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多目标粒子群算法C代码
基于C语言的多目标粒子群优化算法，主要用于各种优化工作，例如机器人的运动轨迹的优化等等
- 2020-12-02下载
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matlab 解包裹程序
该代码可以对干涉图的包裹相位进行解包裹，解包裹效果很好.
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LabView图像截屏
通此程序可实现LABVIEW软件截图，自动定位坐标，根据坐标抓取图片，并保存
- 2020-11-27下载
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Matlab PCA+SVM人脸识别（包含GUI界面设计）
包含代码和人脸数据库，更改文件夹地址后即可运行，Matlab人脸识别，包含GUI界面设计
- 2020-12-06下载
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EUNIT电力负荷预测竞赛完整数据
欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据，里面包含了1997年、1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，要求预测1999年1月份的负荷数据。另外，给出了1997、1998年每年的节假日数据和每天的天气数据。
- 2020-12-06下载
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sentinel-1_SNAP数据处理教程.pdf
简单易懂，初学者可快速学会SNAP的数据预处理操作。从数据的读取到数据的预处理步骤详细有说明。对于哨兵数据的处理SNAP是一个很好的处理工具，大致内容介绍有Calibration（校准，标度）Speckle Filtering（几何配准，相干斑滤波）Terrain Correction（地形辐射校正）Mosaicking（拼接、镶嵌）Polarimetry（偏振测定）Interferometry（干涉量度分析法）Classification(分类)
- 2021-05-07下载
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单相电参数测量仪（精确地测量电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因数、电量等各种单相电参数）
本系统以高精度电表集成电路CS5463为计量核心、以C8051F005单片机为控制核心，并辅以必要的外围电路，可以精确地测量电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因数、电量等各种单相电参数。系统主要包括采集模块、信号调理模块、计量模块、控制模块、语音模块、通信模块等。同时还可以实现预购置电量设置、分时段计量、超限保护、语音报警、打印以及与上位机通信功能。
- 2020-12-01下载
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C# DLL 进程注入示例。
C# DLL 进程注入示例。C# DLL 进程注入示例。C# DLL 进程注入示例。
- 2021-05-06下载
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东北大学——现代控制理论——课件
现代控制理论课件，详细的介绍了现代控制理论的相关知识点§1.1现代控制理论的形成和发展、经典控制理论的形成与发展18世纪初19世纪20世纪40年代萌芽发展形成阶段阶段体系Northeastern University球止又于1、萌芽阶段随着科学技术与工业生产的发展,到十八世纪,自动控制技术逐渐应用到现代工业中。其中最卓越的代表是瓦特( J. Watt)发明的蒸汽机离心调速器,加速了第一次工业革命的步伐瓦特Northeastern University球止又于2、发展阶段1868年马克斯韦尔(J.C. Maxwel1)解决了蒸汽索机调速系统中出现的剧烈振荡的不稳定问题,提出了简单的稳定性代数判据马克斯韦尔(JC. Maxwe11)Northeastern University球止又于3、形成体系阶段1895年劳斯( Routh)与赫尔维茨( Hurwitz)把与克斯韦尔的思想扩展到高阶微分方程描述的更复杂的系统中,各自提出了两个著名的稳定性判据一劳斯判据和赫尔维茨判据。基本上满足了二十世纪初期控制赫尔维茨( Hurwitz)工程师的雷要Northeastern University由于第二次世界大战需要控制系统具有准确跟踪与补偿能力,1932年奈奎斯特(H. Nyquist)提出了频域内研究系统的频率响应法,为具有高质量的动态品质和静态准确度的军用控制系统提供了所需的分析⊥具。奈奎斯特Northeastern University4、经典控制理论的特点和局限性(1)以SIS0线性定常系统为研究对象(2)以拉氏变换为工具,以传递函数为基础在频率城中分析与设计(3)难以有效地应用于时变系统、多变量系统(4)难以有效地应用于非线性系统Northeastern University二、现代控制理论的形成与发展20世纪50年代60~80年代80年代后萌芽发展形成阶段阶段体系Northeastern University1.五十年代后期,贝尔曼( Bellman)等人提出了状态分析法;在1957年提出了动态规划。2.1959年卡尔曼( Kalman)和布西创建了卡尔曼滤波理论;1960年在控制系统的研究中成功地应用了状态空间法,并提出了可控性和可观测性的新概卡Northeastern University
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MATLAB信号处理EEMD工具箱
EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。
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