包括不同信噪比(SNR)、不同信号源数量以及不同阵列配置情况。此外，代码包中的算法实现细节，如信号模型构建、协方差矩阵估计、交替投影过程以及最终的导向矢量求解等，都经过精心设计，以确保估计结果的准确性和计算效率。 代码包中的一部分文件名如AlternatingProjections-main，暗示了算法中交替投影的实现机制。这一核心思想是通过循环迭代，使估计结果逐渐逼近真实的DOA。具体过程是先假设一个信号模型，然后计算协方差矩阵，再通过交替投影的方式修正模型，最终得到接近真实值的信号导向向量。 由于算法的非网格特性，这使得其在处理动态变化的信号环境时具有独特优势。相比需要先验网格划分的传统DOA估计方法，它在计算复杂度和空间分辨率上都有显著优势。同时，该算法也表现出了良好的鲁棒性，能够在低信噪比的条件下依然保持较高估计精度。 该MATLAB代码包不仅适用于学术研究，同样也可以在无线通信、雷达系统、声纳探测等领域中直接应用，为相关技术的开发和性能优化提供了新的思路。通过代码包中提供的仿真功能，工程师可以进行算法验证和系统设计评估，进而推动相关技术的发展和创新。 由于算法实现的复杂性，代码包中还可能包含了相关的函数库和辅助工具，以简化算法的实现和测试过程。这些工具可能包括信号处理的辅助函数、用户交互界面以及性能评估指标的计算等。这种全面的设计使得该代码包不仅对专业人士友好，也方便了初学者的学习和实验。 Wagner、Park与Gerstoft等人提出的非均匀线性阵列无网格DOA估计算法，通过其MATLAB代码包的形式，为信号处理领域的研究和实际应用提供了强有力的工具。该算法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中显示出其优越性，尤其适合于需要高精度空间分辨率和良好鲁棒性的场景。通过这一代码包，用户能够有效地进行算法验证和性能测试，进一步推动了DOA估计技术的发展。

在现代无线通信系统中，天线阵列技术作为提高通信质量和系统性能的关键技术之一，具有重要的研究价值。天线阵列通过将多个天线元素按一定规则排列组合，能够在空间中形成特定的辐射模式，从而达到提高增益、减少干扰、增强方向性和提升信号稳定性的目的。而优化天线阵列的性能，则需要依赖于精准的计算和模拟。在这一领域，MATLAB（Matrix Laboratory）作为一种高性能数值计算和可视化软件，被广泛应用于工程和科学计算中，尤其在天线阵列的设计与优化方面，MATLAB提供了一种便捷高效的仿真手段。 非均匀天线阵列指的是天线阵列中的元素在空间中不是等距离排列的，这种排列方式可以进一步优化阵列的性能，通过非均匀的布置天线元素，使得阵列在特定方向上具有更高的增益，或者能够抑制旁瓣电平，从而在提高信号质量的同时减少干扰。非均匀天线阵列优化是一个复杂的过程，它涉及到信号处理、电磁场理论、最优化算法等多个领域。 优化过程通常包括阵列布局设计、方向图综合和性能评估等步骤。在布局设计阶段，需要确定天线元素的数量、位置以及辐射特性；在方向图综合阶段，则需要根据所需的辐射模式来调整各天线元素的激励幅度和相位；在性能评估阶段，通过各种性能指标如方向图、增益、驻波比等来验证优化效果。 MATLAB代码在此过程中提供了强大的支持，它允许研究人员通过编写算法脚本来实现上述各个阶段的工作。例如，在MATLAB环境下，可以通过自定义函数来计算天线阵列的方向图，利用内置的优化工具箱执行阵列参数的迭代优化，以及调用可视化工具箱来直观展示优化结果。这些脚本构成了压缩包中的主要文件内容。 代码文件可能包含了设置优化目标函数、初始化变量、调用优化算法函数等关键部分。如遗传算法、粒子群优化等现代最优化技术，以及基于梯度的优化方法等可能都被用到，以实现阵列天线性能的最优化设计。 在具体实现时，这些算法需要对天线阵列的辐射特性进行建模，例如利用传输线理论和天线原理来推导出阵元间的耦合效应，以及各阵元的激励电流分布对整个阵列辐射特性的影响。研究人员还需要考虑实际应用中的限制条件，例如天线间的最小间距、辐射功率的限制、阵元的物理尺寸等。 优化目标通常是在满足设计要求的前提下，最小化旁瓣电平、提升主瓣增益、减少天线间的互耦、实现宽带工作和多频段操作等。通过迭代计算，MATLAB代码可以逐步调整天线阵列的参数，最终得到一个性能优异的非均匀天线阵列设计方案。 此外，MATLAB中的Simulink模块可以与代码集成，为天线阵列的仿真提供了更加直观和实时的控制，这有助于进一步提高设计的效率和准确性。在仿真环境中，研究人员可以观察到在不同参数下阵列响应的变化，从而指导优化过程。 MATLAB代码为非均匀天线阵列的优化提供了一个强大的计算和模拟平台，通过精心设计的算法和优化流程，可以有效地提升天线阵列的设计质量和性能。这项技术在无线通信、雷达、卫星通信等领域有着广泛的应用前景。

