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Multi-point Optimal Minimum Entropy Deconvolution using Convolutions...

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简介：
本文提出了一种基于卷积的多点最优最小熵解卷积方法，旨在提升信号处理和特征提取效率与精度，适用于复杂数据环境。 多点最优最小熵解卷积（MOMEDA）是基于Geoff McDonald在2015年的工作，并与赵青合作完成的论文《多点最优最小熵解卷积和卷积修复：应用于振动故障检测》中提出的计算算法。该方法旨在求解用于从信号中去除周期性脉冲序列的最佳解决方案，尤其适合于处理旋转机器因齿轮或轴承故障而产生的脉冲式振动信号。 此上传包括两个主要部分：“momeda”用于基础的解卷积操作，“momeda_spectrum”则用于绘制光谱。通常情况下，在对应临界值的周期处会产生峰值频率，并且由此产生的幅度可以被跟踪来监测机器组件的状态。

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  • Multi-point Optimal Minimum Entropy Deconvolution using Convolutions...
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    本文提出了一种基于卷积的多点最优最小熵解卷积方法，旨在提升信号处理和特征提取效率与精度，适用于复杂数据环境。 多点最优最小熵解卷积（MOMEDA）是基于Geoff McDonald在2015年的工作，并与赵青合作完成的论文《多点最优最小熵解卷积和卷积修复：应用于振动故障检测》中提出的计算算法。该方法旨在求解用于从信号中去除周期性脉冲序列的最佳解决方案，尤其适合于处理旋转机器因齿轮或轴承故障而产生的脉冲式振动信号。 此上传包括两个主要部分：“momeda”用于基础的解卷积操作，“momeda_spectrum”则用于绘制光谱。通常情况下，在对应临界值的周期处会产生峰值频率，并且由此产生的幅度可以被跟踪来监测机器组件的状态。
     
  • Coordinated Multi-Point for Mobile Communications
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    《Coordinated Multi-Point for Mobile Communications》一书深入探讨了协同多点技术在移动通信中的应用，旨在提升网络性能和用户体验。 Coordinated Multi-Point in Mobile Communications by Patrick Marsch discusses the concept of CoMP (Coordinated Multi-Point) transmission and reception in mobile communications. This technique aims to enhance system performance through coordinated processing at multiple network nodes, thereby improving throughput and coverage for users within a cell cluster. The paper explores various aspects of CoMP including its implementation challenges and potential benefits in next-generation cellular networks.
     
  • Optimal Scheduling for Microgrids Using Particle Swarm.zip
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    本研究探讨了利用粒子群优化算法为微电网制定最优调度方案的方法，旨在提高能源效率和系统稳定性。通过仿真验证了该方法的有效性与优越性。 在微电网孤岛运行模式下，当主网供电不稳定或发生故障导致与主网断开连接后，微电网必须依靠自身所有的分布式电源来满足负载需求。在这种情况下，优化调度策略至关重要： 1. 在负荷低谷时段，调度方案类似于并网时的安排：首先利用风力发电（WT）和光伏发电（PV）向系统供电；如果有剩余电力，则根据储能装置的状态决定是否进行充电操作。如果 WT 和 PV 发电不足以满足需求，则由柴油发电机 (MT) 或燃料电池 (FC) 中成本较低的一方补充，仍然无法满足时则启用电池储存设备(BT)放电。 2. 在用电平段阶段，WT 和 PV 的发电量可能不足于负荷需求，在这种情况下需要通过优化计算来确定 MT 和 FC 发电量。如果发出来的电力超出负载所需，则将多余的能量用于给 BT 充电；反之若 WT 与 PV 所有输出仍不足以满足全部负载时，则启用电池放电以供用电。 3. 在高峰时段，微电网面临最大负荷需求，在这种情况下优先考虑使用发电成本较低的单元来供电。如果所有分布式电源都无法完全供应所需电力，则首先利用 BT 放电补充；若依然不足则根据各部分负荷的重要性逐步削减低重要性的负载，确保整体系统的供需平衡。 通过以上调度策略可以有效管理微电网在不同用电时段内的能源分配问题，并实现经济高效的运行模式。
     
