2、随州市理科前10位(有并列,共12人)我校有10人,他们是:
李柏辰 673分 周纯伊 669分 閣起升 667分 何傲男 667分
李嘉璐666分 姜子健 664 分 王鸿诤 664分 谢霄宇664分
陈佳琦 663分 张怡健663分
3、随州市文科前10位我校有7人(囊括随州市前三位),他们是:
冉维维642分 魏可欣 641分 刘嘉荟638分 刘俊洋635分
齐昌九正633分 罗世龙 627分 金昊炆627分
4、特高分:全市理科660分以上我校有12人,他们是:
李柏辰 673分 周纯伊 669分 閣起升 667分 何傲男 667分
李嘉璐666分 姜子健 664 分 王鸿诤 664分 谢霄宇664分
陈佳琦 663分 张怡健663分 汪明轩662分 胡玉洁661分
全市文科620分以上,我校有10人,他们是:
冉维维642分 魏可欣 641分 刘嘉荟638分 刘俊洋635分
齐昌九正633分 罗世龙 627分 金昊炆627分 孟星月623分
陈禹颖623分 高晨蕴 621分
5、高分层:理科省7000位(613分),我校有117人,文科省1000位(605分),我校有38人,文理一共155人;
6、一类裸分上线人数:理科505分,我校有610人,文科542分,我校有168人,文理合计778人;
7、以上统计均不含音体美特长生。
2020年中考信息不断变化,www.91zhongkao.com 91中考网提供的中考成绩查询查分、录取分数线信息仅供参考,具体以相关招生考试部门的信息为准!
随州一中2019高考成绩喜报、一本二本上线人数情况1、随州一中喜获随州市文理双状元;理科 李柏辰 673分文科 冉维维 642分2、随州市理科前10位(有并列,共12人)我校有10人,他们是:李柏辰 673分 周纯伊 669分 閣起升 667分 何傲男 667分李嘉璐666分 姜子健 664 分 王鸿诤 664分 谢霄宇664分陈佳琦 663分 张怡健663分3、随州市文科前10位...
4.4 科研合作
智能优化算法-CNN-LSTM-Attention分类系列程序定制或科研合作方向:
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO-CNN-LSTM-Attention分类
4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA-CNN-LSTM-Attention分类
4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA-CNN-LSTM-Attention分类
4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA-CNN-LSTM-Attention分类
4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE-CNN-LSTM-Attention分类
4.4 科研合作
智能优化算法-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention回归预测系列程序定制或科研合作方向:
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention回归预测
4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention回归预测
4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention回归预测
4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention回归预测
4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention回归预测
毕业设计是高等教育阶段学生完成学业的一个重要环节,通常在学士或硕士学业即将结束时进行。这是学生将在整个学业中所学知识和技能应用到实际问题上的机会,旨在检验学生是否能够独立思考、解决问题,并展示其专业能力的一项综合性任务。
毕业设计的主要特点包括:
独立性: 毕业设计要求学生具备独立思考和解决问题的能力。学生需要选择一个合适的课题,研究相关文献,进行实地调查或实验,并提出独立见解。
实践性: 毕业设计是将理论知识应用到实际问题中的一次实践。通过完成毕业设计,学生能够将所学的专业知识转化为实际的解决方案,加深对专业领域的理解。
综合性: 毕业设计往往要求学生运用多个学科的知识,综合各种技能。这有助于培养学生的综合素养,提高他们的综合能力。
导师指导: 学生在毕业设计过程中通常由一名指导老师或导师团队提供指导和支持。导师负责引导学生确定研究方向、制定计划、提供建议,并在整个过程中监督进展。
学术规范: 毕业设计要求学生按照学术规范完成研究,包括文献综述、研究设计、数据采集与分析、结论和讨论等环节。学生需要撰写一篇完整的毕业论文,并进行答辩。
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在信号处理领域,DOA(Direction of Arrival)估计是一项关键技术,主要用于确定多个信号源到达接收阵列的方向。本文将详细探讨三种ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法在DOA估计中的实现,以及它们在MATLAB环境中的具体应用。
ESPRIT算法是由Paul Kailath等人于1986年提出的,其核心思想是利用阵列数据的旋转不变性来估计信号源的角度。这种算法相比传统的 MUSIC(Multiple Signal Classification)算法具有较低的计算复杂度,且无需进行特征值分解,因此在实际应用中颇具优势。
1. 普通ESPRIT算法
普通ESPRIT算法分为两个主要步骤:构造等效旋转不变系统和估计角度。通过空间平移(如延时)构建两个子阵列,使得它们之间的关系具有旋转不变性。然后,通过对子阵列数据进行最小二乘拟合,可以得到信号源的角频率估计,进一步转换为DOA估计。
2. 常规ESPRIT算法实现
在描述中提到的`common_esprit_method1.m`和`common_esprit_method2.m`是两种不同的普通ESPRIT算法实现。它们可能在实现细节上略有差异,比如选择子阵列的方式、参数估计的策略等。MATLAB代码通常会包含预处理步骤(如数据归一化)、子阵列构造、旋转不变性矩阵的建立、最小二乘估计等部分。通过运行这两个文件,可以比较它们在估计精度和计算效率上的异同。
3. TLS_ESPRIT算法
TLS(Total Least Squares)ESPRIT是对普通ESPRIT的优化,它考虑了数据噪声的影响,提高了估计的稳健性。在TLS_ESPRIT算法中,不假设数据噪声是高斯白噪声,而是采用总最小二乘准则来拟合数据。这使得算法在噪声环境下表现更优。`TLS_esprit.m`文件应该包含了TLS_ESPRIT算法的完整实现,包括TLS估计的步骤和旋转不变性矩阵的改进处理。
在实际应用中,选择合适的ESPRIT变体取决于系统条件,例如噪声水平、信号质量以及计算资源。通过MATLAB实现,研究者和工程师可以方便地比较不同算法的效果,并根据需要进行调整和优化。同时,这些代码也为教学和学习DOA估计提供了一个直观的平台,有助于深入理解ESPRIT算法的工作原理。