本文提出了一种改进型混沌粒子群算法（ICPSO），用于优化天线参数。首先，针对传统Logistic映射存在的遍历不均匀问题，提出了一种改进型Logistic映射（ILM），通过引入均匀化调节器，改善了映射的概率密度分布特性。其次，将改进后的混沌映射引入粒子群算法（PSO），提出ICPSO算法，通过混沌序列初始化粒子位置和速度，并引入混沌扰动机制，有效提升了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。最后，将ICPSO算法应用于半波偶极子天线的参数优化，实验结果表明，该算法在收敛速度和优化精度方面均优于标准PSO算法和遗传算法，优化后的天线工作频率与目标频率偏差小于0.1%。 混沌粒子群算法（CPSO）是一种结合了混沌理论和粒子群优化算法（PSO）的启发式搜索方法，该方法可以高效地解决全局优化问题。PSO是一种模拟鸟群捕食行为的优化算法，通过粒子个体在搜索空间中的飞行速度和位置的动态调整，找到问题的最优解。而混沌理论则是一种描述自然界中看似随机的现象背后规律的学科，混沌系统具有高度的非线性和确定性的特点。当将混沌特性引入到优化算法中，可以利用混沌运动的遍历性和随机性来避免陷入局部最优，增强搜索的全局性。 在传统的PSO算法中，粒子群的运动受到个体历史最佳位置和群体历史最佳位置的影响，容易导致解空间的早熟收敛，即陷入局部最优解。为解决这一问题，文章提出了一种改进型的混沌粒子群优化算法（ICPSO）。文章首先指出了传统Logistic映射在进行混沌搜索时存在的遍历不均匀的问题，并提出了一种改进型Logistic映射（ILM），旨在优化映射的概率密度分布特性，以更均匀地遍历整个解空间。 通过引入均匀化调节器，ILM改善了Logistic映射的混沌序列分布，使得其在混沌搜索过程中能够更加均匀地覆盖整个搜索空间。改进的混沌映射随后被应用于PSO中，形成了ICPSO算法。在ICPSO中，粒子的位置和速度初始化采用混沌序列，这有助于粒子群在起始阶段即覆盖一个较大的搜索区域。此外，文章中还引入了混沌扰动机制，通过在优化过程中定期或根据需要加入混沌运动，提高了算法的局部搜索能力，有助于粒子跳出局部最优解，持续寻找全局最优解。 文章将ICPSO算法应用于半波偶极子天线的参数优化问题。半波偶极子天线是无线电通信中常用的天线形式之一，其参数优化主要涉及天线尺寸和形状的调整，以实现对工作频率的精确控制。实验结果显示，在相同条件下，ICPSO算法在收敛速度和优化精度上均优于传统PSO算法和遗传算法。优化后的天线工作频率与目标频率的偏差小于0.1%，显示了ICPSO算法在天线参数优化问题上的高效性和准确性。 此外，算法的实现代码也被整理成了一个软件包，以源码的形式提供给研究者和工程师们。这一软件包的发布，意味着研究者和工程技术人员可以更加方便地利用这一算法进行天线设计和优化，同时也为算法的进一步研究和改进提供了基础。代码的开源特性还能够使得社区成员贡献自己的代码优化和算法改进，推动整个领域的进步。 ICPSO算法的提出，是对传统粒子群优化算法的重要改进，它通过引入混沌理论优化了粒子群的搜索机制，并在特定的应用场景下展现出了卓越的性能。这项研究不仅在理论层面上丰富了混沌优化算法的研究内容，同时也为天线设计的实际工程问题提供了一个有效的解决工具。通过软件包的形式，这些理论成果得以更加广泛地传播和应用，对于推动相关领域的技术进步具有重要的意义。

内容概要：本文详细探讨了基于金属纳米孔阵列的宽带全息超表面技术，重点介绍了其单元结构仿真、几何相位与偏振转换效率的关系、全息相位的GS算法迭代计算方法以及标量衍射计算重现全息的方法。通过FDTD仿真，研究了金属纳米孔在不同转角下的电磁场分布及其对几何相位的影响。利用GS算法优化全息相位分布，实现了远场全息图像的最佳效果。此外，还通过标量衍射理论计算得到了全息图像的复振幅分布，并将其应用于实际光场分布的重现。最后，通过对超表面模型的建模和远场全息显示计算，验证了模型和算法的有效性。 适合人群：光学工程、物理电子学及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对全息技术和超表面感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解全息超表面技术的研究人员，旨在帮助他们掌握FDTD仿真、GS算法优化及标量衍射计算的具体应用，以便于开展相关实验和理论研究。 其他说明：文中提供了详细的FDTD建模脚本、MATLAB代码及Word教程，便于读者复现实验并深入理解宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程。

