Ⅰ、论文笔记一、研究背景与相关工作（一）研究背景物联网技术发展促使设备数量剧增，对通信系统的数据速率和覆盖率要求提升，且设备能量供应面临挑战。5G、6G及相关技术如WPT为解决这些问题提供了支撑，无人机在无线网络中的应用也日益受到关注，其与WPT结合成为物联网网络关

【1】引言前序学习进程中，我们至少掌握了两种方法，可以实现对图像实现缩放。第一种方法是调用cv2.resize()函数实现，相关学习链接为：python学opencv|读取图像（三）放大和缩小图像_pythonopencv读取图片缩放-CSDN博客第二种方法是在cv2.getRotationMatrix2D()函数旋转缩放图像时，

【1】引言前序已经学习了如何平移和旋转缩放图像，相关文章链接为：python学opencv|读取图像（二十七）使用cv2.warpAffine（）函数平移图像-CSDN博客python学opencv|读取图像（二十八）使用cv2.getRotationMatrix2D()函数旋转缩放图像-CSDN博客在此基础上，我们尝试倾斜拉伸图【2】核心代码

1、前期准备将我们可能用到的包导入到项目中importrandomimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportosfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromPILimportImage#读取图片包fromtqdmimporttqdm#看轮次进行到多少fromtor

"""滑块图像距离计算"""importrandomimportcv2importnumpyasnpimportrequestsimportddddocrdefdistance_cv(slice_url,bg_url):""":paramslice_url:滑块（缺口）图片地址:parambg_url:背景图地址:return:d

文章目录项目背景具体内容创新点MATLAB代码说明运行结果python代码总结项目背景在现代航空领域，飞行器的自主着陆技术越来越受到重视，尤其是在城市或复杂环境中。由于建筑物、树木等障碍物的存在，传统的GPS导航可能会受到干扰。因此，研究如何在复杂环境中提高飞行器的

分屏OpencvUVC代码验证后话用OpenCV实现UVC摄像头的视频分屏。Opencvopencv里有很多视频图像的处理功能。UVCUsb视频类，免驱动的。视频流格式有MJPG和YUY2。MJPG是RGB三色通道的。要对三通道进行分屏显示。代码importcv2importnumpyasnpvideo=cv2.Vi

Python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多初学者的青睐。它的应用领域又非常广泛：科学计算、游戏开发、爬虫、人工智能、自动化办公、Web应用开发等等。而在数据科学领域中，Python是使用最广泛的编程语言，并且其受欢迎程度持续增长。如果也经常需要用Python处理

本例子使用巴特沃斯低通滤波器对信号进行滤波，使用汉宁窗绘制信号的STFT，然后进行拉普拉斯变换。构造个模拟信号，采样频率率为50Hz，持续10s。importnumpyasnpsample_rate=50#50Hzresolutionsignal_lenght=10*sample_rate#10seconds#Generatearandomx(t)

1、什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。2、使用python做数据分析的常用库1.numpy      基础数值算法2.scipy       科学计算3.matplotlib

2.5.2 DeepSLAM算法DeepSLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是一种结合深度学习技术和SLAM技术的方法，旨在通过使用深度神经网络来改进SLAM系统的性能。SLAM是一种用于在未知环境中同时估计相机（或传感器）的位置和构建地图的技术。在DeepSLAM中，深度学习模型通常用

Chapter4：ActivationFunctions声明：本篇博客笔记来源于《NeuralNetworksfromscratchinPython》，作者的youtube其实关于神经网络的入门博主已经写过几篇了，这里就不再赘述，附上链接。1.一文窥见神经网络2.神经网络入门(上)3.神经网络入门(下)前三章内容：1.CodingOu

1理解多元正态分布1.0什么是多元正态分布多元正态分布是指一个随机向量的各个分量都服从正态分布，并且这些分量之间可以存在一定的相关性。一个k维随机向量X=(X1,X2,…,Xk)T服从多元正态分布，记作X∼N(μ,Σ)，其中：μ是k 维均值向量，表示每个分量的均值。Σ是k×k的协方

 Python代码如下：1importmatplotlib.pyplotasplt2importnumpyasnp34#假设有一年的运动数据，每天的运动次数5np.random.seed(0)6activity_data=np.random.randint(0,11,size=365)78#创建一个7天*53周的网格9days_in_week=710weeks

学号后四位:30189.2:点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.statsimportshapirodata=np.array([15.0,15.8,15.2,15.1,15.9,14.7,14.8,15.5,15.6,15.3,15.1,15.3,15.0,15.6,15.7,14.8,14.5,14.2,14.9,14.9,1

梯度下降优化1、归一化Normalization1.1、归一化目的  梯度下降的原理和应用，我们已经在前面课程中进行了学习，大家仔细观察下图。  不同方向的陡峭度是不一样的，即不同维度的数值大小是不同。也就是说梯度下降的快慢是不同的： 如果维度多了，就是超平面（了解一下霍金所说

9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.statsasssimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.fontset&#

8.4代码点击查看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportsolve_ivpdefsystem(t,state):x,y=statedxdt=-x*3-ydydt=x-y*3return[dxdt,dydt]t_span=(0,30)y0=[1,0.5]sol=solv

10.1点击查看代码importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportpylabaspltdefcheck(d):x0=d[0];y0=d[1];d={'x':x0,'y':y0}re=sm.formula.ols('y~x',d).fit()print(re.summary())print(re.outlier_t

代码点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,CubicSplineimportmatplotlib.pyplotasplt#给定数据T=np.array([700,720,740,760,780])V=np.array([0.0997,0.1218,0.1406,0.1551,0.1664])#要插值的温度点T_interp=n

代码点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportgriddataimportmatplotlib.pyplotasplt#定义函数deff(x,y):return(x**2-2*x)*np.exp(-x**2-y**2-x*y)#生成随机点np.random.seed(0)x_random=np.random.uniform

代码点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fit,least_squaresfromscipy.linalgimportlstsqimportmatplotlib.pyplotaspltdefg(x,a,b):return(10*a)/(10*b+(a-10*b)*np.exp(-a*np.sin(x)))#给定参数a=1.

importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportlagrangeimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibyx=lambdax:1/(1+x**2)deffun(n):x=np.linspace(-5,5,n+1)p=lagrange(x,yx(x))#n次插值多项式returnpx0=np.linspace(-5,5,100)plt.rc

importnumpyasnpimportpylabaspltfromscipy.interpolateimportinterp1dfromscipy.interpolateimportlagrangea=np.loadtxt('F:\python数学建模与算法\源程序\《Python数学建模算法与应用》程序和数据\第7章插值与拟合\data7_4.txt')x0=a[0];y0=a[1]x=

#Importneededmodulesimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromscipy.fftimportfft,fftfreqfromscipy.signalimportbutter,lfilter,freqz,bode,filtfiltfromsklearn.mo