虚幻3(unreal3)粒子参数

particle

虚幻3粒子参数（部分，无详细参数）.

Accelleration（加速）

该模块在各个轴上为每个粒子设置出生时的加速度。如果使用的是常量分布，那么此加速度就是加速度属性所指定的向量。如果是均匀分布，那加速度就从最小（Min）和最大（Max）向量中随机选取。此加速度每帧都会应用于各粒子。

:Acceleration（加速）

该属性是用来设置粒子加速度的一个向量分布。该分布不能是曲线。

:Acceleration/Life（加速/生命周期）

该模块在粒子的生命周期中为每个粒子设置各个轴上的加速度。加速度是通过获取粒子当前的RelativeLife （相对生命周期）的AccelOverLife（随生命周期加速）属性中指定的向量分布曲线的值计算得来的，然后应用于粒子上。

Attraction（引力）模块

:Line Attractor（直线引力器）

该模块使此发射器的粒子被一直线吸引或趋向于此直线。这条直线是由模块中的EndPoint（结束点）属性来定义的。任何时候粒子超过目标的时候，他们会反向运动，引力器有足够强的引力将其拉回来。

:Particle Attractor（粒子吸引器）

该模块会使发射器的粒子被同系统中其他的发射器粒子吸引或趋向于此发射器粒子。任何时候粒子超过目标的时候，他们会反向运动，吸引器有足够强的引力将他们拉回来。

:Point Attractor（点吸引器）

该模块使此发射器的粒子在世界空间中被一个指定的点所吸引或趋向于此点。这条直线通过模块中的EndPoint属性来定义。任何时候粒子超过目标的时候，他们会反向运动，吸引器有足够强的引力将他们拉回来。

Collision（碰撞）模块

:Collision（碰撞）

该模块通过其Collision（碰撞）组件属性使此发射器的粒子与世界中的几何体和任何设置了碰撞属性的网格物体发生碰撞。

Color Modules（颜色模块）

注意：颜色模块要求应用到粒子上的材质要包含Vertex Color（顶点颜色）材质表达式！

:Initial Color（初始颜色）

此模块决定发射器粒子spawn时的颜色。每个粒子的颜色都将在其生命周期中保持常量。

:Parameter Color（参数颜色）

该模块通过应用一个material instance constant（材质实例常量）到发射器的Material（材质）属性并引用材质实例常量的参数，使关卡中包含该发射器的粒子系统的每个实例独立于其他实例设置其发射器的颜色。

:Color Over Life（随生命周期变换颜色）

该模块使发射器生成的粒子在生命周期内改变颜色。

:Scale Color/Life（按比例改变颜色/生命周期）

该模块使此发射器的粒子颜色在生命周期（或是发射器的持续期间）可以按比例改变。

Kill（销毁）模块

:Kill Box（销毁包围盒）

该模块使发射器对象在进入或离开一个包围盒的区域时被销毁。

:Kill Height（销毁高度）

该模块使发射器的粒子在高于或低于某一特定高度时会被销毁。

Lifetime（生命周期）模块

:Lifetime（生命周期）

该模块设置了每个粒子销毁前所持续的秒数。

Location（位置）模块

:Initial Location（初始位置）

该模块设定发射器粒子spawn时的位置坐标。

:Direct Location（方向位置）

该模块设定该发射器的粒子在生命周期中所处的位置。

:Emitter InitLoc（发射器初始位置）

该模块将当前发射器发射的粒子spawn的位置设置为同粒子系统中另一个发射器（源发射器）粒子的当前位置坐标。

:Emitter DirectLoc（发射器方向位置）

该模块将当前发射器的粒子设置位于同粒子系统中另一个发射器（即源发射器）对应粒子的坐标位置。:Cylinder（圆柱体）模块

当使用圆柱体模块时，粒子会从一个理论圆柱体内发射出来

:Sphere（球体）模块

该模块设置当当前发射器粒子在一个理论球体内spawn时的位置。

Orbit（环绕）模块

:Orbit（环绕）

该模块为每个粒子设置一个距离实际位置的偏移量，旋转以及围绕该位置各个轴方向的旋转速度。这将被当作对旋转和旋转速率模块的较大转变。

Orientation Modules（朝向模块）

:Lock Axis（锁定轴）

该模块使当前发射器的粒子面向一个特定轴。这只对平面实例粒子有效。

Rotation Modules（旋转模块）

:Init Mesh Rotation（网格物体旋转初始化）

每个模型在出生时都有随机的旋转角度。

:Initial Rotation（初始旋转）

每个粒子在出生时都有不同的旋转。

:Rotation/Life（旋转/生命周期）

该模块设置当前发射器的粒子在其生命周期中的旋转。这只对平面实例粒子有效。

Rotation Rate Modules（旋转速率模块）

:Init Mesh RotRate（网格物体旋转率初始化）

让每个模型都可以持续旋转，3个轴向都有效。

:Initial RotRate（初始旋转速度）

该模块设置粒子持续旋转时每秒的旋转速度。这只对平面实例粒子有效。

:RotRate/Life（旋转速度/生命）

该模块在粒子的生命周期中改变持续旋转的速度。

Size Modules（尺寸模块）

:Initial Size（初始尺寸）

该模块设置当前发射器粒子spawn时的尺寸。

:Size By Life（尺寸随生命周期改变）

该模块通过缩放当前发射器粒子的尺寸来设置粒子在生命周期中的尺寸。该模块不会覆盖栈中其上的其他的尺寸模块。

:Size By Velocity（尺寸随速度改变）

该模块根据发射器粒子的当前速度来设置粒子的尺寸，此速度值是粒子速度向量的大小。

:Size Scale（尺寸比例）

该模块通过缩放粒子的初始尺寸来设置发射器粒子在生命周期的尺寸。该模块将会覆盖堆栈中在它之上的其他Size By life（随生命周期变化尺寸）、Size By Velocity（随速度变化尺寸）或是Size Scale（尺寸缩放）模块。

