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轴承MATLAB代码-PHM-ToolBox:这是我本科期间与Yongyu在AIMS(中国杭州)合作完成的项目。

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简介:
简介:轴承MATLAB代码-PHM-ToolBox是由我与合作伙伴Yongyu在本科期间于AIMS(中国杭州)共同开发的项目,致力于提升轴承健康监测和预测性维护的技术水平。 这是我的本科生项目,旨在帮助机械故障诊断领域的新手学习Prognotics 和 Health Management(PHM),由我和Yongyu合作开发,在中国杭州的AIMS进行。 该软件使用MATLAB编写,仅用于研究目的,并采用NASA提供的轴承振动信号数据集。以下是PHM ToolBox的目录结构: - 代码:包含所有MATLAB源代码。 - 数据: - 1st_test_mat-NASA轴承振动数据 - SVM_sourcedata-SVM模块的数据集 - BearFreq.mat - 功能_全部:该软件使用的一些图像。 - 图像:保存数据的文件夹。

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客服
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  • MATLAB-PHM-ToolBoxYongyuAIMS
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    简介:轴承MATLAB代码-PHM-ToolBox是由我与合作伙伴Yongyu在本科期间于AIMS(中国杭州)共同开发的项目,致力于提升轴承健康监测和预测性维护的技术水平。 这是我的本科生项目,旨在帮助机械故障诊断领域的新手学习Prognotics 和 Health Management(PHM),由我和Yongyu合作开发,在中国杭州的AIMS进行。 该软件使用MATLAB编写,仅用于研究目的,并采用NASA提供的轴承振动信号数据集。以下是PHM ToolBox的目录结构: - 代码:包含所有MATLAB源代码。 - 数据: - 1st_test_mat-NASA轴承振动数据 - SVM_sourcedata-SVM模块的数据集 - BearFreq.mat - 功能_全部:该软件使用的一些图像。 - 图像:保存数据的文件夹。
  • Matlab加密-课程学习过程品,请勿寻求帮助,自行理解此方法
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    本课程项目展示了我使用MATLAB实现的一套加密算法。旨在促进个人对数据安全的理解与实践,仅供学术研究和自我学习之用。请独立探索相关知识,不要直接要求答案。 在我的课程项目中,我使用MATLAB编写了一些加密代码。这些是我学习期间完成的作业内容。如果你是新手并且需要参考我的代码,请尽量自己理解它,不要寻求任何帮助。 在VHDL课程中,我实现了一种DES(数据加密标准)算法,并且同时采用了并行和顺序硬件开发方法进行设计。此外,我还编写了用于验证该VHDL实现的版本,在项目的文件夹里可以找到这些内容。 在我的CMOS课程项目中,则是关于Spectre的相关工作。
  • 电子技大学线OJ_1000-1099题
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    本资源提供杭州电子科技大学在线编程题库中编号从1000到1099的算法竞赛题目源代码下载,涵盖基础到中级难度的练习题,适用于ACM训练和课程作业。 杭州电子科技大学在线oj_1000-1099代码c/c++实现,所有代码均已调试通过。
  • 斜齿轮MATLAB-Gear系统优化:圣马丁大学(美华盛顿莱西)编写相关
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    这段代码是我于圣马丁大学(位于美国华盛顿州的莱西市)就读本科期间完成,专门用于斜齿轮系统的优化设计与分析的MATLAB程序。 在我的本科学习期间,在华盛顿州莱西的圣马丁大学,我编写了一个用于优化斜齿轮系统的Matlab代码。该代码根据所需的齿轮比、材料特性和尺寸约束来生成基本斜齿轮设计的优化尺寸。以下是基本齿轮设计的示意图。
  • 电子技大学管理末复习资料
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    本资料为杭州电子科技大学项目管理课程期末复习专用,涵盖课堂重点、案例分析及历年考题解析,帮助学生高效备考。 项目管理期末复习总结涵盖了整个学期学习的重点内容,包括项目启动、规划、执行、监控以及收尾阶段的知识点。通过回顾课堂讲义、参考教材及参与小组讨论等方式,我系统地整理了各章节的核心概念与实践技巧,并结合实际案例进行了深入分析和理解。此次复习不仅巩固了理论知识,还提升了我的综合应用能力,为即将到来的考试做好充分准备。 这段文字经过修改后去除了所有联系方式和个人链接信息。
  • 多点路径规划Matlab-基于Reinforcement Learning机器人路径规划:最后学自主选择一门课程...
