格比（Gebbie)和马赛厄斯(Mathias)等人曾证明：于法布里-珀罗谐振腔中，在气压不太高的HCN、CH3CN或BrCN蒸汽中脉冲放电时，可以产生受激振荡。
2025/10/8 14:41:55
1.22MB
软件需求工程清华大学MSE课程刘磷老师刘老师人很好，讲课很细致，为人很热情，让我想到了当年的沈备军老师，女老师讲软件工程相关课程还真有一番特别之处。
留做纪念，这也是我在清华大学灰常喜欢的课程之一。
留做纪念，这也是我在清华大学灰常喜欢的课程之一。
2025/10/8 13:30:45
21.81MB
利用中心波长1064nm、脉宽12ns、重复频率5Hz的NdYAG激光系统，对800nm、0°Ta2O5/SiO2高反膜进行三种能量台阶数的激光预处理扫描改性；
控制扫描速度使辐照脉冲能量重叠70%的峰值能量，辐照模式1-on-1。
利用Ti：sapphire激光系统输出800nm、135fs超短脉冲激光进行损伤测试。
结果表明，纳秒激光表面改性并未提高Ta2O5/SiO2膜飞秒激光诱导损伤阈值，三种台阶数的预处理改性均使Ta2O5/SiO2膜的阈值降低20%以上。
说明缺陷(本征的或激光诱导产生的，如带间电子态)对氧化物介质膜的飞秒损伤过程有重要贡献，而这种贡献在样品经过纳秒激光改性后
控制扫描速度使辐照脉冲能量重叠70%的峰值能量，辐照模式1-on-1。
利用Ti：sapphire激光系统输出800nm、135fs超短脉冲激光进行损伤测试。
结果表明，纳秒激光表面改性并未提高Ta2O5/SiO2膜飞秒激光诱导损伤阈值，三种台阶数的预处理改性均使Ta2O5/SiO2膜的阈值降低20%以上。
说明缺陷(本征的或激光诱导产生的，如带间电子态)对氧化物介质膜的飞秒损伤过程有重要贡献，而这种贡献在样品经过纳秒激光改性后
2025/10/8 13:44:35
2.2MB
在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。
2025/10/8 10:19:25
615KB
基于MATLAB的低密度奇偶校（LDPC）验码编码与解码的仿真ldpc码的编解码原理，仿真源程序和仿真图，基于matlab软件下设计参数对LDPC码性能的影响码长列重迭代次数源码和仿真图
2025/10/8 10:38:43
5.44MB