Spawn Modules（Spawn模块）

:Spawn PerUnit（每单位Spawn）

该模块使发射器根据其运动速度spawn粒子。

SubUV Modules（子UV模块）

:SubImage Index（sub-image（子图像）索引）

该模块告诉当前发射器的粒子应该通过索引使用哪个sub-image（子图像）。这只对使用一张带sub-image （子图像）的材质的发射器和InterpolationMethod（插值法）未被设置PSUVIM_None的情况有效。

:SubImageIndex（sub-image（子图像）索引）

这是一个浮点分布（可以是个曲线），它确定当前发射器的粒子应该显示的sub-image（子图像）的索引。:SubUV Direct

该模块告诉当前发射器的粒子通过坐标使用哪个sub-image（子图像）。这只对使用带有sub-image（子图像）的材质的发射器，并且InterpolationMethod（插值法）未被设置为PSUVIM_None时才有效。

:SubImageSelect（sub-image（子图像）选择）

这是一个向量分布（可以是个曲线），它确定要使用的sub-image（子图像）的行列数。X分量是列，Y 分量是行。Z分量忽略。

当使用曲线的时候，通过获取粒子的当前RelativeLife（相对生命周期）的分布值来计算。

Velocity Modules（速度模块）

: Initial Velocity（初始速度）

该模块为当前发射器的粒子设置spawn时的速度。

:Inherit Parent Vel.（继承父速度）

该模块将发射器的速度或是一部分速度在粒子出生时传递给它们。:Velocity/Life（速度/生命周期）

该模块设置当前发射器的粒子在生命周期中的速度。

滤波器主要参数与特性指标

滤波器的主要参数（Definitions）： 中心频率（Center Frequency）：滤波器通带的频率f0，一般取f0=（f1+f2）/2，f1、f2为带通或带阻滤波器左、右相对下降1dB或3dB边频点。窄带滤波器常以插损最小点为中心频率计算通带带宽。 截止频率（Cutoff Frequency）：指低通滤波器的通带右边频点及高通滤波器的通带左边频点。通常以1dB或3dB相对损耗点来标准定义。相对损耗的参考基准为：低通以DC处插损为基准，高通则以未出现寄生阻带的足够高通带频率处插损为基准。 通带带宽（BWxdB）：指需要通过的频谱宽度，BWxdB=（f2-f1）。f1、f2为以中心频率f0处插入损耗为基准，下降X（dB）处对应的左、右边频点。通常用X=3、1、0.5 即BW3dB、BW1dB、BW0.5dB 表征滤波器通带带宽参数。分数带宽（fractional bandwidth）=BW3dB/f0×100[%]，也常用来表征滤波器通带带宽。 插入损耗（Insertion Loss）：由于滤波器的引入对电路中原有信号带来的衰耗，以中心或截止频率处损耗表征，如要求全带内插损需强调。 纹波（Ripple）：指1dB或3dB带宽（截止频率）范围内，插损随频率在损耗均值曲线基础上波动的峰-峰值。 带内波动（Passband Riplpe）：通带内插入损耗随频率的变化量。1dB带宽内的带内波动是1dB。 带内驻波比（VSWR）：衡量滤波器通带内信号是否良好匹配传输的一项重要指标。理想匹配VSWR=1：1，失配时VSWR<1。对于一个实际的滤波器而言，满足VSWR<1 BWdBBWdBdiv>

抽象艺术表现与形式美

抽象艺术表现与形式美 一、抽象艺术的意义 西方油画艺术历来受到人么的推崇，很多著名的画家留下很多著名的油画作品，譬如《呐喊》、《蒙娜丽莎》等，已经成为了传世的不朽之作。在这些著名的优化作品中，很多都使用了抽象艺术，抽象艺术也包含了很多的流派，它摆脱了传统绘画仿自然的特点，是画家对生命的感悟及内心世界的表现，同时也是通过点、线条等来表现人生情感的一种艺术表现形式。 二、抽象艺术中的点 在油画作品中，点是运用是相当广泛的。点是一切美好事物的开始，当人们拿起调色板时，首先感受到的是一个一个美丽的点，这些点是最自然的，同时也是无规则的，给了人们无限的想象空间。虽然从其外表来看，点并不是特别的美，特别是我们从传统的角度来观察它，也使得它失去了更深层的含义。当然这不是点符号本身的性质，是几千年传承下来的习惯造成的，在很多艺术作品中，点不但代表着开始，同时也意味着结束。不过在现代很多艺术家手中，点已经成为了非常重要的组成部门，有其是在美感创作方面，比如点来升华为月亮，也可以拿来象征太阳，这仅仅是一些外向表现形式上的利用，它还有更深层次的利用，比如可以代表这排列、重叠等等。即使在同一作品中，点也可以表现出不一样的感情，比如冷热区别，平稳与强烈之别等等。特别是对于点来说，其形状可以是固定的也可以是不固定的，这就给了更深的艺术挖掘潜力。就像路边的一块小石头，在绘画艺术家的眼中，它可以是富有生命的的一切初始的原点，这些点可以成为一群孩子，有的在沉睡、有的在远眺、有的在凝望，这些感情的升华都是艺术家情感的表现。 点在无色系的黑白作品中，清新明亮，对比强烈；点在独立的运动过程中，由于形状不同，表现出美的成份也不一样。大致有鲜明的、隐匿的、温和的、强烈的、冷的、热的之分。 有些人把点看成是：一个小圆圈。实际在某种程度上是面。就点的形式而言，在什么情况下是点，不是面；在什么情况下是面，不是点，放在作品中，就不难理解了。但，一般情况下.只要它独立地表现了自己的轮廓，说明本身意思，它就是点。 三、抽象艺术中的线 点成线，可以说线条是一切生命的运动轨迹，由于不同的运动形式构成了不同的线条，因此可以说线条也就表现了不一样的生命。在油画艺术中，生命的产生往往伴随着线条的前进、运动而发生变化，线条的终止往往也意味着生命的终结。当然如果无法通过线条也表现出运动的感觉，当然也就无法表现出其所具有的美感。比如在毕加索的《弗拉芒