“基于金属纳米孔阵列的超表面全息显示技术研究：FDTD仿真与GS算法优化设计”,宽带全息超表面模型 金属纳米孔 fdtd仿真 复现lunwen：2018年博士lunwen：基于纳米孔阵列超表面的全息显示技术研究 lunwen介绍：单元结构为金属纳米孔阵列，通过调整纳米孔的转角调控几何相位，全息的计算由标量衍射理论实现，通过全息GS算法优化得到远场全息图像； 案例内容：主要包括金属纳米孔的单元结构仿真、几何相位和偏振转效率与转角的关系，全息相位的GS算法迭代计算方法，标量衍射计算重现全息的方法，以及超表面的模型建模和远场全息显示计算； 案例包括fdtd模型、fdtd建模脚本、Matlab计算相位GS算法的代码和标量衍射计算的代码，以及模型仿真复现结果，和一份word教程，宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程具有可拓展性，可用于任意全息计算； ,关键词：宽带全息超表面模型; 金属纳米孔; fdtd仿真; 纳米孔阵列超表面; 全息显示技术; 标量衍射理论; GS算法迭代计算; 几何相位; 偏振转换效率; 超表面模型建模; 远场全息图像复现; fdtd模型; Matlab计算相位代

内容概要：本文详细探讨了基于金属纳米孔阵列的宽带全息超表面技术，重点介绍了其单元结构仿真、几何相位与偏振转换效率的关系、全息相位的GS算法迭代计算方法以及标量衍射计算重现全息的方法。通过FDTD仿真和MATLAB代码实现了模型的构建和全息图像的远场显示。研究不仅复现了2018年博士论文的内容，还深入分析了各关键步骤的技术细节及其应用前景。 适合人群：光学工程、物理电子学及相关领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解超表面全息显示技术的研究人员，特别是那些关注金属纳米孔阵列、FDTD仿真和GS算法的人群。目标是掌握从理论到实践的完整流程，能够独立进行相关实验和模拟。 其他说明：文中提供的FDTD建模脚本、MATLAB代码和详细的Word教程有助于读者更好地理解和复现实验过程。此外，研究结果具有广泛的可扩展性和应用潜力，可用于多种全息计算任务。

遗传算法在编码超表面RCS（雷达散射截面）缩减中的应用及其最佳漫反射效果的实现方法。文中阐述了遗传算法的基本原理，即通过选择、交叉和变异等操作来优化编码序列，从而使得超表面在雷达波照射下达到最佳漫反射效果。同时，提供了MATLAB和Python两种编程环境的具体实现步骤，包括定义问题、初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作以及评估函数等。此外，还展示了三维仿真结果和二维能量图，帮助理解优化效果，并介绍了如何在CST电磁仿真软件中验证超表面的RCS缩减效果。最后指出遗传算法的优点在于快速出结果、容差性高，适用于不同尺寸的编码序列优化。 适合人群：对电磁学、天线设计、雷达隐身等领域感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是熟悉MATLAB和Python编程的人士。 使用场景及目标：①研究编码超表面在天线、雷达隐身等方面的应用；②利用遗传算法优化编码序列，提高超表面的RCS缩减性能；③掌握MATLAB和Python环境下遗传算法的具体实现方法；④通过仿真软件验证优化效果。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带详细的编程实现步骤和仿真结果，有助于读者深入理解和实践遗传算法在超表面RCS缩减中的应用。

