为了处理空间载波相移(SCPS)法中载波频率不确定引入的误差,提出了一种基于最小二乘迭代的空间载波相移算法。
先将单幅随机空间载波频率干涉图转化成四幅随机相移量的时域干涉图,然后用最小二乘迭代求得相位信息。
模拟计算和实验结果表明,该算法只需10次左右的迭代计算就可实现算法峰值(PV)精度优于λ/20,均方根(RMS)精度优于λ/200,高于快速傅里叶变换(FFT)法;通过提高空间载波频率,使载波方向接近45°或135°可提高该算法的精度。
先将单幅随机空间载波频率干涉图转化成四幅随机相移量的时域干涉图,然后用最小二乘迭代求得相位信息。
模拟计算和实验结果表明,该算法只需10次左右的迭代计算就可实现算法峰值(PV)精度优于λ/20,均方根(RMS)精度优于λ/200,高于快速傅里叶变换(FFT)法;通过提高空间载波频率,使载波方向接近45°或135°可提高该算法的精度。
2022/9/6 19:12:32
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设计了一种适用于偏振复用相干解调光纤通信系统的色散均衡器，用于补偿信道传输的色散损伤。
该均衡器采用半码元间隔的蝶形有限脉冲响应滤波器结构，与此结构配合的自适应算法分别采用最小均方算法和递归最小二乘算法。
通过仿真实验，分析了两种算法对残留色度色散和偏振模色散的补偿容限。
仿真结果表明，递归最小二乘算法的补偿效果优于最小均方算法，它可以同时补偿1760ps/nm的残留色度色散和104.9ps偏振模色散引起的差分群时延，比同等条件的最小均方算法提升功能2.23dB。
该均衡器采用半码元间隔的蝶形有限脉冲响应滤波器结构，与此结构配合的自适应算法分别采用最小均方算法和递归最小二乘算法。
通过仿真实验，分析了两种算法对残留色度色散和偏振模色散的补偿容限。
仿真结果表明，递归最小二乘算法的补偿效果优于最小均方算法，它可以同时补偿1760ps/nm的残留色度色散和104.9ps偏振模色散引起的差分群时延，比同等条件的最小均方算法提升功能2.23dB。
2022/9/6 13:28:04
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PLS-toolbox偏最小二乘回归、主成分分析注册码，只要改了机器时间，可以不断使用，这是9月份的，需要改为9月份注册。
2022/9/4 1:28:36
47.26MB
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个人整理的，最齐全的Bursa_Wolf，布尔莎坐标转换材料，含matlab实例，平差，最小二乘求解，引文说明，以及相应的引文材料。
纯属个人原创，请注明引用出处！
纯属个人原创，请注明引用出处！
2022/9/3 22:57:11
2.32MB
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高斯牛顿.datasets.py-非线性回归问题。
gaussnewton.py简单的非线性最小二乘问题求解器。
graph.py图形生成脚本。
img/-由graph.py生成的graph.py。
要求Python2.7NumPy意味Matplotlib
gaussnewton.py简单的非线性最小二乘问题求解器。
graph.py图形生成脚本。
img/-由graph.py生成的graph.py。
要求Python2.7NumPy意味Matplotlib
2020/9/18 3:40:16
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为了提高网络入侵检测率，提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型（CQPSO-LSSVM）。
将网络特征子集编码成量子粒子位置，入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准，采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集，采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型，并采用KDDCUP99数据集进行仿真测试。
结果表明，CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。
将网络特征子集编码成量子粒子位置，入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准，采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集，采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型，并采用KDDCUP99数据集进行仿真测试。
结果表明，CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。
2021/7/18 2:35:40
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对于研一同学，数值计算的编程大作业是不可避免的一项任务。
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）
2020/6/10 11:04:34
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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
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