粒子群优化算法及其参数设置

毕业论文 题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学 班级计算061 学号3060811007 学生xx 指导教师徐小平 2016年 I

粒子群优化算法及其参数设置 专业：信息与计算科学 学生： xx 指导教师：徐小平 摘要 粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。 关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解 II

Particle swarm optimization algorithm and its parameter set Speciality: Information and Computing Science Student: Ren Kan Advisor: Xu Xiaoping Abstract Particle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed. Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solution III

matlab粒子群优化算法进行传感器优化配置程序

1.Pso算法 function [xm,fv] = SAPSO( fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M ) % fitness 适应度函数 % N 种群个数 % c1 % c2 % wmax 最大权重 % wmin 最小权重 % M 迭代次数 cg=32;%传感器个数 format long; %-----------------------初始化种群个体 ------------------------------------- for i=1:N %粒子个数为n a1=-17.5:10:12.5; a11=a1*(i+5)/10; [a2,a3]=meshgrid(a1,a11); a4=reshape(a2,1,16); a5=reshape(a3,1,16); b1=-12.5:10:17.5; b11=b1*(i+5)/10; [b2,b3]=meshgrid(b1,b11); b4=reshape(b2,1,16); b5=reshape(b3,1,16); x11=[a4,b4;a5,b5]+20;%ó|ó?μè±èàyà?é￠y1ì?¨ x(:,:,i)=x11';%初始化传感器个数为20 v(:,:,i)=10*rand(cg,2); end %----------------------计算各个粒子适应度------------------------------for i=1:N; p(i)=fitness(x(:,:,i)); y(:,:,i)=x(:,:,i); end pg=x(:,:,N); %pg为全局最优 for i=1:(N-1) if fitness(x(:,:,i))

滤波器的主要参数

滤波器的主要参数 滤波器的主要参数（Definitions) 中心频率（Center Frequency）：滤波器通带的中心频率f0，一般取f0=（f1+ f2）/2，f1、f2为带通或带阻滤波器左、右相对下降1dB或3dB边频点。窄带滤波器常以插损最小点为中心频率计算通带带宽。 截止频率（Cutoff Frequency）：指低通滤波器的通带右边频点及高通滤波器的通带左边频点。通常以1dB或3dB相对损耗点来标准定义。相对损耗的参考基准为：低通以DC处插损为基准，高通则以未出现寄生阻带的足够高通带频率处插损为基准。 通带带宽（BWxdB）：（下图）指需要通过的频谱宽度，BWxdB=（f2-f1）。f1、f2为以中心频率f0处插入损耗为基准，下降X（dB）处对应的左、右边频点。通常用X=3、1、0.5 即BW3dB、BW1dB、BW0.5dB 表征滤波器通带带宽参数。分数带宽（fractional bandwidth）=BW3dB/f0×100%，也常用来表征滤波器通带带宽。 插入损耗（Insertion Loss）：由于滤波器的引入对电路中原有信号带来的衰耗，以中心或截止频率处损耗表征，如要求全带内插损需强调。 I=10lgPin/Pl

纹波（Ripple）：指1dB或3dB带宽（截止频率）范围内，插损随频率在损耗均值曲线基础上波动的峰-峰值。 带内波动（Passband Riplpe）：通带内插入损耗随频率的变化量。1dB带宽内的带内波动是1dB。 带内驻波比（VSWR）：衡量滤波器通带内信号是否良好匹配传输的一项重要指标。理想匹配VSWR=1：1，失配时VSWR＞1。对于一个实际的滤波器而言，满足VSWR ＜1.5：1的带宽一般小于BW3dB，其占BW3dB的比例与滤波器阶数和插损相关。 回波损耗（Return Loss）：端口信号输入功率与反射功率之比的分贝（dB）数，也等于|20Log10ρ|，ρ为电压反射系数。输入功率被端口全部吸收时回波损耗为无穷大。 阻带抑制度：衡量滤波器选择性能好坏的重要指标。该指标越高说明对带外干扰信号抑制的越好。通常有两种提法：一种为要求对某一给定带外频率fs抑制多少dB，计算方法为fs处衰减量As-IL；另一种为提出表征滤波器幅频响应与理想矩形接近程度的指标——矩形系数（KxdB＞1），KxdB=BWxdB/BW3dB，（X可

滤波器的主要特性指标

电子知识 1、特征频率： ①通带截频fp=wp/(2p)为通带与过渡带边界点的频率，在该点信号增益下降到一个人为规定的下限。 ②阻带截频fr=wr/(2p)为阻带与过渡带边界点的频率，在该点信号衰耗(增益的倒数)下降到一人为规定的下限。 ③转折频率fc=wc/(2p)为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率，在很多情况下，常以fc作为通带或阻带截频。 ④固有频率f0=w0/(2p)为电路没有损耗时，滤波器的谐振频率，复杂电路往往有多个固有频率。 2、增益与衰耗 滤波器在通带内的增益并非常数。 ①对低通滤波器通带增益Kp一般指w=0时的增益;高通指w→∞时的增益;带通则指中心频率处的增益。 ②对带阻滤波器，应给出阻带衰耗，衰耗定义为增益的倒数。 ③通带增益变化量△Kp指通带内各点增益的最大变化量，如果△Kp以dB为单位，则指增益dB值的变化量。 3、阻尼系数与品质因数 阻尼系数是表征滤波器对角频率为w0信号的阻尼作用，是滤波器中表示能量衰耗的一项指标。 阻尼系数的倒数称为品质因数，是*价带通与带阻滤波器频率选择特性的一个重要指标，Q= w0/△w。式中的△w为带通或带阻滤波器的3dB带宽，w0为中心频率，在很多情况下中心频率与固有频率相等。 4、灵敏度 滤波电路由许多元件构成，每个元件参数值的变化都会影响滤波器的性能。滤波器某一性能指标y对某一元件参数x变

