蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法蚁群算法是一种模仿进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模仿进化优化方法的有效性和应用价值。

根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点，在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法（IMM）的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。
仿真结果表明，该算法不只能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪，而且在运动模型发生变化时，滤波误差也比较小。

为了实现基于ARM的指纹识别门禁系统，采用Veridicom公司的FPS200指纹采集芯片进行指纹采集，采用Samsung公司ARM9$3C2440AL给出了系统的软硬件设计及仿真结果。
经验证该系统拒识率小于0．1，认假率小于0．01，识别时间小于2S，实验结果良好。
此外，重点引见了该系统中采用的指纹分割算法，该算法以前景与背景类间方差最大为原则，分割稳定的同时具有分割阈值的自适应性。

目录第一章无线传感器网络概述 6概述 61.1NS-2 61.2OPNET 61.3SensorSim 71.4EmStar 71.5GloMoSim 71.6TOSSIM 71.7PowerTOSSIM 8第二章OMNET＋＋简介 9概述 92.1OMNeT++框架 92.1.1OMNeT++组成 92.1.2OMNeT++结构 102.2OMNeT++的安装 112.3OMNeT++语法 122.3.1NED语言 122.3.1.1NED总概述 122.3.1.2Ned描述的组件 132.3.1.3函数 152.3.2简单模块 172.3.2.1OMNET＋＋中离散事件 172.3.2.2包传输模型 172.3.2.3定义简单模块 182.3.2.4简单模块中的主要成员函数 202.3.3消息 212.3.3.1cMessage类 212.3.3.2消息定义 212.3.3.3消息的收发 222.3.4模块参数、门及连接的访问 232.3.4.1消息参数的访问 232.3.4.2门和连接的访问 242.3.4.3门的传输状态 262.3.3.4连接的状态 262.4仿真过程 272.5配置文件omnetpp.ini 282.6结果分析工具 292.6.1矢量描绘工具Plove 292.6.2标量工具Scalar 2927、结束语 30第三章物理层仿真（信道） 323.1UWB的基础知识 323.1.1UWB信号的应用背景 323.1.2UWB信号的定义 323.1.3UWB的脉冲生成方式(高斯脉冲,非高斯脉冲) 343.1.4UWB的调制方式 343.1.5用功率控制多址接入方法来进行链路的建立控制 363.2用OMNeT++对UWB进行仿真 373.2.1算法仿真的概述 373.2.2算法的具体流程 393.2.3算法的主要代码 413.2.4仿真结果分析 583.2.5应用前景 58参考文献 59第四章MAC层仿真 60概述 604.1无线传感器网络MAC层特性及分类 604.1.1无线信道特性 604.1.2MAC设计特性分析 614.1.3无线传感器网络典型MAC协议的分类 614.2基于随机竞争的MAC协议 624.2.1S-MAC协议[12] 624.2.2T-MAC协议 644.2.3AC-MAC协议 654.3基于时分复用的MAC协议 654.3.1D-MAC协议 654.3.2TRAMA协议 664.3.3AI-LMAC协议 664.4其他类型的MAC协议 674.4.1SMACS/EAR协议 674.4.2基于CDMA技术的MAC协议 674.4.3DCC-MAC 684.5基于OMNeT++的MAC层协议仿真 694.5.1S-MAC协议的仿真 694.5.2S-MAC协议流程图 704.5.3S-MAC协议的分析 714.6小结 86参考文献 86第五章网络层仿真 88概述 885.1无线传感器网络路由协议研究 885.1.1无线传感器网络协议分类 885.1.2无线传感器网络中平面路由 905.1.3无线传感器网络中层次化路由 915.1.4经典算法的OMNET仿真 935.2无线传感器网络路由协议研究的发展趋势 1045.3无线传感器网络层路由协议与OMNET++仿真 1045.3.1无线传感器网络层路由与OMNET++仿真的基本概念[19] 1045.3.1.1传感器网络的体系结构 1055.3.1.1.1传感节点的物理结构 1055.3.1.1.2传感器网络的体系结构与网络模型 1065.3.2传感器网络层路由协议的基本概念 1065.3.2.1网络通信模式[28] 1065.3.2.1.1单播： 1075.3.2.1.2广播： 1075.3.2.1.3组播： 1085.3.2.2传感器网络层设计[29] 1085.3.3OMNET++仿真软件的基本概念 1095.4无线传感器网络路由协议引见 1105.4.1泛洪法(Flooding)[32] 1115.4.2定向扩散(DirectedDiffusion：DD)[33] 1125.4.3LEACH(EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)[34] 1135.5.OMNET++仿真实例 1145.5.1泛洪

