基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF(BP)神经网络和PID控制器相结合,建立了神经网络PID控制器,采用传递函数进行系统建模,通过自动调整PID参数,实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释
2024-04-14 13:38:32 59KB 神经网络
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由于视频帧数量较大,视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多,为有效解决此问题,提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取,利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵,依此计算关键帧间重叠区域,按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧,将此关键帧作为基准帧,重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程,直至关键帧提取完毕,最后,利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。
2024-04-08 11:45:02 817KB 无缝拼接
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(自适应手机端)响应式人力资源服务类网站pbootcms模板,企业管理网站源码下载!PbootCMS内核开发的网站模板,该模板适用于人力资源、企业管理网站等企业,当然其他行业也可以做,只需要把文字图片换成其他行业的即可!https://www.dhaomu.com/template/pbootcms
2024-04-01 12:29:27 13.91MB pbootcms pbootcms模板 企业管理 人力资源
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自适应扬声器系统:EAW AnyaTM 和 AnnaTM(全频音箱)和 OttoTM(超 低音音箱)阵列模块经过精心设计。这些自适应系 统(ADAPTive SystemTM)在性能方面处于业界 前沿,在EAW ResolutionTM优化软件的辅助下, 可以在整个音频频谱实现自然的保真度和极强的 输出能力——调动所有观众的感官,让他们沉浸 其中。
2024-03-27 07:15:51 28.46MB PDF
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ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解) ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。,ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解) ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。
2024-03-22 10:56:15 61KB 信号处理
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CSDN海神之光上传的全部代码均可运行,亲测可用,尽我所能,为你服务; 1、代码压缩包内容 主函数:Main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,可私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开除Main.m的其他m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片; 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化随机森林RF分类预测系列程序定制或科研合作方向: 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化RF 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化RF 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化RF 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化RF 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化RF 4.4.6 其他优化算法优化RF
2024-03-20 09:46:30 187KB matlab 随机森林
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2024-03-17 15:41:34 40.26MB matlab
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为改善红外图像的视觉效果和后续处理质量,需要对图像进行增强处理。在此介绍并实现了一种空间域图像增强算法,自适应分段线性拉伸算法。首先简要分析算法原理,对该算法基于Xilinx公司XC4VLX15系列FPGA的实现方法进行了研究,以兼顾系统实时性和集成度为目的,提出灰度直方图统计和拉伸运算等关键模块的解决方案。通过试验结果分析,对压缩因子的选取提出建议。该设计的输出延迟仅为62.5 ns,且具有实现简单、集成度高、功耗低等优点,适合在精确制导武器和导航系统中应用。
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一种基于网格划分的自适应粒子群优化算法.pdf
2024-02-29 19:59:05 323KB 数据结构 参考文献 专业指导
为了提升粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的性能,提出了一种基于网格划分的自适应粒子群优化(grid-based adaptive particle swarm optimization, GAPSO)算法和基于网格划分的多样性计算方法,并设计了初始种群多样性最大化(maximal diversity algorithm for the initial swarm,MDAIS)算法。GAPSO分为两个阶段:根据粒子对多样性的贡献自适应调整粒子的进化方向,使种
2024-02-29 19:52:37 327KB 粒子群 网格 多样性 优化算法 惯性权值
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