化的灵敏度记作Sxy，定义为：Sxy=(dy/y)/(dx/x)。 该灵敏度与测量仪器或电路系统灵敏度不是一个概念，该灵敏度越小，标志着电路容错能力越强，稳定性也越高。 5、群时延函数 当滤波器幅频特性满足设计要求时，为保证输出信号失真度不超过允许范围，对其相频特性∮(w)也应提出一定要求。在滤波器设计中，常用群时延函数d∮(w)/dw*价信号经滤波后相位失真程度。群时延函数d∮(w)/dw越接近常数，信号相位失真越小。 IBIS模型是一种基于V/I曲线对I/O BUFFER快速准确建模方法，是反映芯片驱动和接收电气特性一种国际标准，它提供一种标准文件格式来记录如驱动源输出阻抗、上升/下降时间及输入负载等参数，非常适合做振荡和串扰等高频效应计算与仿真。 IBIS本身只是一种文件格式，它说明在一标准IBIS文件中如何记录一个芯片驱动器和接收器不同参数，但并不说明这些被记录参数如何使用，这些参数需要由使用IBIS模型仿真工具来读取。欲使用IBIS进行实际仿真，需要先完成四件工作：获取有关芯片驱动器和接收器原始信息源；获取一种将原始数据转换为IBIS格式方法；提供用于仿真可被计算机识别布局布线信息；提供一种能够读取IBIS和布局布线格式并能够进行分析计算软件工具。 IBIS模型优点可以概括为：在I/O非线性方面能够提供准确模型，同时考虑了封装寄生参数与ESD结构；提供比结构化方法更快仿真速度；可用于系统板级或多板信号完整性分析仿真。可用IBIS模型分析信号完整性问题包括：串扰、反射、振荡、上冲、下冲、不匹配阻抗、传输线分析、拓扑结构分析。

第5课抽象艺术作品分析

第5课：走进抽象艺术 （一）作品分析 《即兴之31》（油画，1931年）康定斯基（俄国） 【康定斯基】出生于莫斯科，父亲是茶商，幼年时期与父母居住在罗马和佛罗伦萨，后来回敖德萨。少年时起就画画，写诗，弹钢琴，拉大提琴。曾在莫斯科大学获得社会科学和法律学的学位。1896年，即康定斯基30岁时，决意学习绘画。在慕尼黑美术学院学画直到1900年，此后即开始了活跃的艺术实践活动。 康定斯基倡导即兴作画，以表现艺术家的需要。他认为精神因素是艺术中最重要的东西，艺术不是对自然的模仿或精心制作，而是内心的需要。“艺术就像自然、科学、政治一样是一个自足的领域，它受到适合自己需要的自身规律的支配”。寻找这个规律正是画家终身奋斗的目标。他特别强调绘画同音乐的结合，音乐在所有的艺术种类中是最抽象的。康定斯基在《论艺术的精神》一书中详尽论述了音乐与绘画存在着的深刻联系。在康定斯基看来，绘画必须创造出一个与自然对象相和谐的新的现实。绘画中的色彩犹如音乐里的音符，它本身就能够打动观众。画家以这种抽象艺术来表达自己的内心世界，在观众中唤起音乐所产生的那种难以用语言表达的艺术情感。康定斯基追求绘画的音乐感，最后发展出情绪性的抽象绘画。 康定斯基的抽象作品带有很强的个人情感，因此有人称他的艺术为“热抽象”艺术。他的抽象作品大都完全脱离了客观对象，为避免标题给观众的引导性联想，他常常像音乐作品的标题那样给自己的画取上“即兴”、“作品X号”等名称。 《百老汇的爵士乐》（油画，127厘米×127厘米，1942—1943年，纽约现代艺术博物馆藏）蒙德里安（荷兰） 荷兰的蒙得里安始终想象着用最简单的美术语言要素——直线和纯色组成他的画。他想让他的艺术去揭示在主观性的外形不断变化的背后隐藏着的永恒不变的实在。他自己说：“我一步一步地排除着曲线，直到作品最后只由直线和横线构成，形成十字形，……直线和横线是两相对立的力量的表现；这类对立物的平衡到处存在着，控制着一切。”他从大大小小的原色块和矩形直角形状的组合中寻求所谓“表里平衡，个性和集体平衡，自然与精神、物质与意识的平衡”等。他认为这才是反映了宇宙最本质的客观法则。人们称他的这种抽象画为“冷抽象”，也称几何风格派。 《百老汇的爵士乐》是蒙德里安最著名的作品之一，也是他极少直接来自现实感受的作品之一。在这幅作品中，蒙得里安把他对纽约百老汇音乐的感受和认识用他自己的语言方式表现出来，创作出了一种视觉音乐。像铜管乐器一样明亮的黄色线，在霓虹灯光般的红色、蓝色、灰色小点的闪烁下，呈现出一种爵士乐的节奏感。我们还能感受到纽约最繁华的百老汇夜晚的嘈杂。密如蜘蛛网的垂直和水平的线条，很容易使人联想到百老汇街都是直角相交的道路。 《红树》(油画，1908年) 蒙德里安(荷兰) 《灰树》(油画，1912年) 蒙德里安(荷兰) 《开花的苹果树》(油画，1912年) 蒙德里安(荷兰) 【蒙德里安】(1872—1944)荷兰画家，生于荷兰阿姆尔弗特，卒于美国纽约。父亲是一位喜爱绘画的小学校长，他从小受父亲的影响而喜欢绘画，并向父亲和画家叔父学习绘画。17岁时取得了小学绘画教师资格证书，三年后又拿到中学绘画教师资格证书。1892年他来到阿姆斯特丹，进入国立美术学院开始正式严格的写实绘画训练，成为颇受教师赏识的基本功扎实的好学生。1908年前，他画了大量的写实风景画，其笔法肯定、形象概括，具有很高的艺术水准。1908年后，他开始探索新的表现手法，1911年底他来到巴黎，马上受到立体主义影响，并开始以“树”为题不断探索抽象化的表现。1914年后又放弃立体主义，转向几何形符号式的绘画，终于20世纪初形成独特的纯几何形的抽象风格。最后他以绘画的基本元素的直线直角相交构成富有节奏感的大小不等的几何图形，再用最单纯原色的不见笔触的色块与其匹配，成为独树一帜的“新造型主义”艺术，而名扬世界。人们一见到粗黑的横竖直线构成大小不等的红、黄、蓝、灰的方形、矩形的画面，便知那就是蒙德里安的作品。他认为惟有这种抽象的几形图形形式，才是绘画最本质的。他将以往的所有传统技巧统统抛弃，在他的画中不见其他任何画派的影子，他以其新形式的作品开拓了人类的艺术眼界，引领人类追求最单纯的和谐。

