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AGQ：一维与二维下的自适应高斯正交方法

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简介：
本文介绍了AGQ方法，一种在低维度空间中实现高效数值积分的技术，通过一维和二维情况下的自适应高斯正交策略，显著提升计算精度和效率。 一维和二维中的自适应高斯正交使用了Gauss-Legendre 正交方法，并且每个面板都会被根据需要进行细分直到达到所需的精度。 在执行一维间隔上的AGQ时，可以运行以下命令： ``` make -f makefile_1D.mk .execquadrature1D ``` 驱动程序文件为 `.examplestest1D.cpp`。 对于矩形上二维方式的 AGQ 运行，则需要使用如下指令： ``` make -f makefile_2D.mk .execquadrature2D ``` 相应的驱动程序文件是 `.examplestest2D.cpp`。

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  • AGQ：一维与二维下的自适应高斯正交方法
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    本文介绍了AGQ方法，一种在低维度空间中实现高效数值积分的技术，通过一维和二维情况下的自适应高斯正交策略，显著提升计算精度和效率。 一维和二维中的自适应高斯正交使用了Gauss-Legendre 正交方法，并且每个面板都会被根据需要进行细分直到达到所需的精度。 在执行一维间隔上的AGQ时，可以运行以下命令： ``` make -f makefile_1D.mk .execquadrature1D ``` 驱动程序文件为 `.examplestest1D.cpp`。 对于矩形上二维方式的 AGQ 运行，则需要使用如下指令： ``` make -f makefile_2D.mk .execquadrature2D ``` 相应的驱动程序文件是 `.examplestest2D.cpp`。
     
  • Matlab2dGaussinafilling.rar_二维高斯_二维高斯拟合_二维高斯曲面_曲面拟合_matlab_高斯填充
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    本资源提供了利用MATLAB进行二维高斯曲面拟合和填充的代码，适用于数据插值、图像处理等领域。包含详细的注释与示例文件，帮助用户快速掌握二维高斯函数的应用技巧。 二维高斯曲面拟合代码采用两个算法编写。
     
  • (基于MATLAB的一维与二维自适应波束形成的DBF仿真)DBF.rar
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    本资源提供了基于MATLAB的一维和二维自适应波束形成(DBF)仿真的代码及文档。适用于雷达、声纳等领域研究，帮助用户深入理解信号处理技术。 DBF在MATLAB中的仿真包括一维和二维自适应波束形成技术的实现。
     
  • 【雷达】一维与二维自适应波束形成(DBF)及MATLAB代码示例.zip
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    该资源提供了关于一维和二维自适应波束形成的理论知识以及详细的MATLAB代码示例，适用于雷达信号处理的研究与学习。 标题中的“一维和二维自适应波束形成(DBF)”指的是雷达系统中通过特定算法优化天线阵列的辐射模式，以增强对目标探测能力并抑制干扰的技术。DBF（Digital Beamforming）是实现这种优化的关键方法，它利用数字处理手段调整各个天线单元信号相位，从而形成具有指向性的波束。一维波束形成主要关注在某一平面内调整波束方向；二维波束形成则涉及水平和垂直两个维度的控制，适用于更复杂的环境及多目标场景。 描述中的“智能优化算法”包括遗传算法、粒子群优化等方法，在DBF中用于寻找最优相位调整方案以实现最佳效果。“神经网络预测”通常应用于模型学习与干扰预测，“信号处理”则涵盖滤波、检测和估计等方面，是雷达系统的基础。元胞自动机可能在复杂场景建模中发挥作用，而图像处理技术可用于提升目标检测精度；路径规划和无人机导航也可能结合使用。 “matlab”标签表明这些概念可通过MATLAB实现。作为强大的数值计算与仿真工具，MATLAB提供了丰富的信号处理、控制系统及优化工具箱，使科研人员能轻松设计、仿真并优化DBF算法。例如，在Simulink模块中建立雷达系统动态模型，并利用内置的优化函数进行参数调优；同时借助其可视化功能观察波束形成的动态过程。 压缩包子文件“【雷达】一维和二维自适应波束形成(DBF)附matlab代码.pdf”表明，这份资料详细介绍了DBF理论与实现方法并包含MATLAB源代码示例。通过阅读文档及运行代码，学习者能深入理解DBF原理，并掌握如何用MATLAB设计、仿真一维和二维波束形成方案。这不仅有助于理论知识的学习，还能提高实际操作能力，对于雷达系统或信号处理领域的研究人员来说是一份宝贵的资源。
     