内容概要：本文详细介绍了如何使用遗传算法优化编码序列来实现编码超表面的雷达截面（RCS）缩减，从而达到天线和雷达隐身的效果。文中提供了MATLAB和Python两种编程语言的具体实现代码，涵盖了从参数设置、种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异到最后获得最佳编码序列的完整流程。此外，还展示了如何通过三维仿真和二维能量图来呈现优化结果，并解释了在CST软件中验证超表面RCS缩减效果的方法。 适合人群：从事电磁学、天线设计、雷达技术和信号处理的研究人员和技术人员，尤其是对遗传算法及其应用感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要降低雷达截面的应用场合，如军事装备隐身、民用通信设备抗干扰等。目标是通过优化编码序列，使超表面能够在特定频段内有效减少被探测的可能性，提高系统的隐蔽性和安全性。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码实现步骤，还包括了对遗传算法原理的简要介绍，帮助读者更好地理解和应用该技术。同时，通过具体的案例演示，使得理论与实践相结合，便于读者掌握和应用。

内容概要：文章研究基于鲸鱼优化算法（WOA）对机械臂353多项式轨迹进行时间最优规划的方法，并提出一种改进型鲸鱼算法以提升收敛速度与优化精度。通过Matlab实现带关节角度、速度、加速度约束的轨迹优化，采用罚函数法处理约束条件，并引入非线性收敛因子、自适应权重和随机反向学习等策略改进原始WOA。实验结果表明，改进算法在六自由度机械臂上相较标准WOA能获得更短的运动时间与更快的收敛性能。 适合人群：具备一定机器人学与优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机械臂轨迹规划或智能制造相关研究的研发人员或研究生。 使用场景及目标：①实现机械臂时间最优轨迹规划；②对比标准WOA与改进WOA在复杂优化问题中的性能差异；③掌握罚函数法、运动学验证等工程化约束处理技巧。 阅读建议：结合提供的Matlab源码理解算法实现细节，重点关注目标函数设计、约束处理机制及位置更新公式的改进逻辑，建议在仿真环境中验证算法有效性并调整参数以适应不同机械臂结构。

机械臂轨迹规划算法的研究进展，重点讨论了鲸鱼算法在353多项式时间最优解法中的应用，并对其进行了改进。文章首先概述了机械臂轨迹规划的重要性和挑战，接着深入探讨了鲸鱼算法的基本原理及其在多项式优化中的应用。随后，文章提出了时间最优轨迹规划的目标，并展示了鲸鱼算法在此方面的优势。此外，还对原始鲸鱼优化算法和改进后的版本进行了对比分析，突出了改进算法在处理复杂问题时的优越性能。最后，文章提供了带约束条件的Matlab源码实现，以便读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：从事机器人技术、自动化控制、机械臂轨迹规划等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解机械臂轨迹规划算法及其优化方法的研究人员，特别是那些希望通过Matlab实现具体算法并进行实验验证的人群。目标是掌握鲸鱼算法及其改进版本的应用技巧，提高机械臂运动轨迹规划的效率和准确性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，有助于读者将理论知识转化为实际操作技能。同时，通过对不同算法的对比分析，可以帮助读者选择最适合特定应用场景的优化方法。

基于FPGA的Verilog实现FOC电流环系统设计与实现方法——基于ADC与S-PWM算法优化及其代码解读手册，带simulink模型与RTL图解。,基于FPGA的FOC电流环手动编写Verilog实现：高效、可读性强的源码与Simulink模型组合包,基于FPGA的FOC电流环实现 1.仅包含基本的电流环 2.采用verilog语言编写 3.电流环PI控制器 4.采用SVPWM算法 5.均通过处理转为整数运算 6.采用ADC采样，型号为AD7928，反馈为AS5600 7.采用串口通信 8.代码层次结构清晰，可读性强 9.代码与实际硬件相结合，便于理解 10.包含对应的simulink模型（结合模型，和rtl图，更容易理解代码） 11.代码可以运行 12.适用于采用foc控制的bldc和pmsm 13.此为源码和simulink模型的价，不包含硬件的图纸 A1 不是用Matlab等工具自动生成的代码，而是基于verilog，手动编写的 A2 二电平的Svpwm算法 A3 仅包含电流闭环 A4 单采样单更新，中断频率 计算频率，可以基于自己所移植的硬件，重新设置 ,基于FPGA的FO

基于等距扇形束滤波反投影(FBP)算法推导了一种新的算法求导希尔伯特反投影(DHB)算法，研究了DHB算法在频域对投影的滤波特性。通过理论分析和实验验证，指出由于DHB滤波函数在高频段对于锐截止特性的改善，很大程度上消除了重建图像的抖动现象。并且算法中去掉了反投影算子中的距离加权运算，使计算速度进一步提高。