(完整word版)基本粒子群算法的原理和matlab程序

基本粒子群算法的原理和matlab程序 作者——niewei120（nuaa） 一、粒子群算法的基本原理 粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题。PSO 算法中，每个优化问题的解都是粒子在搜索 空间中的位置，所有的粒子都有一个被优化的目标函数所决定的适应值，粒子还有一个速度值决定它们飞翔的方向和距离，然后粒子群就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。 PSO 算法首先在给定的解空间中随机初始化粒子群，待优化问题的变量数决定了解空间的维数。每个粒子有了初始位置与初始速度。然后通过迭代寻优。在每一次迭代中，每个粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己在解空间中的空间位置与飞翔速度。第一个极值就是单个粒子本身在迭代过程中找到的最优解粒子，这个粒子叫做个体极值。另一个极值是种群所有粒子在迭代过程中所找到的最优解粒子，这个粒子是全局极值。上述的方法叫全局粒子群算法。如果不用种群所有粒子而只用其中一部分作为该粒子的邻居粒子，那么在所有邻居粒子中的极值就是局部极值，该方法称为局部PSO 算法。 速度、位置的更新方程表示为： 每个粒子自身搜索到的历史最优值p i ，p i=(p i1,p i2,....,p iQ)，i=1,2,3,....,n。所有粒子搜索到的最优值p g，p g=(p g1,p g2,....,p gQ)，注意这里的p g只有一个。 是保持原来速度的系数，所以叫做惯性权重。 是粒子跟踪自己历史最优值的权重系数，它表示粒子自身的认识，所以叫“认知”。通常设置为2。 是粒子跟踪群体最优值的权重系数，它表示粒子对整个群体知识的认识，所以叫做“社会知识”，经常叫做“社会”。通常设置为2。 是[0,1]区间内均匀分布的随机数。 是对位置更新的时候，在速度前面加的一个系数，这个系数我们叫做约束因子。通常设 置为1 。

滤波器的主要参数概念介绍

滤波器的主要参数概念介绍 滤波器的主要参数（DefiniTIons） 1. 中心频率（Center Frequency）：滤波器通带的中心频率f0，一般取f0=（f1+f2）/2，f1、f2为带通或带阻滤波器左、右相对下降1dB或3dB边频点。窄带滤波器常以插损最小点为中心频率计算通带带宽。 2. 截止频率（Cutoff Frequency）：指低通滤波器的通带右边频点及高通滤波器的通带左边频点。通常以1dB或3dB相对损耗点来标准定义。相对损耗的参考基准为：低通以DC 处插损为基准，高通则以未出现寄生阻带的足够高通带频率处插损为基准。 3. 通带带宽（BWxdB）：（下图）指需要通过的频谱宽度，BWxdB=（f2-f1）。f1、f2为以中心频率f0处插入损耗为基准，下降X（dB）处对应的左、右边频点。通常用X=3、1、0.5 即BW3dB、BW1dB、BW0.5dB 表征滤波器通带带宽参数。分数带宽（fracTIonal bandwidth）=BW3dB/f0100%，也常用来表征滤波器通带带宽。 4. 插入损耗（InserTIon Loss）：由于滤波器的引入对电路中原有信号带来的衰耗，以中心或截止频率处损耗表征，如要求全带内插损需强调。 5. 纹波（Ripple）：指1dB或3dB带宽（截止频率）范围内，插损随频率在损耗均值曲线基础上波动的峰- 峰值。 6. 带内波动（Passband Riplpe）：通带内插入损耗随频率的变化量。1dB带宽内的带内波动是1dB。 7. 带内驻波比（VSWR）：衡量滤波器通带内信号是否良好匹配传输的一项重要指标。理想匹配VSWR=1：1，失配时VSWR＞1。对于一个实际的滤波器而言，满足VSWR＜1.5：1的带宽一般小于BW3dB，其占BW3dB的比例与滤波器阶数和插损相关。 8. 回波损耗（Return Loss）：端口信号输入功率与反射功率之比的分贝（dB）数，也等于|20Log10|，为电压反射系数。输入功率被端口全部吸收时回波损耗为无穷大。 9. 阻带抑制度：衡量滤波器选择性能好坏的重要指标。该指标越高说明对带外干扰信号抑制的越好。通常有两种提法：一种为要求对某一给定带外频率fs抑制多少dB，计算方法

