分析音频信号和滤波作为音频信号处理的关键技术，通过精准的信号分析能够挖掘音频的内在特性、识别关键信息，而合理运用滤波技术则可以根据不同需求改善音频质量、去除噪声、提取特定频率成分。随着数字信号处理技术的不断进步，未来分析音频信号和滤波技术将朝着更高效、更智能、更精准的方向发展，为音频产业带来更多的创新和突破。音频信号处理在当今数字化时代无处不在，从日常使用的智能手机、音乐播放器，到专业的音频制作、

RRT即快速搜索随机树，是一种在机器人运动规划、路径规划等领域广泛应用的算法。它具有以下显著特点： - 随机性：随机采样的方式使得算法能够在复杂的环境中快速探索不同的区域，增加找到可行路径的可能性。高效性：能够在高维空间中进行有效的路径搜索，对于复杂的环境和大规模的问题具有较好的适应性。路径调整：当发现障碍物时，算法会调整随机树的生长方向，尝试从不同的方向绕过障碍物，确保生成的路径不会与障碍物发生

通过模拟蚂蚁的行为，基于蚁群优化的无人机任务计划可以在复杂的环境中找到高质量的解决方案，并具有一定的鲁棒性和适应性。在无人机路径规划中，可以将蚂蚁的行走路径表示为无人机的飞行路径，通过信息素的积累和挥发来引导无人机找到最优路径。本文基于蚁群优化算法对无人机任务计划进行了研究，提出了基于蚁群优化的无人机路径规划算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性。（3）针对多无人机协同任务规划问题，采用层次聚类对

本文研究了随机森林（Random Forest, RF）及其与多目标粒子群优化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）相结合的方法（RF_MOPSO），用于多特征过程的最佳参数优化。本文提出了一种混合方法（RF_MOPSO），通过MOPSO优化RF的超参数，以提高模型在多特征过程中的预测性能。本文提出的RF_MOPSO方法结合了RF的

Dijkstra算法是Edsger Wybe Dijkstra在1956年提出的一种用来寻找图形中结点之间最短路径的算法。Dijkstra算法的基本思想是贪心思想，主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到目标点为止。A*算法发表于1968年，A*算法是将Dijkstra算法与广度优先搜索算法（BFS）二者结合而成，通过借助启发式函数的作用，能够使该算法能够更快的找到最优路径。A算法是静态路

在 MATLAB 中，

此外，还进行了实验，以验证SPSO生成的路径在实际无人机操作中的可行性。因此，我们在本研究中的贡献是四方面的：（i）开发了一个新的目标函数，将路径规划转化为一个优化问题，结合了与路径长度、威胁、转弯角度、爬升/俯冲角度和飞行高度相关的最优标准和约束，以实现无人机的安全和高效运行；结果表明，所提出的SPSO不仅在大多数场景中优于其他粒子群优化（PSO）变体（包括经典PSO、相位角编码PSO和量子行为

电力负荷预测实质是时间序列预测问题，存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度，解决长短期记忆神经网络（LSTM）参数选取随机性大、选取困难的问题，本文提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型（SSA-LSTM）,通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。本文建立SSA-LSTM模型，进行冷、热、电负荷预测。先对时间序列进行奇异

UWB技术具有高精度测距的特点，能够在短距离内实现厘米级的定位精度。其测距原理是通过发射超宽带脉冲信号，接收端根据信号的飞行时间（TOF）来计算距离。

随着雷达技术的迅速发展,其应用领域不断拓展,现代雷达面临着更复杂的检测环境以及更多样的目标。在这种背景下,传统雷达目标检测算法已不能满足实际应用的需求,对微弱目标及复杂杂波环境中目标的检测性能受到限制。近年来,神经网络凭借着强大的特征提取能力、优秀的检测性能,使得雷达检测有了新的机遇,基于深度学习的雷达目标检测算法应运而生。但现有基于深度学习的雷达目标检测算法受到雷达设备及复杂多样的应用场景的限制