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基于Matlab的集总参数电路综合代码（包括福斯特和考尔实现等）

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简介：
本作品提供了一套基于Matlab的集总参数电路综合代码，涵盖福斯特与考尔两种经典方法，适用于滤波器设计及分析。 从策动点阻抗函数进行综合，请参考相关博客内容。 1. 解压MSTD-main.rar并运行其中的install.m文件。 2. 解压RFPLSynth-main.zip，然后运行其中的install.m文件。 3. 在RFPLSynth-main中的Example部分运行示例代码（可以自己设定策动点函数）。

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  • 基于Matlab的集总参数电路综合代码（包括福斯特和考尔实现等）
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    本作品提供了一套基于Matlab的集总参数电路综合代码，涵盖福斯特与考尔两种经典方法，适用于滤波器设计及分析。 从策动点阻抗函数进行综合，请参考相关博客内容。 1. 解压MSTD-main.rar并运行其中的install.m文件。 2. 解压RFPLSynth-main.zip，然后运行其中的install.m文件。 3. 在RFPLSynth-main中的Example部分运行示例代码（可以自己设定策动点函数）。
     
  • 基于简化的实频法的集总参数电路匹配-Matlab代码综合方法
    优质
    本研究提出了一种结合简化实频法与Matlab编程技术的新型集总参数电路匹配设计方法，旨在优化电路性能。 电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配三部曲： 第一部：得出数值解。 第二部：得出解析解并进行综合。 第三部：将任意阻抗用集总参数匹配至归一化阻抗。
     
  • 基于MATLAB的贝尔曼-福特算法实现.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB语言编写的贝尔曼-福特算法的实现方案，适用于解决含有负权边的单源最短路径问题。文件内含详细注释与示例数据，便于理解和应用。 贝尔曼-福特算法是针对边的算法，而迪杰斯特拉算法则是针对点的。例如： 对于迪杰斯特拉算法：假设从节点a到节点b的距离为10，则从节点b回到节点a的距离也是10。 而对于贝尔曼-福特算法来说：假如从节点a到节点b之间的距离是10（即边 a->b 的权重是 10），那么从 b 到 a 不一定是同样的距离。
     
  • 斯坦福大学的点云数据集，包括总体数据和各站点数据
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    该数据集由斯坦福大学创建，包含了详细的点云信息以及不同采集站点的具体数据，适用于三维重建、环境建模等研究领域。 常见的兔子、中国龙以及雕像等资料足以进行科学研究。
     
  • 基于简化实频SRFT的集总参数切比雪夫低通滤波器设计电路综合
    优质
    本研究提出了一种基于简化实频SRFT技术的创新方法，专门用于集总参数切比雪夫低通滤波器的设计与电路综合。该方法优化了传统设计流程，大幅提升了设计效率和性能稳定性。通过理论分析及实验验证，展示了在信号处理应用中的优越性。 电路综合-基于简化实频的SRFT集总参数切比雪夫低通滤波器设计不再需要查表，可以直接从底层原理进行设计。这种方法使得滤波器的设计更加便捷高效。参考相关文献可以进一步了解这一技术的具体应用和实现细节。
     
  • 基于TensorFlow 2.0的ResNet实现（包括ResNet18和ResNet34等）
    优质
    本项目基于TensorFlow 2.0框架，实现了经典的ResNet网络架构，涵盖ResNet18与ResNet34模型，适用于图像分类任务。 使用TensorFlow-2.0的ResNet（包括 ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101 和 ResNet152）来实现更多的卷积神经网络模型。训练要求如下：Python版本需大于等于 3.6，Tensorflow 版本为 2.0.0。 要在自己的数据集上进行训练，请将数据集放置在原始数据集文件夹下，并按照以下目录结构组织： ``` |——original dataset |——class_name_0 |——class_name_1 |——class_name_2 |——class_name_3 ``` 运行 `split_dataset.py` 脚本将原始数据集拆分为训练集、验证集和测试集。随后，您需要在 `config.py` 文件中调整相应的参数设置。 完成上述步骤后，通过执行 `train.py` 开始模型的训练过程，并使用 `valuate.py` 对模型进行评估。
     
  • 基于 OpenCV 的频率域滤波实现（包括高斯、理想和巴特沃斯滤波）
    优质
    本项目采用OpenCV库，在图像处理中实现了三种典型的频率域滤波器——高斯滤波、理想滤波及巴特沃斯滤波，效果显著。 OpenCV 中的频率域滤波包括高斯低通滤波、理想低通滤波和巴特沃斯低通滤波。
     
  • 基于MATLAB的斯皮尔曼等级相关检验实现
    优质
    本研究利用MATLAB编程环境实现了斯皮尔曼等级相关的统计检验方法，为数据分析提供了一种高效工具。通过该程序可以便捷地计算样本间的秩相关系数及其显著性水平，适用于探索两组变量间非线性的关联程度。 斯皮尔曼等级秩和检验是多因素相关性分析中的重要方法，在使用MATLAB实现这一统计测试时尤为关键。
     
  • 基于EDA算法的MATLAB综合评价代码实现
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    本项目采用EDA（进化算法）在MATLAB平台上实现了复杂系统的综合评价模型，并提供了相应的源代码。通过优化算法提高评估效率与准确性。 EDA（估计分布算法）是一种进化算法，通过构建问题的概率模型来进行优化。综合评价通常涉及多个评估指标的整合分析，以确定全局最优排序或最佳解决方案。在基于EDA算法的综合评价中，可以考虑以下几个方面： 1. **多目标优化**：EDA 算法适用于解决同时需要平衡多个冲突目标的问题。在这种情况下，需定义一个综合性评价标准，常见的方法包括加权求和、帕累托前沿等。 2. **概率模型构建**：EDA 通过建模问题的概率分布生成新解方案。进行综合评估时可以采用多种不同的概率模型，如高斯模型或多项式模型等。不同类型的概率模型对特定方面的问题可能具有独特的表达能力。 3. **集成优化策略**：EDA 算法通常与其他算法结合使用以形成混合方法，这可以通过串行、并行或者交替的方式实现。评估时需要考虑各种算法的性能表现以及它们在处理不同类型问题上的适应性。 4. **自适应性**：评价算法的自适能力指的是该算法能够根据当前遇到的问题特性进行调整优化，从而提高其解决问题的效果和效率。
     
  • C++和Matlab实现的高斯滤波、卡尔曼滤波及粒子滤波代码集合.rar
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    本资源包含了使用C++和Matlab编写的高斯滤波、卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的完整代码，适用于信号处理与机器人导航等领域研究。 该合集提供了高斯滤波、卡尔曼滤波及粒子滤波的算法原理与公式推导，并附有C++代码和Matlab代码以供演示验证。