二阶有源滤波器参数计算

二阶有源滤波器设计 一．滤波器类型 按照在附近的频率特性，可将滤波器分为以下三种： 1.巴特沃兹响应 优点：巴特沃兹滤波器提供了最大的通带幅度响应平坦度，具有良好的综合性能，其脉冲响应优于切比雪夫，衰减速度优于贝塞尔。 缺点：阶跃响应存在一定的过冲和振荡。 2.切比雪夫响应 优点：与巴特沃兹相比，切比雪夫滤波器具有更良好的通带外衰减。 缺点：通带内纹波令人不满，阶跃响应的振铃较严重。 3.贝塞尔响应 优点：贝塞尔滤波器具有最优的阶跃响应——非常小的过冲及振铃。 缺点：与巴特沃兹相比，贝塞尔滤波器的通带外衰减较为缓慢。 （注意： 巴特沃兹及贝塞尔响应的3dB衰减位于截止频率处。 而切比雪夫响应的截止频率定义为响应下降至低于纹波带的频点频率。 对于偶数阶滤波器而言，所有纹波均高于0dB的直流响应，因此截止频点位于0dB衰减处；而对于奇数阶滤波器而言，所有纹波均低于 0dB的直流响应，因此截止频点定义为低于纹波带最大衰减点。）

二．最常用的有源极点对电路拓扑 1.MFB拓扑 也称为无限增益拓扑或Rauch拓扑； 适用于高Q值高增益电路； 其对元件值的改变敏感度较低。 2.Sallen-Key拓扑 下列情况时，使用效果更佳： 对增益精度要求较高； 采用了单位增益滤波器； 极点对Q值较低（如：Q<3）； （特例：某些高Q值高频率滤波器若采用MFB拓扑，则C1值须很小以得到合适的电阻值。而由于寄生电容干扰使得低容值将导致极大干 扰）。 （注意： MFB拓扑不能用于电流反馈型运放，而S-K拓扑电压、电流反馈型运放均可； 差分放大器只能采用MFB拓扑； S-K拓扑的运放输出阻抗随频率增加而增加，故通带外衰减能力受限，而MFB拓扑则无此问题。）

粒子群算法基本原理

4.1粒子群算法基本原理 粒子群优化算法[45]最原始的工作可以追溯到1987年Reynolds 对鸟群社会系统Boids （Reynolds 对其仿真鸟群系统的命名）的仿真研究 。通常，群体的行为可以由几条简单的规则进行建模，虽然每个个体具有简单的行为规则，但是却群体的行为却是非常的复杂，所以他们在鸟类仿真中，即Boids 系统中采取了下面的三条简单的规则： （1）飞离最近的个体(鸟)，避免与其发生碰撞冲突； （2）尽量使自己与周围的鸟保持速度一致； （3）尽量试图向自己认为的群体中心靠近。 虽然只有三条规则，但Boids 系统已经表现出非常逼真的群体聚集行为。但Reynolds 仅仅实现了该仿真，并无实用价值。 1995年Kennedy [46-48]和Eberhart 在Reynolds 等人的研究基础上创造性地提出了粒子群优化算法，应用于连续空间的优化计算中 。Kennedy 和Eberhart 在boids 中加入了一个特定点，定义为食物，每只鸟根据周围鸟的觅食行为来搜寻食物。Kennedy 和Eberhart 的初衷是希望模拟研究鸟群觅食行为，但试验结果却显示这个仿真模型蕴含着很强的优化能力，尤其是在多维空间中的寻优。最初仿真的时候，每只鸟在计算机屏幕上显示为一个点，而“点”在数学领域具有多种意义，于是作者用“粒子（particle ）”来称呼每个个体，这样就产生了基本的粒子群优化算法[49]。 假设在一个D 维搜索空间中，有m 个粒子组成一粒子群，其中第i 个粒子的空间位置为123(,,,...,)1,2,...,i i i i iD X x x x x i m ==，它是优化问题的一个潜在解，将它带入优化目标函数可以计算出其相应的适应值，根据适应值可衡量i x 的优劣；第i 个粒子所经历的最好位置称为其个体历史最好位置，记为123(,,,...,)1,2,...,i i i i i D P p p p p i m ==，相应的适应值为个体最好适应值 Fi ；同时，每个粒子还具有各自的飞行速度123(,,,...,)1,2,...,i i i i iD V v v v v i m ==。所有粒子经历过的位置中的最好位置称为全局历史最好位置，记为

基本粒子群算法的matlab源程序

主函数源程序（main.m） %------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）-----------%------名称：基本粒子群优化算法（PSO） %------作用：求解优化问题 %------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 %------初始格式化--------------------------------------------------clear all; clc; format long; %------给定初始化条件---------------------------------------------- c1=1.4962;%学习因子1 c2=1.4962;%学习因子2 w=0.7298;%惯性权重 MaxDT=1000;%最大迭代次数 D=10;%搜索空间维数（未知数个数） N=40;%初始化群体个体数目 eps=10^(-6);%设置精度(在已知最小值时候用) %------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn;%随机初始化位置 v(i,j)=randn;%随机初始化速度 end end %------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------for i=1:N p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:);%Pg为全局最优 for i=2:N if fitness(x(i,:),D) pg=x(i,:); end end %------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); if fitness(x(i,:),D) p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:);

