文章目录一：盲去卷积复原（1）概述（2）程序二：几何失真校正（1）概述（2）程序一：盲去卷积复原（1）概述盲去卷积复原：当我们考虑图像复原中的盲去卷积复原时，我们可以使用以下数学符号和方程来描述该问题原始图像：我们用I表示原始图像，其中I是一个二维离散函数。I(x,y)I(x,y)I(x,y)表示在坐标(x,y)(x,y)(x,y)处的图像强度值模糊核：我们用HHH表示未知的模糊核或点扩散函数，它是导致图像模糊的原因。H(u,v)H(u,v)H(u,v)表示在频域中的模糊核值，其中(u,v)(u,v)(u,v)是频域的坐标模糊图像：我们用BBB表示经过模糊处理后的图像，也称为模糊图像。B(x,

⛄一、萤火虫算法无人机避障三维航迹规划简介1无人机航迹规划问题的数学模型建立三维航迹规划问题的数学模型时,不但考虑无人机基本约束,还考虑复杂的飞行环境,包括山体地形和雷暴威胁区。1.1无人机基本约束规划的无人机三维航迹,通常需要满足一些基本约束,包括最大转弯角、最大爬升角或下滑角、最小航迹段长度、最低和最高飞行高度,以及最大航迹长度等约束。其中,最大转弯角约束,是指无人机只能在水平面内小于或等于指定的最大转弯角内转弯;最大爬升角或下滑角约束,是指无人机只能在垂直平面内小于或等于指定的最大爬升角或下滑角内爬升或下滑;最小航迹段长度约束,要求无人机改变飞行姿态之前,按目前的航迹方向飞行的最短航程;

我只有一个具有实数的向量。矢量的长度为5000个样本。我想找到10％最高样品的索引（总计500个样本）。在MATLAB中如何做到这一点吗？看答案这将完成这项工作：x=1:100;v=prctile(x,90);res=find(x>v)我把90放在v因为您正在寻找前10％，即90％。这x上面只是一个例子，您可以用您的x.

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍随着科技的不断发展，无人机技术在军事、民用和商业领域得到了广泛的应用。然而，无人机在复杂地形中的飞行仍然存在着诸多挑战，如何实现无人机的自主避障和三维航迹规划成为了当前研究的热点之一。本文将探讨基于帝国

⛄一、果蝇算法无人机避障三维航迹规划简介1无人机航迹规划问题的数学模型建立三维航迹规划问题的数学模型时,不但考虑无人机基本约束,还考虑复杂的飞行环境,包括山体地形和雷暴威胁区。1.1无人机基本约束规划的无人机三维航迹,通常需要满足一些基本约束,包括最大转弯角、最大爬升角或下滑角、最小航迹段长度、最低和最高飞行高度,以及最大航迹长度等约束。其中,最大转弯角约束,是指无人机只能在水平面内小于或等于指定的最大转弯角内转弯;最大爬升角或下滑角约束,是指无人机只能在垂直平面内小于或等于指定的最大爬升角或下滑角内爬升或下滑;最小航迹段长度约束,要求无人机改变飞行姿态之前,按目前的航迹方向飞行的最短航程;最

⛄一、火鹰算法及栅格地图简介FHO算法模拟了火鹰的觅食行为，是一个考虑放火、火势蔓延与捕捉猎物的过程。FHO数学模型描述如下：Step1:首先，确定若干候选解X作为火鹰与猎物的位置向量，利用随机优化确定初始位置；Step2:其次，确定猎物与火鹰在搜索空间的位置，将候选解中的具有较好函数值的表示为火鹰的位置，其余的表示为猎物的位置；Step3:计算出火鹰与猎物之间的总距离；Step4:根据火鹰的两种不同的点火行为，进行位置更新；Step5:根据火鹰在领地内的移动行为进行位置的更新；Step6:根据猎物的躲避行为，更新火鹰的位置；Step7:以猎物聚集多的地方作为安全地带的选取。2栅格地图2.1栅

文章目录01单相半波整流电路02单相全波整流电路（子系统封装模块）03三相桥式整流电路（三相模块与示波器使用）04相控与斩控交交调压（THD计算）05Buck电路（PWM实现与闭环反馈）06单端反激（离散系统仿真）07隔离正激（仿真嵌入式c/c++）08无源逆变器的控制01单相半波整流电路搭建系统步骤1、找出元器件搭建主电路并连接；2、设置元器件参数；3、连接测量组件；4、设置仿真参数并运行5、数据分析处理（作图、分析）02单相全波整流电路（子系统封装模块）03三相桥式整流电路（三相模块与示波器使用）锁相环PLL跟踪（初始值不用管）04相控与斩控交交调压（THD计算）相控使用晶闸管实现斩控使用

文章目录一、前言二、标准正态(Gauss)分布随机数三、给定均值、方差的正态(Gauss)分布四、总结一、前言在MATLAB中内置了有产生标准正态(Gauss)分布的随机数函数，使用方法如下：randn(m,n,p)其中m、n为产生矩阵的行数和列数，p为产生矩阵的个数，产生的矩阵中的每个元素均为服从N(0,1)N(0,1)N(0,1)的标准正态分布的元素。二、标准正态(Gauss)分布随机数使用如下命令产生一个100x1的服从标准正态(Gauss)分布的随机数矩阵：A=randn(100,1)绘制图像效果如下：可以看到这里随机数服从均值为0，方差为1的标准正态分布。三、给定均值、方差的正态(G

1、实验目的：1）了解矩阵运算与数组运算的基本原理和规则；2）掌握矩阵运算和数组运算的方法；3）熟悉常见运算函数的使用；4）熟悉矩阵结构变换的方法；5）掌握线性方程组的求解方法和技巧。2、实验内容：2-1）、已知向量x=[123]，y=[456]，求的结果。 x=[123];y=[456];x.*y%对应位置元素运算x./y%右除x.\y%左除x.^2%数组x每个元素的平方x.^y%数组x每个元素的y次方2.^[xy]%2的123456次幂  2-2）、已知 求下列表达式的值（1）A+6*B和A-B+I（其中I为单位矩阵）（2）A*B和A.*B（3）B^3和B.^3（4）A/B和B\AA=[1

先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。我会不定期在公众号里分享不同的智能优化算法，经典的，或者是近几年提出的新型智能优化算法，并附MATLAB代码。“有不少的同学利用智能优化算法搞路径规划，往往需要创建栅格地图，这里分享两段MATLAB创建栅格地图的代码~”路径规划需要环境建模，环境建模的目的是模拟现实场景，将物理空间复刻到抽象空间，建立一个可以并且便于计算机处理的环境模型。环境建模其实质就是将算法需要处理的约束条件与物理环境中的障碍物等进行一一映射，并且使路径搜索的情况可以直观的展示在虚拟场景中。机