基于改进粒子群算法的舰船电力系统网络重构
舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群，提升初始解质量；同时，引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真...
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局部技术专注于电子系统中特定部分的优化与创新，涵盖从电路设计到信号处理等多个方面。在通信、自动化控制及嵌入式系统等领域有着广泛的应用。通过深入研究局部问题解决方案，工程师能够有效提升整体系统的性能与可靠性。本页面汇集了374份精选资源，包括案例分析、设计指南和技术论文等，旨在为专业人士提供全面的学习材料与实践指导，助力解决复杂工程挑战。
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查看全部374个资源 »脉搏波信号降噪和特征点识别研究
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去...
基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪
提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法，这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系，同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征，基于这种统计模型，文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式，然后基于贝叶斯去...
基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了...
基于遗传变异蚁群算法的机器人路径规划的改进
针对基本蚁群算法在机器人路径规划问题中容易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的蚁群算法，利用遗传算法加入了变异因子使最优路径产生变异，从而降低了蚁群算法陷入局部极小的可能性，同时改善了基本蚁群算法不收敛或收敛速度比较慢的缺点，加快了收敛速度，增加了最优解的多样性。...
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