对Iris数据进行两个特征选取，共6种组合，计算类别可分性准则函数J值，得出最好的分类组合，画出各种组合的分布图；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；
2024/6/20 13:07:29
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利用PCL开源库编写代码FPFH+ICP算法实现点云高精度配准，并计算配准误差！基于PCL库版本1.9！
2024/6/13 1:15:38
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针对网络拓扑结构不规则的无线传感器网络中经典DV-Hop定位算法计算未知节点位置存在较大误差的问题，提出了一种基于多通信半径修正跳数的改进算法。
通过对通信半径进行分级细化，利用多级通信半径修正信标节点到信邻节点的跳数信息，使未知节点的平均跳距更符合实际网络情况。
仿真结果表明，在相同的网络拓扑结构下，改进的定位算法有效的提高了传感器节点的定位精度。
通过对通信半径进行分级细化，利用多级通信半径修正信标节点到信邻节点的跳数信息，使未知节点的平均跳距更符合实际网络情况。
仿真结果表明，在相同的网络拓扑结构下，改进的定位算法有效的提高了传感器节点的定位精度。
2024/6/12 8:53:33
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已知参数和设计要求：M：小车质量 1.096kgm：摆杆质量 0.109kgb：小车摩擦系数 0.1N/secl：摆杆转动轴心到杆质心的长度 0.25mI：摆杆惯量 0.0034kgm2设计控制器,使得校正后系统的要求如下:系统的静态位置误差常数为10，相位裕量为50，增益裕量等于或大于10分贝。
2024/6/11 3:58:10
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为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。
2024/6/7 21:23:22
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激光光幕靶是弹丸测速的主要设备之一，针对阵列式点状激光靶的测速要求，研究了系统调试和测量过程中的影响因素。
根据阵列式点状激光靶的测速原理，通过实验分析了负载电阻、光照距离、光照角度、发射角等因素对单路接收信号(负载电压)的影响；
根据弹丸过靶时遮挡激光光束对光强变化情况，建立了相应的数学模型，并以此得到了不同压差下计时的相对误差，分析了光幕均匀性对整个测速系统的影响。
理论建模和实验分析为阵列式点状激光靶的结构设计和在测速系统中的应用提供了理论依据和参考。
根据阵列式点状激光靶的测速原理，通过实验分析了负载电阻、光照距离、光照角度、发射角等因素对单路接收信号(负载电压)的影响；
根据弹丸过靶时遮挡激光光束对光强变化情况，建立了相应的数学模型，并以此得到了不同压差下计时的相对误差，分析了光幕均匀性对整个测速系统的影响。
理论建模和实验分析为阵列式点状激光靶的结构设计和在测速系统中的应用提供了理论依据和参考。
2024/6/1 7:17:44
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针对液压驱动的软管收卷机构建立了机电液自动控制系统模型，为了实现软管收卷速度与装载液压收卷机构作业车到的车速的随动控制，根据自动控制模型的参数设计了超前校正、滞后校正、超前滞后校正3种校正网络。
以阶跃信号作为系统输入信号模拟车速突变的情况，对3种校正网络进行仿真分析计算，仿真结果表明在保证系统跟随误差的情况下，超前校正能缩短瞬态响应的调整时间，却形成了比较大的响应超调量，超前-滞后校正网络虽然得到了平滑的瞬态响应曲线，但却降低了信号跟随的精确性。
相比之下，滞后校正网络的瞬态与稳态综合性能比前两者更优，更宜采用滞后校正的控制系统。
以阶跃信号作为系统输入信号模拟车速突变的情况，对3种校正网络进行仿真分析计算，仿真结果表明在保证系统跟随误差的情况下，超前校正能缩短瞬态响应的调整时间，却形成了比较大的响应超调量，超前-滞后校正网络虽然得到了平滑的瞬态响应曲线，但却降低了信号跟随的精确性。
相比之下，滞后校正网络的瞬态与稳态综合性能比前两者更优，更宜采用滞后校正的控制系统。
2024/5/31 1:02:24
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MIMO-OFDM的信道估计，主要采用LS、LMMSE和基于DFT的信道估计算法进行信道估计；
Matlab程序，是自己毕设的代码，针对2发2收，且信号调制方式采用了QPSK，16QAM，64QAM，可以画星座图，信道估计的误码率和均方误差，信道有加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道；
另外，程序里面还有画MIMO系统容量，OFDM系统子信道频谱示意图的函数。
Matlab程序，是自己毕设的代码，针对2发2收，且信号调制方式采用了QPSK，16QAM，64QAM，可以画星座图，信道估计的误码率和均方误差，信道有加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道；
另外，程序里面还有画MIMO系统容量，OFDM系统子信道频谱示意图的函数。
2024/5/29 11:40:29
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本程序可用于汽车动力性计算，分8个图表，包括：1.发动机特性拟合曲线；
2.汽车速度曲线；
3.汽车驱动力曲线；
4.汽车驱动力曲线-行驶阻力曲线；
5.汽车加速度曲线；
6.汽车加速时间-速度曲线；
7.汽车爬坡性能曲线；
8.汽车功率平衡图。
注：拟合计算需要输入的发动机参数比较少，特性曲线是采用二阶抛物线拟合得到，计算绘制的图表存在一定的误差。
精确计算需要输入发动机特性曲线点，计算精度比较高。
2.汽车速度曲线；
3.汽车驱动力曲线；
4.汽车驱动力曲线-行驶阻力曲线；
5.汽车加速度曲线；
6.汽车加速时间-速度曲线；
7.汽车爬坡性能曲线；
8.汽车功率平衡图。
注：拟合计算需要输入的发动机参数比较少，特性曲线是采用二阶抛物线拟合得到，计算绘制的图表存在一定的误差。
精确计算需要输入发动机特性曲线点，计算精度比较高。
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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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