表格拖动行排序实现：主要用到的交互是中继器的排序事件，根据中继器表格里面的序号排列，拖动开始时设置拖动行显示，拖动时移动拖动行，拖动结束后通过更新行的操作，更新列表中对应行的序号，这样就可以实现拖动排序的效果。

本文深入解析了正交匹配追踪算法(OMP)的原理与应用。OMP是匹配追踪算法(MP)的升级版，通过逐步迭代寻找最佳解，并确保剔除向量与残差正交，从而显著提高计算效率。文章详细介绍了OMP的算法流程，包括如何通过内积计算选择最优向量、更新残差以及利用施密特正交化方法保证正交性。通过具体数值示例展示了OMP相比MP的优势，如收敛速度快、避免死循环等。此外，还提供了基于Python的代码实现，并讨论了OMP在压缩感知和回归问题中的应用场景及优缺点。 正交匹配追踪算法（OMP）是匹配追踪算法（MP）的一种改良形式，其核心目标在于提升追踪过程的计算效率和解的质量。OMP通过迭代的方式逐步挑选出最能够代表数据的原子集合，从而构建出近似解。这种选择是通过内积运算来实现的，确保每次迭代所选取的原子与当前的残差向量正交，以此减少计算冗余，加快算法的收敛速度。 在算法流程上，OMP首先初始化残差，并在每次迭代中挑选出与当前残差内积最大，且保持正交的原子。选定原子后，算法将更新残差，以排除已经被所选原子代表的信息，使得下一个原子的选择聚焦于当前残差尚未覆盖的部分。为维持原子集合的正交性，OMP引入了施密特正交化过程，确保在迭代过程中不会出现冗余的原子。 OMP算法不仅在理论上有明确的优势，实际应用中也表现出了高效性。例如，在压缩感知问题中，OMP能够更快地从远少于实际数据维度的观测值中重构出原始信号。在回归问题中，OMP能够处理高维数据集，有效剔除噪声，找到数据中的关键特征。这些应用场景展示了OMP算法在处理稀疏问题方面的实用价值。 在实现方面，本文提供了一个基于Python的代码示例，通过具体的数值例子详细演示了OMP算法的工作原理。代码部分不仅直观地展示了算法步骤，也便于读者进行修改和扩展，以适应不同的应用场景。通过代码的实践，读者可以更加深刻地理解OMP算法的细节和实现要点。 尽管OMP算法有着诸多优势，但它也存在一些局限。例如，在某些极端情况下，算法可能需要较长的时间来找到最优解，或者在数据不够稀疏的情况下表现不如预期。因此，在应用OMP算法时，需要对数据的特性和问题的背景有充分的认识，以确保算法能够发挥其最大效用。 OMP算法的优化和改进也在持续进行中，研究者们在保留OMP基本框架的同时，尝试引入新的技术和策略，以进一步提升算法在处理大规模、高维数据集时的性能。此外，与其它算法如基追踪（BP）、最小角度回归（LARS）的比较研究，也推动了OMP算法在稀疏信号处理领域内的创新和应用。 正交匹配追踪算法是一种高效且实用的信号处理技术，尤其适合于需要从少量观测数据中恢复稀疏信号的场景。其简洁的数学框架、明确的理论基础以及在多种应用领域中的成功实践，使OMP成为值得深入学习和研究的算法。通过理论与实践相结合的探讨，本文为读者提供了一次全面了解和掌握OMP算法的机会。

主动形状模型(Active shape model,ASM)是一种基于统计参数化的图像特征匹配算法,它主要应用于提取图像的特征点。在分析传统方法不足的基础上,提出一种基于改进主动形状模型的图像特征匹配新算法。传统的ASM直接采样灰度值信息建立局部纹理模型,灰度值对光照、姿态等因素是非常敏感的,常会带来较大匹配误差或者导致模型匹配失败。采用基于每个像素的边缘方向和强度来代替灰度值,改进的表示方法是利用边缘方向和强度的信息去建模,并且加入了边缘结构的方向和强度。改进的表示方法增加了纹理表示的边缘特征,边缘特征

实验内容及要求： 输入n个整数，分别用希尔排序、快速排序、堆排序和归并排序实现由小到大排序并输出排序结果。要求n=10，15，20进行三组排序实验。 实验目的：掌握希尔排序、快速排序、堆排序、归并排序算法。 数据结构设计简要描述： 采用四种排序算法对输入的n个整数进行排序。 算法设计简要描述： 希尔排序：.先选定一个小于n的整数llr作为第一增量，然后将所有距离为llr的元素分在同一组，并对每一组的元素进行直接插入排序。然后再取一个比第一增量小的整数作为第二增量，重复上述操作… 快速排序：任取待排序序列中的某个数据元素(例如：第一个元素)作为基准，按照该元素的关键字大小将整个序列划分为左右两个子序列：左侧子序列中所有元素都小于或等于基准元素，右侧子序列中所有元素都大于基准元素，基准元素排在这两个子序列中间，分别对这两个子序列重复施行上述方法，直到所有的对象都排在相应位置上为止。当增量的大小减到1时，就相当于整个序列被分到一组，进行一次直接插入排序，排序完成。 堆排序：初始化后，堆顶与堆底互换，最大的放在最后面。并在文件的基础上进行操作。 归并排序：将两个有序的序列合并成一个有序