基于comsol技术的地热井周期性抽采回灌策略：浅层地热水利用与非均匀周期循环抽注方法研究,基于comsol技术的地热井周期性抽采回灌与浅层地热水利用的建模指导研究,comsol地热井周期性抽采回灌 浅层地热水利用，非均匀周期循环抽住。 夏季注热抽冷冬季注冷抽热 comsollunwen复现，建模指导 ,comsol; 地热井; 周期性抽采回灌; 浅层地热水利用; 周期循环抽注; 夏季注热抽冷; 冬季注冷抽热; 复现; 建模指导,COMSOL地热井周期性管理：非均匀周期循环抽灌与复现技术 在地热能源开发领域，周期性抽采回灌策略作为一项关键技术和方法，正逐渐受到广泛关注。通过运用先进的COMSOL仿真技术，研究者们可以更深入地探索浅层地热水资源的可持续利用途径。本研究聚焦于非均匀周期循环抽注方法，即在不同的季节采用不同的注采策略，以夏季注热抽冷和冬季注冷抽热的方式，实现地热能的有效提取和地热资源的恢复再生。 地热井作为地热能开发的核心设施，其周期性抽采回灌技术的应用不仅关乎能源利用的效率，也直接影响到地热水资源的长期可持续性。通过对地热井周期性抽采回灌过程的建模和模拟，研究者可以更加精确地掌握井内流体运动规律，为设计更为合理的抽注策略提供理论依据。此外，仿真模型的构建与验证，即所谓的“复现”，是研究过程中不可或缺的一环，它确保了研究结果的可靠性和实际应用的可行性。 在夏季，地热水的温度较高，适宜进行地热供暖或热水供应，此时采用注热抽冷的策略，可以充分利用高温地热水的热能，同时通过回灌补充冷水源，维持地热系统的平衡。而到了冬季，情况则相反，地热水温度较低，适合进行冷热联供，即注冷抽热，这样既能冷却井下温度，又能利用浅层地热水的低温特性，进行冬季供暖。这种灵活调整的抽采回灌策略，能够最大限度地发挥地热资源的多重利用价值。 通过COMSOL多物理场仿真软件的应用，研究者能够创建出与实际地热井情况相符的精细模型，并对各种复杂条件下地热水的循环流动进行模拟。这种基于物理现象模拟的技术，对于理解地下流体运动规律、优化抽注方案、评估地热资源开发对环境的影响等方面，都具有重要意义。 基于COMSOL技术的地热井周期性抽采回灌策略的研究，涵盖了从建模指导到实际应用的广泛内容，不仅包括地热井的周期性管理、非均匀周期循环抽灌技术的开发，还包括了对浅层地热水利用策略的深入分析。通过这些研究，我们有望推动地热能源开发进入一个新的阶段，为未来能源的可持续发展做出贡献。

内容概要：本文详细介绍了机械臂关节空间的五次非均匀B样条轨迹规划方法，并提供了具体的Matlab实现代码。五次非均匀B样条因其在拟合复杂曲线方面的优势，能够使机械臂的运动更加平滑、精确，减少冲击和振动。文中不仅展示了如何定义关节起始值、终止值以及时间节点，还深入解析了节点向量的构建、关节轨迹计算循环和B样条基函数的递归计算。此外，文章还讨论了如何通过调整控制点和节点向量来优化轨迹形状，并给出了多个实用的代码片段和调试建议。 适合人群：对机器人技术和机械臂轨迹规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行机械臂轨迹规划的研究项目或工程应用，旨在提高机械臂运动的平稳性和精度，减少机械振动，确保机械臂运行的稳定可靠。 其他说明：文章强调了五次非均匀B样条在轨迹规划中的优越性，并提供了详细的代码实现步骤，帮助读者快速理解和应用该技术。同时，文中还提到了一些常见的注意事项和调试技巧，有助于避免常见错误并优化轨迹性能。

【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。

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.

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。