抽象艺术

抽象艺术 一、教学内容分析：本课是三大美术类型中的第三种——抽象艺术。通过了解和认识抽象艺术，感受抽象艺术的魅力。本课的内容有：（一）抽象艺术作为一种独立的艺术形式是通过人们的“发现”产生的（美术走向抽象的简单过程）。（二）两位抽象艺术家，两种抽象艺术。（三）抽象艺术的艺术美。（四）抽象艺术的感知和创作的条件。二、教学对象分析：在第二课中已经接触过抽象艺术，第三课和第四课也学习到了具象和意象艺术，在对抽象艺术的判断及从艺术语言的理解与鉴赏的方式方法应该有一定基础。但抽象艺术作为一种纯粹的艺术语言，其特点及艺术美相对难以分析把握准确。三、教学环境分析：使用多媒体平台进行教学，采取体验及半自主教学，激发学生的自主探究精神、协作能力及沟通表达能力。课堂上结合其他领域如音乐等多媒体音频视频，帮助领悟抽象的魅力所在，将教学成果及反馈呈现，学生参与积极性更高。四、教学目标：（一）知识·技能：让学生对抽象艺术的两种基本形态、美术走向抽象的简单过程以及抽象艺术的语言、艺术上的美有一个大致的了解，不必求全。（二）过程·方法：1．通过探究、体验感受抽象艺术的表现力，在思考的过程了解抽象艺术的概念和鉴赏抽象艺术的一般过程或方法。2．从探究法从体验的过程理解抽象艺术的形态、语言、艺术美等方面，利用练习法尝试感受及表述对抽象艺术的创作体验。（三）情感·态度·价值观：1．理解认识世界的方式是多样的，理解世界多元文化，通过赏析开阔眼界、增长知识、陶冶情操，提高艺术鉴赏的能力。 2. 以美的角度在生活中寻找美，创造美，使学生热爱生活热爱艺术。 3. 培养学生包容理解不同文化，利用美术的方式表达情感思想和情感的能力。五、教学重点与难点：教学重点：抽象艺术的简单概念，冷热抽象艺术的主要特点及其辨别，体验抽象艺术的创作情感。教学难点：1、艺术如何发展到抽象的。2、理解分析抽象艺术中的艺术语言与规律，并尝试运用抽象艺术进行情感的表达。六、主要教学方法（一）教学方法：探究法、讲授法、分析讨论法、体验练习法。 二、微课在促进教师业务成长和教学研究中的作用1、制作微课就是微研究的过程，一线教师在实际教学中把发现问题，分析问题，解决问题的过程制成微课，简单实用，本身就是一个教学反思的过程，能有效促进教师的业务成长。2、微课便于互联网和移动设备的传播，方便了教师之间教学经验和方法的交流，3、微课便于教师进行知识管理，有效促进教师的专业发展，很好提高教学效果。4、微课制作简单，形式新颖，通过微课可以进行资源的积累、分享和交流，可以有效提高教师的自信心和成就感，并提高教师学科教学与信息技术的整合能力。

粒子群算法(1)----粒子群算法简介

粒子群算法(1)----粒子群算法简介 二、粒子群算法的具体表述 上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。下面通俗的解释PSO算法。 PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO.中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。该函数的图形如下： 当x=0.9350-0.9450，达到最大值y=1.3706。为了得到该函数的最大值，我们在[0，4]之间随机的洒一些点，为了演示，我们放置两个点，并且计算这两个点的函数值，同时给这两个点设置在[0，4]之间的一个速度。下面这些点就会按照一定的公式更改自己的位置，到达新位置后，再计算这两个点的值，然后再按照一定的公式更新自己的位置。直到最后在y=1.3706这个点停止自己的更新。这个过程与粒子群算法作为对照如下： 这两个点就是粒子群算法中的粒子。 该函数的最大值就是鸟群中的食物 计算两个点函数值就是粒子群算法中的适应值，计算用的函数就是粒子群算法中的适应度函数。 更新自己位置的一定公式就是粒子群算法中的位置速度更新公式。 下面演示一下这个算法运行一次的大概过程： 第一次初始化

第一次更新位置 第二次更新位置

第21次更新 最后的结果（30次迭代） 最后所有的点都集中在最大值的地方。

ADS低通滤波器的设计与仿真

电磁场与微波技术 课程设计报告 课程题目：低通滤波器的设计与仿真姓名： 指导老师： 系别：电子信息与电气工程系专业：通信工程 班级： 学号： 完成时间：

低通滤波器的设计与仿真 摘要：微波滤波器是用来分离不同频率微波信号的一种器件。它的主要作用是抑制不需要的信号, 使其不能通过滤波器, 只让需要的信号通过。在微波电路系统中，滤波器的性能对电路的性能指标有很大的影响，因此如何设计出一个具有高性能的滤波器，对设计微波电路系统具有很重要的意义。微带电路具有体积小，重量轻、频带宽等诸多优点，近年来在微波电路系统应用广泛，其中用微带做滤波器是其主要应用之一。 关键词：ads；微带线；低通滤波器

一、设计思路 1、设计要求：截止频率：1.1GHz，通带内波纹小于0.2dB，在 1.21GHz 处具有不小于 25dB 的带外衰减。 2、方案选择 利用椭圆函数滤波器设计并仿真，经过优化后，结果调出来的波形能达到指标，但波形会形成带阻波形，只能实现在一定范围内低通。所以不选。 利用切比雪夫滤波器设计并仿真，经过优化调试后可用。 3、设计法案 首先用 LC 设计低通滤波器集总参数模型当频率工作在高频时，要用微带线代替 LC 元件。高阻抗微带线代替串联电感，低阻抗微带线代替并联电容。一般取 Zhigh=120Ω，Zlow=20Ω。在输入和输出加上 50Ω微带线。然后根据设计要求通过 ADS 自带的Linecalc 计算转换过来的微带线长和宽。在进行设计时，主要以滤波器的 S 参数作为优化目标进行优化仿真。 S21（S12） S（表示传输参数，滤波器的通带，阻带的位置以及衰减，起伏全部表现在 S21（S12）随频率变化的曲线上。S11（S22）参数是输入、输出端口的反射系数，由它可以换算输入输出的电压驻波比。如果反射系数过大，就会导致反射损耗过大，影响系统的后级匹配，使系统性能下降。 板材设置：H（基板厚度）=0.8mm，Er（基板相对介电常数）=2.2，Mur （磁导率）=1，Cond（金属电导率）=1E+50，Hu（封装高度）=1E+033mm，T （金属层厚度）=0.01mm，TanD （损耗角正切）=0。 二、仿真过程及电路原理图、版图、S 参数等 经过ADS软件的仿真和折中，以下就以相对比较好的方案为例介绍详细过程以及电路和版图仿真的情况。