"自适应天线匹配低频RFID读写器设计" RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术在工业现场、野外甚至水中的应用中，读写器天线电特性参数的变化会导致阻抗不匹配和发射功率大幅下降，降低RFID读写器读写范围和效率。为了解决这个问题，需要设计一个自适应天线匹配RFID读写器系统。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括电子标签、读写器和远端数据处理计算机三部分。电子标签具有智能读写及加密通信的能力，包含天线、匹配网络、充电模块、传输算法模块、存储模块等。低频读写器由天线、无线匹配模块、读写器芯片和微处理器组成，通过调制的射频信号向标签发出请求信号，标签回答识别信息，然后读写器把信号送到计算机或者其他数据处理设备。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括微处理器模块、功率放大、自适应电容匹配网络、低噪声放大、正弦波均方根检测、模数转换器、天线以及相应的处理程序和算法。该系统比基本的低频RFID读写器系统多了三个模块：自适应电容匹配网络、正弦波均方根检测和模/数转换器。 自适应电容匹配网络是用来调节射频前端电路阻抗与天线阻抗的匹配效率。正弦波均方根检测和模/数转换器是为了检测天线发射信号的幅度，并转换成数字量存储到微处理器。 解调点电压采集电路的主要任务是实现天线发射信号的正弦波均方根检测和模/数转换。该电路采用高度集成专用集成电路，仅需要较少的电阻、电容等外围器件就可以完成相应功能，使采集电路小型化并尽量降低电路的功耗。 AD736是一款低功耗、精密、单芯片真正弦波均方根检测电路。能够直接将正弦波转换为直流输出，直流电压就是该正弦波的均方根值Vrms，该正弦波的幅度Va可以由式(1)表示： Va = Vrms / √2 模/数转换电路采用ADS1113，该芯片具有16位分辨率的高精度模/数转换器(ADC)，采用超小型的MSOP-10封装。ADS1113具有一个板上基准和振荡器。数据通过一个I2C兼容型串行接口进行传输。 自适应匹配电容网络天线匹配电路通过计算阻抗匹配计算相应的电阻和电容值，可以实现长距离的天线匹配和各类天线布局要求。将电容矩阵代替图4中C4、C5构成可调节天线匹配网络。由于天线电感值的变化在一定的范围，不可能从0到无限大，因此可以根据实验初步确定最大电感为Lmax，由此可以在电容矩阵连接一个不需要断开的电容C_M，其他的电容可以通过微处理器输出控制信号D1、D2…D8控制MOS开关来确定是否连接该电容到天线匹配网络。 自适应匹配方法与软件设计自适应天线匹配低频RFID读写器系统软件设计的流程图如图6所示。为了保证正弦波均方根检测电路和后续的模拟/数字转换器电路有足够的稳定和转换时间，确保采集的天线发射信号的幅度准确稳定，在读取过程中需要加入多个延时。程序中需要设置专门寄存数组用于存储读采集的256组发射信号幅度，在读取完成全部256组数据以后，再将256组数遍历一遍，找出其中最大的一组。根据最大的一组所对应的位置，设置相应的电容矩阵，获取最佳匹配电容和实现射频前端电路阻抗与天线阻抗的自动匹配。

