音征的长短和弯曲的走势(或升、或降、或不弯而平)反映了这个辅音的发音部位。信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测。图中与水平时间轴平行的较宽的黑杠为共振峰，不同元音的共振峰位置不同，通常

在多智能体系统中，任务分配是影响系统效率和效能的关键环节。传统的集中式任务分配方法在面对动态环境、信息不完整以及计算复杂度高的场景时面临挑战。为了应对这些挑战，基于拍卖的多智能体系统动态分散任务分配算法应运而生。本文深入探讨了该算法的原理、优势、挑战以及未来发展方向，旨在全面评估其在解决复杂任务分配问题中的潜力。多智能体系统，任务分配，拍卖，分散式算法，动态环境一、引言。

近年来，无人机（UAV），特别是编队无人机在各种物联网（IoT）场景中得到广泛部署。由于无人机的位置对其协作至关重要，因此编队无人机的高精度定位引起了广泛关注。尽管全球定位系统（GPS）接收器已广泛集成在无人机中，但其精度不够，并且容易受到意外或故意干扰。在本文中，我们提出了一种将超高维标度（SMDS）和分块合并与 GPS 信息相结合的编队无人机分布式协同定位方法。具体来说，首先使用 SMDS 获

想象一下，你操控着一个机器人，它正身处一个充满各类障碍物的复杂环境中，比如一个堆满了箱子和杂物的仓库，或是布满巨石和沟壑的野外。你的目标是让机器人从当前位置出发，顺利抵达指定地点，完成货物搬运、探索未知区域等任务。此时，机器人该如何规划出一条安全、高效的行进路线，避开沿途的障碍物，成为了实现任务目标的关键所在。这，便是路径规划算法的核心使命。路径规划算法，宛如赋予机器人智慧的 “大脑”，能够依据环

在自动驾驶、机器人导航、三维测绘等领域，3D点云定位是实现自主运动的核心技术，其目标是通过激光雷达等传感器获取的3D点云数据，精准估计载体（车辆、机器人）的位姿状态（位置与姿态）。传统3D点云定位方法常需先对做点云特征提取与匹配，再进行状态更新，但特征提取过程易受动态障碍物（行人、车辆）、环境光照变化、遮挡等因素影响，导致匹配失效或误差累积；同时，常规滤波算法（如标准EKF）在处理三维位姿这种具有

在工业控制、机器人运动、智能制造等领域，最优控制是实现系统高效、稳定运行的核心技术，其目标是在满足系统约束的前提下，找到最优控制输入，使预设性能指标达到最优。传统最优控制方法高度依赖系统的精确数学模型，然而在实际场景中，许多复杂系统（如非线性工业过程、柔性机器人、化工反应过程）的动力学特性难以精准建模，存在参数不确定性、未建模动态等问题，导致传统模型依赖型控制方法的控制效果大打折扣。

在工业控制、自动驾驶、无人机导航、气象预测等领域，我们常需通过数据集构建数学模型，进而掌握系统的运行状态（如机器人的位置/速度、电池的SOC值）和模型参数（如电阻、电容值、动力学系数）。但实际场景中，数据集不可避免存在噪声（如传感器测量噪声、环境干扰），模型也可能存在简化误差，直接通过原始数据求解往往精度不足，甚至偏离真实值。卡尔曼滤波器（KF）是线性系统状态估计的经典工具，但现实中绝大多数系统都

在自主移动机器人（AMR）、无人车等智能装备的应用场景中，含动态障碍物的复杂环境导航始终是技术难点。其中，“概率性开合的动态桥梁”场景因不确定性强、决策要求高，成为检验自主导航系统性能的典型场景。这类场景广泛存在于智能仓储的跨区域通道、港口码头的装卸衔接段、城市应急救援的临时通道等领域——动态桥梁可能因交通调度、设备维护、环境条件等因素，以一定概率处于开启或关闭状态，机器人需在未知的桥梁状态下，自

在工业生产、智能物流、服务机器人、无人勘探等领域，机器人的自主导航能力是实现自动化作业的核心前提，而路径规划作为自主导航的关键环节，直接决定了机器人的运动效率、作业安全性与任务完成质量。路径规划的核心目标是：在已知或部分已知的环境中，为机器人规划一条从起始点到目标点的最优路径，该路径需满足无碰撞（避开障碍物）、代价最优（如距离最短、时间最少、能耗最低）、运动可行（适配机器人运动学约束）三大核心要求

本项目聚焦于摩托车主动悬架系统的设计、建模与仿真，重点在于演示控制理论原理的应用。尽管关于主动悬架系统和摩托车动力学已有大量研究成果，但本项目的独特之处在于将两者相结合，为新工程师提供全面的理解，帮助他们熟悉传递函数和控制器设计。此外，本项目在多个方面利用了人工智能（AI），包括报告结构搭建和一般性支持，旨在加快项目完成进度。背景：主动悬架系统在现代车辆中至关重要，能够实时动态调整车辆操控性能。尽