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    本项目为本科课程作业,采用Matlab实现基于强化学习的多点路径规划算法,旨在优化机器人的导航效率与灵活性。 强化学习在机器人路径规划领域的研究已成为热门话题。其中一个领域是将RL算法应用于物理机器人上。我在这个项目里探索了如何在定制的3D打印机器人Benny和Bunny上实现从A到B的路径规划,该项目是我本科最后一年自学课程的一部分,旨在掌握基础的强化学习知识。 起初,在实际机器人的硬件上直接编码进行实验。然而,随着项目的进展,我们发现算法与硬件需要解耦以明确问题源自于哪一个方面(即软件还是硬件)。通过仿真测试RL算法时,在较小的状态空间(≤100个状态)内取得了不错的结果;但当面对包含400多个状态的长期奖励优化任务时,所探索的所有强化学习策略都无法达到收敛。 从仿真的结果来看,在将算法应用到实际机器人之前,需要进一步在仿真环境中测试更有效的RL方法。整个模拟代码都是用C++编写,并未使用任何框架或外部库以确保其既可以用于训练阶段的仿真中也能直接应用于机器人的硬件上进行学习,而无需额外的数据传输支持。 由于这些定制机器人所使用的微控制器具有有限的CPU和内存资源,因此需要确保算法能够在这种环境下高效运行。此外,在这种约束条件下增加数据传输会显著提高系统的复杂性,这也是选择不使用外部库的原因之一。
  • 恒生电子近都笔试题
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    该文介绍了恒生电子在最近一次招聘中于杭州和成都两地进行的笔试题目的内容概览与分析,旨在为准备应聘者提供参考。 恒生电子是中国IT行业中的重要企业,在金融信息技术领域有着深厚的积累。这份“恒生电子最新杭州成都笔试题”资源包含了2008年在杭州和成都两地举行的笔试题目,对于希望加入恒生电子的求职者以及对金融科技感兴趣的学子来说具有很高的参考价值。 通过这些笔试题可以了解恒生电子对应聘者的技能要求。金融IT领域中编程基础至关重要,因此笔试题可能涵盖C++、Java、Python等语言的基础知识和应用问题,包括数据结构、算法设计及内存管理等内容,这些都是衡量程序员基本功的重要指标。 鉴于恒生电子主要服务于金融机构,对金融业务的理解也是考核的重点。可能会涉及金融产品知识、金融市场运作以及交易流程等方面的问题,并要求应聘者解决实际的金融系统设计或优化问题,这不仅考察专业知识还测试技术与业务结合的能力。 此外,软件工程实践经验及项目管理能力也可能在笔试题中体现出来。例如如何编写高质量代码、进行版本控制和调试等技能都会被评估。这些都反映了恒生电子对工程师综合素质的要求。 同时,应聘者还需要具备数据库管理和数据分析能力。金融系统开发需要掌握SQL查询、数据建模以及性能优化等相关技能,因此笔试题可能包含此类题目来测试专业素养。 作为一家大型企业,恒生电子对应聘者的逻辑思维、问题解决能力和创新意识也有较高要求。可能会设置一些开放性的问题以观察应聘者在特定功能设计或技术挑战方面的表现和创新能力。 通过学习研究“恒生电子最新杭州成都笔试题”,不仅可以了解该公司的用人标准,还可以提升自己在金融IT领域的专业技能,为未来的职业发展奠定坚实基础。无论是面试准备还是个人能力的提高,这份资料都是一份宝贵的参考资料。
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