《多目标快速非支配排序遗传算法优化代码》 在计算机科学和优化领域，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术。它通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原理，寻找问题的最优解。而多目标优化问题则涉及多个相互冲突的目标函数，需要找到一组平衡所有目标的解决方案，即帕累托最优解。快速非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是解决这类问题的一种有效方法。 `nsga_2.m` 是NSGA-II的核心实现文件。这个算法包括种群初始化、选择、交叉和变异等基本操作。`initialize_variables.m` 文件用于生成初始种群，它包含了问题的潜在解。接着，`evaluate_objective.m` 对每个个体进行评估，计算其对应的目标函数值，这在多目标优化中至关重要。 `non_domination_sort_mod.m` 实现了非支配排序，这是NSGA-II的关键步骤。非支配排序将个体按照非支配关系分为多个层，第一层（Pareto前沿）包含那些没有被其他个体支配的个体，这些个体代表了当前的最优解集。第二层包含被第一层个体支配但不被其他层个体支配的个体，以此类推。 `genetic_operator.m` 包含了遗传操作，如选择、交叉和变异。`tournament_selection.m` 实现了锦标赛选择策略，这是一种常见的选择策略，通过随机选取若干个体进行对决，胜者进入下一代。交叉和变异操作则用于产生新的个体，保持种群的多样性。 `replace_chromosome.m` 处理种群更新，将新产生的个体替换掉旧的个体，确保种群不断进化。在NSGA-II中，种群的更新不仅要考虑适应度，还要考虑拥挤度，以平衡解的多样性和分布质量。 `objective_description_function.m` 文件可能是用于定义和描述目标函数的，这可以根据具体问题的性质来定制。目标函数反映了我们希望优化的各个方面，可以是单个或多个指标。 `说明.pdf` 文件可能提供了算法的详细描述、实现细节以及如何运行和理解代码的指南。阅读这份文档可以帮助我们更好地理解和使用这些代码。 这个压缩包提供了一个完整的NSGA-II实现，用于解决多目标优化问题。通过理解和调整这些代码，我们可以将其应用于各种实际问题，如工程设计、资源分配、投资组合优化等，以寻找多目标之间的最佳平衡。

在数学建模领域，优化问题是一项关键任务，尤其是在面对复杂多目标问题时。"多目标快速非支配排序遗传算法"（Multi-Objective Fast Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，简称NSGA-II）是一种广泛应用的多目标优化算法，它结合了遗传算法的优势和非支配排序的概念，以有效地寻找帕累托最优解集。 遗传算法是模拟生物进化过程的一种搜索算法，通过模拟自然选择、遗传和突变等机制来探索问题空间。在多目标优化问题中，一个解决方案可能在各个目标之间存在权衡，没有全局最优解，而是存在一组非支配解，即帕累托最优解。这些解对每个目标都尽可能好，无法被其他解在所有目标上同时改进，因此非支配排序成为评估和选择种群中个体的关键步骤。 NSGA-II算法的核心步骤包括： 1. 初始化种群：随机生成初始解决方案群体，作为算法的起点。 2. 非支配排序：根据各个个体在多目标空间的位置，将种群分为多个非支配层。第一层是最优的，即没有其他个体在所有目标上都优于它，第二层是次优的，以此类推。 3. 分层拥挤度计算：对于同一层内的个体，根据它们在目标空间的分布情况，计算拥挤度，以处理 Pareto 前沿的稀疏性和多样性。 4. 选择操作：采用基于非支配层次和拥挤度的复合选择策略，确保在保留优秀解的同时保持种群多样性。 5. 变异和交叉操作：通过基因重组（交叉）和基因突变生成新的后代个体，维持种群的遗传多样性。 6. 更新种群：用新生成的后代替换旧种群的一部分，保持种群大小恒定。 7. 循环迭代：重复上述步骤，直至达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 NSGA-II算法的优势在于它能够同时考虑多个目标，并生成多样性的帕累托最优解集，这对于决策者在实际问题中权衡不同目标非常有用。在数模中的优化与控制方向，这种算法可以应用于如资源分配、调度问题、网络设计等多个领域，帮助找到满意的整体解决方案。 在提供的压缩包文件中，“多目标快速非支配排序遗传算法优化代码”可能是实现NSGA-II算法的一个具体程序。这个程序可能包含了算法的详细实现，包括种群初始化、非支配排序、选择、交叉、变异等核心功能，以及可能的性能优化措施。通过阅读和理解这段代码，用户可以学习如何应用NSGA-II解决实际的多目标优化问题，也可以在此基础上进行二次开发，适应特定的优化需求。

matlab匹配滤波代码期末项目 年度项目-电子与通信工程（2013-2017） 该存储库包含用于频谱传感及其模拟的不同技术的matlab代码 提出了一种基于人工智能的决策技术，以集中频谱感知技术（在软结合技术中）在融合中心做出决策。在我们的工作中，我们分析了三种人工智能技术，例如ANN（人工神经网络），Fuzzy -逻辑，模糊神经网络（FNN）来决定通道的占用情况（通道状态）。 在这些FNN中，给出了有关频谱空缺的有效决策。 这些神经网络是根据诸如能量检测，匹配滤波器，PU与SU之间的距离，SNR，频谱效率等参数进行训练的。 在本文中，我们用GLRT组合代替了一种有效的频谱感知方案，即空间虚警，将其与GLRT相结合，以提高鲁棒性，恢复力并缩短感知间隔。 协作频谱感知技术用于减少噪声不确定性和隐藏节点问题，并在二级用户（SU）的虚警概率（PFA）和检测概率（PD）方面实现高性能。 模拟和结果 我们提出的方法的架构 所用技术的流程图 仿真结果 最终结果