为了使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,更好地完成环境感知、信息获取、无效传输及减少网络中能量的消耗的任务。
通过对无线传感器网络中分簇算法的分析,结合LEACH和LEACH-C算法,提出了基于Voronoi图的簇首分布及备份方案。
仿真结果表明,与LEACH协议比较,该算法保证了簇首在网络中的均匀分布,降低了网络的通信开销,簇首备份机制提高了分簇方案的可靠性,保证了网络的负载均衡。

本文阐述了扩展频谱通信技术的理论基础和实现方法，并通过MATLAB提供的Simulink仿真平台对直扩通信系统进行了仿真，详细讲述了各模块的设计。
在给定仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。
同时，利用建立的仿真系统，研究了抑制正弦干扰功能与系统信噪比的关系，结果表明，提高信噪比，系统可以有效抑制正弦信号干扰。

根据分布式压缩感知理论,提出一种宽带协作频谱感知的方式。
该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。
同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。
该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。
仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法功能更优,所需的滤波器数更少。

已知铣床主拖动电机晶闸管供电的双闭环直流调速系统如图2-1所示，整流装置采用三相桥式电路，基本数据如下：•直流电动机：额定电枢电压=220V，额定电枢电流=55A，额定转速=1000r/min，电动机电动势系数Ce=0.1925Vmin/r，允许过载倍数λ=1.5；
•晶闸管装置放大系数：Ks=44；
整流装置平均滞后时间常数=0.00167s，•电枢回路总电阻：R=1.0Ω；
•时间常数：电枢回路电磁时间常数=0.017s，电力拖动系统机电时间常数Tm=0.075s；
•电枢电流反馈系数：β=0.121V/A（≈10V/1.5），电流滤波时间常数=0.002s；
•转速反馈系数α=0.01V.min/r（≈10V/）；
转速滤波时间常数=0.01s；
设计要求：图2-1转速电流双闭环调速系统框图(1)用工程设计法设计电流调理器，电流超调量≤5%；
(2)用工程设计法设计转速调理器，实现转速无静差，空载起动到额定转速时的转速超调量≤20%。
(3)在Matlab仿真软件中构建仿真模型；
(4)根据仿真结果修正和调整并确定转速调理器的比例增益和积分时间常数，并用Plot函数绘制理想空载转速下，设定转速800r/min下电机启动过程，转速和电枢电流波形。
(5)根据仿真结果修正和调整并确定转速调理器的比例增益和积分时间常数，在负载电流=35A下从零速启动，达到设定转速800r/min后，经过15s负载电流增大到=45A，并用Plot函数绘制此过程中转速和电枢电流波形。
(6)对仿真波形及结果进行分析。

该文次要讨论了太阳能电池的数学模型、温度及光照变化时4个典型参数Voc、Isc、Vm、Im的计算方法及仿真结果。
以无锡尚德3909电池在25°C1000W和4209电池在30°C、的测试数据为参考数据，分别给出了温度为25°C时800W、200W和光照在1000W/m2时40和60°C两种情况下基于数学模型的Voc、Isc、Vm、Im的计算结果和基于Matlab的仿真图形，分析了输出特性曲线随温度和光照变化的变化规律，结果表明计算及仿真结果和实际测试数据基本相符。

使用Vivado完成直接型结构IIR滤波器VerilogHDL设计，含testbench与仿真，仿真结果优秀；
具体阐明可参考本人博客。
CSDN博客搜索：FPGADesigner

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。