  • Python代码实现的二维伽马函数自适应校正
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    本研究提出了一种基于Python编程语言的算法，用于执行二维图像数据的伽马函数自适应校正，以优化视觉呈现和分析效果。 根据 MATLAB 代码编写相应的 Python 代码，并且在 Python 代码中添加了详细的注释以帮助理解。这些文件已经打包好，您可以下载后对照观看学习。
     
  • 一维与二维Kalman滤波算法
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    本文介绍了Kalman滤波算法在处理一维和二维数据中的应用原理及实现方法，探讨了其在不同维度上的优化策略和技术细节。 Kalman滤波算法的C代码实现包括一维Kalman滤波算法和二维Kalman滤波算法。
     
  • AMESHREF：高效的二维自适应网格细化MATLAB实现
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    AMESHREF是一款高效实现二维自适应网格细化的MATLAB工具。它能够智能地调整网格密度，适用于复杂几何图形和流动问题中的数值模拟与分析。 ameshref 是一个基于 MATLAB 实现的二维自适应网格细化（Adaptive Mesh Refinement, AMR）工具，专门用于有限元方法（Finite Element Method, FEM）计算。该工具的核心功能在于通过动态调整网格分辨率来提高计算精度，在处理具有复杂几何形状或强烈局部不连续性的物理问题时尤其有效。 在2D自适应网格细化过程中，ameshref 首先创建一个基础网格，并根据问题特性如解的梯度、误差估计或其他用户指定准则对网格进行细化。这种方法允许增加需要更高精度区域的网格节点数量，在其他平坦区域保持较低密度以节约计算资源。 有限元方法是一种求解偏微分方程的数值技术，它将连续区域划分为互不重叠的小子域（即元素），并在每个元素上近似解。ameshref 利用 MATLAB 的强大功能和易编程性简化了FEM实现步骤，使用户能够专注于物理模型及算法设计而无需过多关注底层细节。 AMESHREF 的关键特点包括： 1. **网格生成与操作**：提供四边形和三角形网格的创建和编辑工具，以适应不同几何形状。 2. **误差估计器**：内置错误评估功能能指示哪些区域需要细化。通常通过比较粗细网格上的解来实现这一目标。 3. **自适应细化策略**：支持多种基于用户定义函数如梯度或残差的细化方法选择。 4. **自动代码生成**：可以为特定问题自动生成有限元求解代码，减少手动编程工作量。 5. **可视化功能**：提供图形界面和数据展示工具帮助观察网格结构及解分布。 使用ameshref进行2D自适应网格细化的一般流程包括： 1. 定义物理参数、边界条件等； 2. 根据几何形状创建初始基础网格； 3. 应用有限元方法求解问题； 4. 使用内置错误估计器评估当前结果质量； 5. 依据误差分析选择需要精细化的区域并生成新网格。 6. 迭代以上步骤直到达到预定精度标准或最大细化次数。 ameshref 是适合研究人员和工程师在 MATLAB 环境中进行复杂2D有限元模拟的强大工具，尤其适用于自适应网格需求场景。通过掌握其使用方法可以显著提高数值模型的精确度与效率并降低计算成本。
     
  • 改进自适应遗传算法在一维下料问题中的应用
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    本研究提出了一种改进的自适应遗传算法，旨在有效解决一维下料问题。通过调整算法参数和优化搜索策略，提高了切割材料利用率及计算效率。 采用改进的遗传算法来解决工业应用中的一个一维下料问题。
     
  • Java中增强for循环在一维与二维数组中的应用方法
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  • KDE一维与二维.zip
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    《KDE一维与二维》是一份包含一维和二维图形处理技术的资料集，适用于使用KDE框架进行软件开发的研究者和技术爱好者。文档深入探讨了如何利用KDE功能增强图像及数据可视化效果，提供丰富的示例代码和教程，帮助用户掌握从基础到高级的各种技巧，是学习与实践相结合的理想资源。 这个程序是KDE，我之前下载过但一直没有使用到。现在上传它所需的下载积分应该会少一些，所以我想分享出来，希望能帮助到有需要的人。