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一、开篇：为什么相位截断傅立叶变换（PTFT）适合图像加密？在军事通信、金融隐私保护、医疗影像传输等场景中，图像数据的安全性至关重要。传统加密算法（如 AES）虽能实现数据加密，但面对高分辨率图像时存在算力消耗大、实时性不足的问题；而早期光学加密技术（如双随机相位编码）因线性特性易被相位恢复算法破解。安全性强：通过对傅立叶域相位的非线性截断，破坏数据原有相关性，密文呈现随机白噪声特征，抵御已知明文
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这款 Matlab GUI 软件专为从面波经验格林函数（EGF）或环境噪声互相关函数（CF）中提取群速度和相速度频散曲线而设计。其频散分析基于成像分析技术（Yao、van der Hilst、de Hoop，2006，GJI；Yao 等，2005，PEPI；Yao 等，2011，C.R.Geoscience），该技术能在相（或群）速度 - 周期图像上自动追踪频散曲线。2001 年，我在中国科学技术
随着能源结构调整和可持续发展理念的深入，分布式电源（Distributed Generation, DG）在配电网中的接入规模不断扩大。分布式电源具有清洁、灵活等优点，但其接入也给传统配电网的运行与管理带来了诸多挑战。本文深入探讨分布式电源接入对配电网在电压分布、短路电流、继电保护、电能质量以及网络规划等方面的影响，并对相应的应对策略进行综述，旨在为配电网的安全、稳定、高效运行以及合理规划提供理论
该程序参考文献《含分布式光伏的配电网集群划分和集群电压协调控制》，基于社团检测算法，实现基于电气距离和区域电压调节能力的集群综合性能指标和网络划分方法，并在集群划分基础上，进一步研究群内自治优化和群间分布式协调的双层电压控制策略，利用其在不同时间尺度上的配合实现了配电网全局电压的快速优化控制。集群自治优化控制通过交替更新群内最优解和虚拟平衡节点电压实现群内电压的实时快速控制。
例如可选择7自由度整车模块+滑模控制+平均分配+DYC、AFS横摆角速度跟随控制方案+联合控制模块，该方案为基础款。轮毂电机分布式驱动电动汽车操稳性控制，DYC联合AFS控制，直接横摆力矩控制，主动前轮转向控制。拿后方式：客户可选择一种整车模块，一种上层控制器，一种下层分配器，多种控制规律。→DYC控制规律：横摆角速度跟随控制，＋质心侧偏角联合控制（包括两个模块）
人工势场法作为一种常用的路径规划方法，具有计算简单、实时性好等优点，在移动机器人路径规划中得到了广泛的应用。- **混合策略**: 将人工势场法与其他路径规划算法（如A*算法、Dijkstra算法等）结合，增强解决局部极小值问题的能力。- **在线学习**: 通过机器学习的方法自适应调整势场参数，提高在复杂环境中的适应能力。1. **计算效率高**: 由于只需要计算力的大小和方向，算法简单快速，适
视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献
一、研究背景与核心问题1.1 研究背景随着分布式能源（如光伏、风电、微型燃气轮机）大规模接入配电网，传统辐射式配电网的功率流向由 “单向” 转为 “双向”，导致节点电压波动加剧、电压越限风险升高 —— 例如光伏午间出力高峰时，配电网末端节点易出现电压抬升；晚间负荷高峰时，首端与末端节点电压差可达 5%-8%，远超《配电网运行规程》规定的 ±7% 电压偏差限值。
有限元法（Finite Element Method）是基于!近代计算机的快速发展而发展起来的一种近似数值方法, 用来解决力学，数学中的带有特定边界条件的偏微分方程问题（PDE）。而这些偏微分方程是工程实践中常见的固体力学和流体力学问题的基础。有限元和计算机发展共同构成了现代计算力学 （Computational Mechanics）的基础。有限元法的核心思想是“数值近似”和“离散化”， 所以它在
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配电网潮流计算是智能配电网实施中的基本要求,由于配电网三相参数不平衡，通常配网潮流计算采用三相不对称模型。新能源发电技术的快速发展，如风电、太阳能不断的快速渗入，研究有效的含有分布式电源的配网三相潮流计算是一个非常重要的课题。分布式电源接入到配电系统中使其配电网络由放射状无源网络变成了含有中小型电源的有源网络。根据配电网三相不平衡的实际情况，为准确计算分布式电源并入配电网后的潮流问题，本文研究了三
【能源与人工智能交叉】基于多任务学习的风电功率预测系统：MATLAB实现基于多任务学习（MTL）进行风电功率预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）_多变量时间序列预测MATLAB代码资源-CSDN下载https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90206545【能源与人工智能交叉】基于多任务学习的风电功率预测系统：MAT
一、机器人路径规划：复杂场景下的核心技术诉求在工业仓储、自动驾驶、抢险救援等场景中，机器人需在动态障碍物、未知环境或复杂约束下，快速规划出 “无碰撞 + 最优性” 的运动路径 —— 其核心目标是在状态空间（如二维平面、三维空间）中，寻找从起点到终点的连续路径，满足避障约束、运动学约束（如转弯半径、速度限制）与时效性要求。传统路径规划算法存在明显短板：A算法依赖全局环境信息，在未知环境中失效；
一、场景切入：为什么 ABC+PSO 混合能突破单一算法瓶颈？PSO（粒子群优化）收敛快，但易陷入局部最优（如复杂障碍物环绕时，粒子群可能困在局部可行域）；ABC（人工蜂群算法）全局搜索能力强（通过雇佣蜂、观察蜂、侦察蜂的分工协作，跳出局部最优），但收敛速度慢，后期迭代效率低。
在大数据与人工智能时代，时间序列预测已成为金融风控、能源调度、气象预报等领域的核心技术支撑。从股票价格波动到电力负荷峰值预测，从气温变化趋势到设备故障预警，精准的时间序列预测能为决策提供关键依据。而在众多预测模型中，循环神经网络（RNN）及其改进模型长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）凭借对时序依赖关系的捕捉能力，成为该领域的主流选择。
脑地形图是脑功能研究和临床诊断的重要手段。对于脑地形图的理解，在一定程度上，可以帮助你分析脑电数据。
（一）基础框架：从 “单智能体” 到 “多智能体” 的升级智能体建模：每个智能体（如无人机、机器人）作为独立决策单元，拥有自身的观测、动作和奖励函数；状态空间（State）：融合位图栅格信息（局部 3×3/5×5 栅格的障碍物分布）+ 其他智能体的位置 / 速度信息，避免信息过载；动作空间（Action）：基于位图栅格的离散动作（上下左右、斜向移动、停留），或连续动作（移动方向 + 步长），适配
非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）凭借其对约束条件的灵活处理能力和对复杂非线性系统的优异控制性能，已广泛应用于工业过程、机器人控制、新能源等领域。然而，NMPC的在线求解需面对非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）问题的强耦合性、非凸性以及实时性要求等核心挑战，限制了其在高速动态系统中的应用。本文针对N
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