  • PPPH: A MATLAB-Based Tool for Multi-GNSS Precise Point Positioning...
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    PPPH是一款基于MATLAB开发的工具，用于多GNSS精密点定位。它能够处理来自多个全球导航卫星系统的数据，提供精确的位置测量服务，在科研和工程应用中具有广泛价值。 PPPH是一款基于MATLAB的软件工具，用于多GNSS精密点定位分析，并配有使用说明书及相关的研究论文以及MATLAB代码。
     
  • Matlab中的双曲定位代码-Elliptic-or-Hyperbolic-Localization-Using-Minimum-...
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    这段代码实现了一种使用最小接收信号强度（RSS）差异进行椭圆或双曲线定位的技术，适用于基于无线传感器网络的定位应用。通过Matlab环境运行，能够有效提高室内定位系统的精度和效率。 在使用多个传感器对对象进行定位的研究中，经常会遇到异常观测值及求解困难的问题。本项目旨在通过最少的测量数据提供一种新的代数定位解决方案，并在此基础上开发出离群值检测器与目标位置估计器。当观察结果一致时，在二维空间内两次测量足以得出结论，在三维空间里三次测量就足够了。 我们所获得的最小化测量解是精确无误的，且计算量被简化为求二次方程根的过程。该解决方案的推导过程还提供了一个简单的标准来判断两个来自不同观测点的位置线是否相交。这种相交条件允许基于图论的方法建立离群值检测器。 我们提出了一种方法，通过首先将超定测量集分割成独立最小化测量集合，并使用最佳线性无偏估计（BLUE）形成最终位置估计。理论分析表明，在高斯噪声环境中该拟议的估计算法能达到CRLB精度标准。此外，还开发出一种优化后的测量划分方案以在较高噪音水平下提升性能。 本研究主要采用了椭圆时延测距技术进行示例展示，并且所得结论同样适用于双曲线距离差定位场景中。同时我们考虑了二维和三维的应用案例。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
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    本文提出了一种使用部分亲和字段进行实时多人二维姿态估计的方法，显著提升了复杂场景下的姿态识别精度与速度。 《基于部分亲和场的实时多人二维姿态估计》一文介绍了使用部分亲和场进行实时多人体2D姿态估计的方法，旨在帮助研究此论文的朋友节省时间。
     
  • Task Assignment Method for Multi-Agent Systems Using SOM Neural Networks...
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    本文提出了一种基于自组织映射（SOM）神经网络的任务分配方法，用于多智能体系统，提高了任务执行效率和灵活性。 MATLAB代码实现基于自组织映射（SOM）神经网络的方法来解决多智能体系统的任务分配问题。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
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    本文提出了一种利用部分亲和字段（PAF）进行实时多人二维姿态估计的方法，有效提升了复杂场景下人体关键点检测精度与速度。 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 使用Part Affinity Fields进行实时多人二维姿态估计的源代码，包括open pose、caffe、python和matlab。
     
  • Optimal Impulsive Orbital Transfer for One and Two-Impulse Transfers Between Earth Orbits Using MATLAB
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    本文利用MATLAB软件探讨了地球轨道间最优脉冲转移轨道的设计方法，包括单次及两次脉冲转移策略，以实现高效的轨道变换。 PDF文档与名为 oota_matlab.m 的 MATLAB 脚本可用于确定非共面圆形及椭圆轨道之间的最佳一脉冲和二脉冲轨道转移方案。该方法具有通用性，初始轨道与最终轨道不必为共轭轨道。此算法基于 Gary McCue、Gentry Lee 和 David Bender 在“AIAA 期刊”（1965 年）发表的“最小脉冲轨道转移的数值研究”，以及在“AIAA 杂志”（1964年）上发表的“双脉冲轨道转移分析”的研究成果。
     
  • Rapid Image Deconvolution with Hyper-Laplacian Priors
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    本文提出了一种基于超拉普拉斯先验的快速图像解卷积方法，能够在保持图像细节的同时有效减少噪声。该技术可广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。 超拉普拉斯先验的盲去卷积算法论文中的Matlab代码可以运行。