浅谈对抽象艺术的理解

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3115786068.html, 浅谈对抽象艺术的理解 作者：崔灏 来源：《文艺生活·文艺理论》2014年第04期 摘要：抽象艺术指艺术形象较大程度偏离或完全抛弃自然对象外观的艺术。抽象艺术一 般被认为是一种不描述自然世界的艺术，它透过形状和颜色，以主观方式来表达。抽象一词原义指人类对事物非本质因素的舍弃与对本质因素的抽取。一部分原始艺术品和大部分工艺美术作品以及书法、建筑等艺术样式，就其形象与自然对象的偏离特征来说应属抽象艺术。但作为自觉的艺术思潮的抽象艺术则在20世纪兴起于欧美。诸多现代主义艺术流派如抽象表现主义、立体主义、塔希主义等均受此影响。 关键词：抽象；意派；理解；思维 中图分类号：J05 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2014）11-0070-01 当今，世界上最主要的艺术形式是抽象艺术。西方社会70%的公共空间悬挂着抽象画。西方社会发达国家至少有60%以上的画廊是专卖抽象画的。抽象艺术成为了西方社会的主流艺术，是每个人都熟悉的艺术形式。西方几乎从小孩时开始，就接受抽象艺术审美教育，普及度很高。 抽象艺术属于非功利的艺术，追求非功利的审美价值。抽象艺术是生命的本体艺术，生命本体的价值是非功利的。西方艺术史上真正出现抽象艺术，是20世纪前期作为艺术流派并具有艺术思想的抽象艺术。那时，法国的巴黎画派和德国的青骑士及桥社画家们都在绘画中完成了从具象走向半抽象，并最终转向纯抽象的过程。康定斯基既是抽象艺术家，有是抽象艺术理论家。欧洲的抽象绘画对西方现代艺术的发展影响巨大。在20世纪前半期，美国抽象绘画的主力军是移居北美的欧洲画家，而且有很多北美画家也到欧洲投身于抽象艺术活动中。 抽象绘画就艺术语言而言，大致可分两种：第一，对自然对象外观加以减约、提炼或重组；第二，完全舍弃自然对象，以纯粹形式构成出现，称纯抽象。前者有两种类型：一种是创作依据以自己对事物的概念和理解来减去被认为是次要的因素，追求一种本质；另一种则从个别特殊的自然对象中抽取艺术形象的模式。后者即纯抽象则分热抽象和冷抽象两类。热抽象的代表艺术家是康定斯基、米罗等；以蒙德里安则称为冷抽象的代表艺术家。康定斯基走向抽象之路的开始是在1910年创作了《构图2号》。康定斯基的理念在于表现“内心的和本质的”感情，轻视以前那种表面和偶然的东西。冷抽象的代表蒙德里安把造型视为一种手段。他认为，只有通过这种抽象符号才能把丰富多彩的大自然简化成有一定关系的表现对象。他希望用几何形体这些基本要素，加上提炼的色彩，创造物质与精神的平衡。正对抽象的强烈要求构成一种动力，它要从对外在世界的专断和明显的偶然中移走个体事物，并以抽象形式的方式使之永恒——威廉·沃林格尔《抽象与移情》。

基于粒子群算法的控制系统PID参数优化设计

基于粒子群算法的控制系统 PID 参数优化设计 摘 要 本文主要研究基于粒子群算法控制系统PID 参数优化设计方法以及对PID 控制的 改进。PID 参数的寻优方法有很多种，各种方法的都有各自的特点，应按实际的系统特点选择适当的方法。本文采用粒子群算法进行参数优化，主要做了如下工作：其一，选择控制系统的目标函数，本控制系统选用时间乘以误差的绝对值，通过对控制系统的逐步仿真，对结果进行分析。由于选取的这个目标函数的解析式不能直接写出，故采用逐步仿真来实现；其二，本文先采用工程上的整定方法（临界比例度法）粗略的确定其初始的三个参数p K ，i K ，d K ，再利用粒子群算法进行寻优，得到更好的PID 参数；其三，采用SIMULINK 的仿真工具对PID 参数优化系统进行仿真，得出系统的响应曲线。从中发现它的性能指标，都比原来有了很大的改进。因此，采用粒子群算法的优越性是显而易见的。 关键词 目标函数；PID 参数；粒子群算法；优化设计；SIMULINK

Optimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm Optimization Abstract The main purpose of this paper is to study the optimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm Optimization and find a way to improve the PID control. There are a lot of methods of optimization for the parameters of PID, and each of them has its own characteristics. The proper methods need to be selected according to the actual characteristics of the system. In this paper we adopt the Particle Swarm Optimization to tune the parameters. To finish it, the following tasks should be done. First, select the target function of the control system. The target function of the control system should be chosen as the absolute value of the error multiplied by time. Then we simulate the control system gradually, and analyze the results of the process. Because the solution of the target function cannot be worked out directly, this design adopts simulation gradually. Second, this paper adopts the engineering method (the critical ratio method) to determine its initial parameters p K ,i K ,d K , then uses the Particle Swarm Optimization to get a series better PID parameters. Third, this paper uses the tool of SIMULINK to optimize the parameters of PID and gets the response curve of the system. By contrast with the two response curves, it is clearly that the performance has improved a lot than the former one. Therefore, it is obviously to find the advantages in using the Particle Swarm Optimization. Key word : target function; PID parameters; Particle Swarm Optimization; optimal design; SIMULINK