Smith原图阻抗匹配模拟工具是一款专为电子工程师设计的实用软件，主要用于在设计和调试射频(RF)和微波系统时进行阻抗匹配。Smith图，也称为Smith圆图，是解决这一问题的经典方法，它将复数阻抗表示在一个圆形坐标系中，使得阻抗调整变得直观且易于理解。 Smith图的核心概念在于它将50欧姆的特性阻抗作为参考点，通过一系列同心圆和半径线来表示各种不同的阻抗状态。在Smith图上，实轴代表纯电阻性阻抗，虚轴则表示纯电抗性阻抗。通过在图上移动，工程师可以找到使电路与负载实现最佳匹配的位置，从而最大化功率传输和最小化反射。 这款"smith原图阻抗匹配模拟工具"软件提供了用户友好的界面，使得操作更加简单。用户只需输入或选择待匹配的负载阻抗，软件会自动在Smith图上显示相应位置。同时，它还可以模拟不同元器件（如电容、电感）对阻抗的影响，帮助工程师找到合适的网络分析参数，例如S参数中的S11，这通常表示反射系数。 S11参数是衡量射频系统中输入端口能量反射的指标，其值越接近-1，表示反射越小，匹配越好。通过调整电路元件，目标是使S11尽可能接近-1，从而达到最优的功率传输。该工具允许用户输入S11数据，然后在Smith图上直观地查看匹配效果，这在实际工程中是非常有价值的。 压缩包内的文件包括： 1. Smith.exe：这是主程序文件，运行后可以启动Smith原图阻抗匹配模拟工具。 2. SMITH_E.RTF：这是一个包含Smith图使用指南的RTF文档，可能包含了详细的软件操作说明和Smith图的理论解释。 3. w3dzz@80.smc和15@03_13.smc：这些可能是保存的项目文件或示例数据，用户可以加载这些文件来学习或参考不同的阻抗匹配案例。 4. babylon.txt：这可能是一个错误日志文件或者辅助文档，用于提供额外的信息或者软件支持。 通过这款工具，电子工程师可以快速有效地进行阻抗匹配设计，减少实验次数，提高工作效率，尤其是在射频和微波工程领域，它的价值不言而喻。使用过程中，结合标签“smith”和提供的文件，用户可以深入理解和应用Smith图理论，实现高效且准确的阻抗匹配设计。

C++实现归并排序（MergeSort） 在这里，我们将详细介绍C++实现归并排序（MergeSort）的知识点。归并排序是一种稳定的排序算法，它的思路是将数组不断地分割成两个子序列，直到每个子序列只有一个元素为止，然后将这些子序列从小到大合并为一个序列。 我们来看一下归并排序的思路： 1. 划分：一直调用划分过程，直到子序列为空或只有一个元素为止，共需log2(n)。 2. 归并：将两个子序列从小到大合并为一个序列。 下面是C++实现归并排序的程序代码： ```c #include using namespace std; // 合并两个有序的序列 template void Merge(T arr[], int start, int mid, int end) { int i, j, k, n1, n2; k = 0; n1 = mid - start + 1; n2 = end - mid; T *L = new T[n1], *R = new T[n2]; for (i = 0; i < n1; i++) // 将arr的左部分赋给L L[i] = arr[start + i]; for (j = 0; j < n2; j++) // 将arr的右部分赋给R R[j] = arr[mid + j + 1]; i = 0; j = 0; k = start; while (i < n1 && j < n2) { // 合并 if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { // 左部分没处理完 arr[k] = L[i]; k++; i++; } while (j < n2) { // 右部分没处理完 arr[k] = R[j]; k++; j++; } delete[] L; delete[] R; } // 归并排序 template void MergeSort(T arr[], int start, int end) { int mid; if (start >= end) return; mid = (start + end) / 2; MergeSort(arr, start, mid); MergeSort(arr, mid + 1, end); Merge(arr, start, mid, end); } // 输出数组 template void Print(T arr[], int n) { int i; for (i = 0; i < n; i++) cout << arr[i] << " "; cout << endl; } int main(int argc, const char *argv[]) { int n, i, arr[50]; cout << "请输入要排序的数的个数："; cin >> n; srand((int)time(NULL)); // 设置时间为随机点 for (i = 0; i < n; i++) // 产生n个随机数 arr[i] = rand() % 100; cout << "排序前："; Print(arr, n); MergeSort(arr, 0, n - 1); // 调用归并排序 cout << "排序后："; Print(arr, n); return 0; } ``` 通过上面的代码，我们可以看到，归并排序的实现是通过递归地将数组分割成两个子序列，然后将这些子序列从小到大合并为一个序列。我们可以通过Print函数来输出排序后的结果。 C++实现归并排序是一种高效的排序算法，它的时间复杂度为O(n log n)，且它是一种稳定的排序算法，适合大规模数据的排序。