用MA TLAB 語言及MA TLAB 語言編制的優(yōu)化工具箱進行優(yōu)化設(shè)計具有語言簡單、函數(shù)豐富、用法比 較靈活、編程效率高等特點. 本文對遺傳算法和基于MA TLAB 的遺傳算法優(yōu)化工具箱(GAO T ) 作了簡要的介 紹、分析了優(yōu)化工具函數(shù), 并結(jié)合非線性、多峰值函數(shù)問題的優(yōu)化實例, 說明了遺傳算法是一種具有良好的全局 尋優(yōu)性能的優(yōu)化方法.
上傳時間： 2014-01-25
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利用分形幾何學(xué)分析的出散體粒度分不，孔隙分布和顆粒比表面積都具有分形特征，服從標(biāo)度律．
上傳時間： 2014-01-10
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Contourlet變換結(jié)合了不可分離的方向濾波組,具備小波所不能表達的多方向特性,能有效捕獲自然圖像的邊緣輪廓信息。本文分析了圖像ontourlet系數(shù)的統(tǒng)計特征,并利用廣義高斯函數(shù)對各子帶系數(shù)層進行建模。將此模型應(yīng)用于基于VisTex的自建紋理圖像庫,采用矩匹配估計法,提取模型參數(shù)集,運用K2L距離計算圖像間的相似度。對800幅紋理圖像進行檢索,本文方法比傳統(tǒng)小波方法的平均檢索查準(zhǔn)率高出約2％到10％不等。實驗結(jié)果表明,該方法改進了導(dǎo)向紋理的描述
標(biāo)簽： Contourlet ontourlet 方向 系數(shù)
上傳時間： 2016-02-20
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了解減法分頻電路的設(shè)計。 （2）內(nèi)容：分析例2.8程序的原理，給出其仿真結(jié)果，說明語句的功能。可以改變程序中的分頻比。引腳鎖定可參考圖2.9。 （3）說明：將CLK2的跳線冒連在2Hz上 。LED1指示輸入頻率，LED2分頻后的結(jié)果。可以看到LED1每閃爍6下，LED2閃爍一下，因為是6分頻電路。
上傳時間： 2013-12-20
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考慮非對稱耦合映象格子的控制問題, 用線性分析的方法分析了在釘扎控制下系統(tǒng)的穩(wěn)定性, 同時還分析了耦合的非對稱性對控制效率的影響. 得出將系統(tǒng)控制到幾種穩(wěn)定狀態(tài)所需要最小釘扎密度與系統(tǒng)參數(shù)間的關(guān)系和耦合梯度對控制效率的影響, 并給出了數(shù)值驗證. 釘扎控制用于非對稱耦合系統(tǒng)比用于對稱耦合系統(tǒng)更加有效, 在相同的釘扎密度下, 可控制區(qū)域隨耦合梯度的增加而增加.
上傳時間： 2016-04-12
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數(shù)值分析常用幾種方法，三灣矩陣。雅各比迭代法等算法
標(biāo)簽： 數(shù)值分析
上傳時間： 2014-01-12
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瀝青混合料配合比設(shè)計，根據(jù)各種礦料的篩分結(jié)果實現(xiàn)級配的自動計算。根據(jù)馬歇爾試驗結(jié)果實現(xiàn)最佳油石比的自動分析和繪圖
標(biāo)簽： 瀝青混合料
上傳時間： 2013-12-26
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用過采樣和求均值提高ADC分辨率 很多應(yīng)用需要使用模/數(shù)轉(zhuǎn)換器 ADC 進行測量 這些應(yīng)用所需要的分辨率取決于信號的動 態(tài)范圍 必須測量的參數(shù)的最小變化和信噪比 SNR 因此 很多系統(tǒng)使用較高分辨率的片外ADC 然而也可以通過使用一些技術(shù)來達到較高的分辨率和SNR 本應(yīng)用筆記介紹用過采樣和求均值的方 法來提高模數(shù)轉(zhuǎn)換的分辨率和SNR 過采樣和求均值技術(shù)可以在不使用昂貴的片外ADC的情況下提 高測量分辨率 本應(yīng)用筆記討論如何使用過采樣和求均值的方法來提高模/數(shù)轉(zhuǎn)換 ADC 測量的分辨率 另 外 本文最后的附錄A B和C分別給出了對ADC噪聲的深入分析 最適合過采樣技術(shù)的ADC噪聲 類型和使用過采樣和求均值技術(shù)的示例代碼
上傳時間： 2016-06-21
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OFDM信號具有高峰均功率比的特點，研究交織技術(shù)在抑制OFDM信號峰值平均功率比（PAPR）中的應(yīng)用。論文首先闡述了OFDM的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，簡單介紹了目前降低PAPR的幾種方法，在對交織法降低OFDM系統(tǒng)的PAPR進行理論分析的基礎(chǔ)上，提出了一套合理的交織方案――利用分組交織器和偽隨機交織器降低PAPR，最后通過MATLAB仿真得出結(jié)論。
上傳時間： 2014-01-12
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傅立葉描述子是分析和識別物體形狀的重要方法之一．利用基于曲線多邊形近似的連續(xù)傅立葉變換方法 計算傅立葉描述子，并通過形狀的主方向消除邊界起始點相位影響的方法，定義了新的具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變 性的歸一化傅立葉描述子．與使用離散傅立葉變換和模歸一化的傳統(tǒng)傅立葉描述子相比，新的歸一化傅立葉描述 子同時保留了模與相位特性，因此能夠更好地識別物體的形狀．實驗表明這種新的歸一化傅立葉描述子比傳統(tǒng)的 傅立葉描述子能夠更加高效、準(zhǔn)確地識別物體的形狀．
上傳時間： 2016-08-13
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