10 2024 档案
摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) BO优化前 BO优化过程 BO优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） MBsize = 32; Lr = 0.1; % CNN LSTM构建卷积神经网络 layers =
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 展示了负载因子P和次级传输功率不同的HPE。 从图中可以看出，随着|hP E|²扩大,用户P更好的为二级用户分配更多的频谱机会,以便刺激二级用户传输更多的干扰功率,因此,导致ρ的减少和Psu的增加。 不同方案下不同用户P信噪比下的保密率。可以很自然地
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 贝叶斯优化过程 贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果 标准的CNN的识别结果 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） % 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率 [MBsize
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 将FPGA的仿真结果导入到MATLAB中，分别得到MATLAB的结果和FPGA的结果： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.部分程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） `timescale 1ns
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） a=2*(1-(t/Iters)); for i=1:Num for j=1:dim r1 = rand; r2 = rand; A1 =
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） for t=1:Iters for j=1:D if rand_flag<0.5 if abs(K1)>=1 RLidx = floor(N
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) T表示温度，v表示风速，h表示模型厚度 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） for i = 1:13; figure; subplot(211); plot(y1{i},'ro
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） % 循环处理输入数据 for t = [1:size(Xi,2)/len] % 对于每一个符号 % 提取当前符号对应的比特序列 x = Xi
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2017b 3.部分核心程序 （完整版代码包含中文注释和操作步骤视频） function [Ic,Xmin3,Xmax3,Ymin3,Ymax3] = func_merge(I,Trafficxy,Smj,SCALE
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算
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摘要：1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) SIFT: surf： kaze： 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含注释和操作步骤视频） img1 = imread('Images\F1.jpg'); img2 = imread('Images\F2
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