matlab计算李雅普诺夫指数的方法集合
2025/8/28 3:14:47 6.87MB 李雅普诺夫指数
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完整的Matlab计算程序,可以使用。
李雅普诺夫指数是指在相空间中相互靠近的两条轨线随着时间的推移,按指数分离或聚合的平均变化速率。
2025/8/27 20:21:23 35KB matlab Lyapun
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一类具有多比例时滞竞争神经网络的指数稳定性
2025/8/27 12:49:54 544KB 研究论文
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景观格局指数是指景观格局与景观指数。
景观格局通常是指景观的空间结构特征,具体是指由自然或人为形成的,一系列大小、形状各异,排列不同的景观镶嵌体在景观空间的排列,它即是景观异质性的具体表现,同时又是包括干扰在内的各种生态过程在不同尺度上作用的结果。
空间斑块性是景观格局最普遍的形式,它表现在不同的尺度上。
2025/8/26 14:51:50 21.63MB 景观格局指数
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基于非Kolmogorov谱模型,利用广义惠更斯-菲涅耳原理,推导出了高斯谢尔模型(GSM)光束在非Kolmogonov大气湍流中光谱的解析表达式,并用其研究了非Kolmogorov大气湍流对GSM光束光谱变化的影响。
结果表明,GSM光束在非Kolmogorov大气湍流中传输时有光谱移动(蓝移和红移)和光谱跃变发生。
光谱跃变的发生与离轴距离r、广义指数参量[α]、广义结构常量[C2n]、湍流内尺度l0、湍流外尺度L0和传输距离z有关。
随着广义指数参量[α]的增大、湍流内尺度l0的增大及广义结构常量[C2n]的减小,光谱跃变量[Δ]减小,光谱跃变临界位置zc增大。
该研究工作可为自由空间光通信等实际应用提供理论模型和计算依据。
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本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析,计算睡意指数,以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度,提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法,还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后,利用局部二值模式(LBP)提取眼睛特征。
利用这些特征,训练一个支持向量机分类器(SVM)进行眼睛状态分析。
2025/8/22 21:24:45 741KB 疲劳驾驶 智能检测 matlab adaboost分类
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C-C方法计算时间延迟和嵌入维数主程序:C_CMethod.m,C_CMethod_independent.m子函数:correlation_integral.m(计算关联积分)disjoint.m(将时间序列拆分成t个不相关的子序列)heaviside.m(计算时间序列的海维赛函数值)参考文献Nonlineardynamics,delaytimes,andembeddingwindows。
计算Lyapunov指数:largest_lyapunov_exponent.m(用吕金虎的方法计算最大Lyapunov指数)参考文献:基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测。
lyapunov_wolf.m(用wolf方法计算最大Lyapunov指数)计算关联维数:G_P.m(G-P算法)混沌时间序列预测主函数MainPre_by_jiaquanyijie_1.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测)MainPre_by_jiaquanyijie_n.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行n步预测)MainPre_by_Lya_1.m(基于最大Lyapunov指数的一步预测)MainPre_by_Lya_n.m(基于最大Lyapunov指数的n步预测)nearest_point.m(计算最后一个相点的最近相点的位置及最短距离)子函数jiaquanyijie.m(该函数用加权一阶局域法(xx)、零级近似(yy)和基于零级近似的加权一阶局域法(zz)对时间数据进行一步预测)pre_by_lya.m(基于最大Lyapunov指数的预测方法)pre_by_lya_new.m(改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法)
2025/8/19 3:36:29 669KB 混沌 算法
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此五子棋代码,实现了人机对战,开始界面可以选择棋子颜色和自动搜索的深度(即难度),搜索的游戏状态数目随着博弈的进行呈指数级增长,指数增长无法消除,不过我们使用了alpha-beta剪枝有效地将其减半,加快了搜索的速度!
2025/8/11 8:49:44 15KB 人机,五子棋
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按装后,可以用ArcGIS进行景观分析,得到景观指数指标
2025/8/5 22:54:47 1.97MB ArcGIS 景观分析
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人工地震波matlab使用三角级数法,场地指数之类的可以自定
2025/8/5 9:58:18 3KB 人工 地震波 matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