无线电能传输（WPT）技术凭借非接触、高可靠性、环境适应性强的核心优势，已成为电动汽车动态充电、植入式医疗设备供电、工业移动机器人补能等领域的核心支撑技术。

针对十字型四旋翼无人机强非线性、欠驱动、多耦合的动力学特性，本研究构建了完整无简化的6自由度非线性动力学模型，基于MATLAB平台采用四阶-五阶龙格库塔算法（ODE45）实现高精度数值求解，同时引入微分平坦（Differential Flatness）理论设计轨迹跟踪控制器，彻底规避传统姿态解算中的欧拉角奇异点问题。研究首先通过牛顿-欧拉刚体动力学框架推导十字构型专属的力矩分配关系，完整保留陀螺耦

胸片分割在医学影像诊断中具有举足轻重的地位，它能有效辅助医生对肺部疾病进行精准定位和诊断。然而，传统的手动分割方法效率低下且易受主观因素影响。近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著突破，为胸片分割提供了新的解决方案。本文提出了一种基于最小误差法的深度学习胸片分割系统。该系统通过构建一个优化的卷积神经网络模型，并引入最小误差损失函数，旨在提高胸片分割的准确性和鲁棒性。实验结果表明，本系统在公开数据

TI TMS320C5416 是一款高性能 16 位定点数字信号处理器（DSP），具备 40MIPS 的运算速度、双累加器结构及专用乘法 - 累加（MAC）单元，特别适用于实时音频信号处理场景。本设计的核心需求是：基于双线性变换（BLT） 实现模拟域到数字域的滤波器映射，通过极点 / 零点精确放置设计 IIR 带阻滤波器（抑制特定频段干扰）与陷波滤波器（深度抑制单频干扰，如 50Hz 工频噪声），

电容器作为电路系统中存储电能、滤波稳压、耦合隔直的核心元器件，其性能直接决定了整个电子设备的可靠性与稳定性。在新能源汽车、智能电网、航空航天等高端装备领域，对电容器的耐压等级、能量密度、使用寿命及工作稳定性提出了愈发严苛的要求。电容器的核心工作区域为内部介质区域与电极-介质界面区域，该区域的电场分布、电势变化、介质极化特性及热传导行为，是影响电容器击穿电压、等效串联电阻、能量损耗等关键性能参数的核

非线性动力学系统广泛存在于自然界与工程领域，从流体运动、气候演变到机器人控制、神经元放电，其复杂的非线性特性使得系统行为的预测、分析与控制成为长期以来的科学挑战。传统线性分析方法因无法捕捉非线性本质而失效，而非线性分析方法又普遍面临计算复杂度高、泛化能力弱、难以解析等瓶颈。1931年Bernard Koopman提出的Koopman算子理论，为突破这一困境提供了全新视角——通过将非线性动力学系统提

建筑温控系统的重要性：建筑温控系统旨在为建筑物内的人员提供舒适的室内环境，同时优化能源消耗。适宜的室内温度不仅能提升居住者或使用者的舒适度，还对提高工作效率、保障健康具有重要意义。此外，随着能源成本的上升和对可持续发展的追求，高效节能的温控系统成为建筑领域的研究重点。地源热泵（GSHP）原理：地源热泵是一种利用浅层地热能进行供热和制冷的高效节能技术。它通过地下埋管换热器与土壤进行热量交换，冬季将土

在多输入多输出（MIMO）通信系统中，信道状态信息（CSI）的准确量化对于高效的数据传输至关重要。随着通信系统复杂度的增加以及对高速、可靠通信需求的增长，传统的 CSI 量化方法面临着诸多挑战。近年来，深度学习凭借其强大的特征提取和模式识别能力，为 CSI 量化提供了新的解决方案。特别是在时相关的 MIMO 信道环境下，利用深度学习进行递归 CSI 量化具有显著的优势。本文将深入探讨基于深度学习分

随着无人机技术的飞速发展，无人机在物流配送、监测、救援等众多领域得到了广泛应用。在这些应用中，无人机往往需要处理大量的数据，而传统的云计算模式由于数据传输延迟较高，难以满足无人机对实时性的要求。无人机边缘计算应运而生，它将计算任务卸载到靠近无人机的边缘服务器，大大减少了数据传输延迟，提高了任务执行效率。然而，在无人机边缘计算中，信道分配是一个关键问题，直接影响到数据传输的速率和可靠性。同时，无人机

在当今大数据时代，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），在各类预测任务中展现出强大的能力。然而，这些模型的性能高度依赖于超参数的设置。鲸鱼算法（WOA）作为一种新兴的元启发式优化算法，模拟鲸鱼的捕食行为，为优化深度学习模型的超参数提供了新途径。基于 WOA 对 CNN - LSTM 模型超参数进行优化，有望提升模型在预测任务中的准确性和稳定性。