如何获取编程相关的网站新闻资讯网站的PHP源码？

做编程的 网站,新闻资讯网站php源码,营销策划培训,企业网站建设需要提供什么内容目录 #x1f4a5;1 概述 #x1f4da;2 运行结果 #x1f389;3 参考文献 #x1f468;‍#x1f4bb;4 Matlab代码 #x1f4a5;1 概述 随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的广泛应用,业界开始应用环境能量收集技术解决传感器节点的能量补充问题。而…    目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 ‍4 Matlab代码 1 概述 随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的广泛应用,业界开始应用环境能量收集技术解决传感器节点的能量补充问题。而这类网络被统称为能量收集型无线传感器网络(Energy Harvesting Wireless Sensor Network,EH-WSN)。在能量收集型无线传感器网络中感知数据的可靠传输是值得研究的问题。 2 运行结果 主函数部分代码 clear all close all ​ % Declaración de los elementos del texto para el split comillaschar(34); barrachar(47); comachar(44); pcomachar(59); dpuntoschar(58); novalineanewline; guiochar(45); flechar(62); p1char(40); p2char(41); ​ %%% Format fitxer PM10 i soroll % Se abre el fichero y se obtienen los datos de cada elemento, son 8 fileIDfopen(dades_soroll_pm10.txt,r); formatSpec[%d barra %d barra %d %d dpuntos %d dpuntos %d pcoma %d pcoma %d]; Ctextscan(fileID,formatSpec); fclose(fileID); ​ % Se guarda cada elemento en su correspondiente variable anyC{1}; mesC{2}; diaC{3}; horaC{4}14; afind(hora24); hora(a)double(hora(a)-24); minutC{5}27; afind(minut60); minut(a)double(minut(a)-60); ​ %%% Transformació dels valors analògics a dBs sorollC{8}; %Ruido en analógico y130; x10; y278.8; x23326; pendent(y2-y1)/(x2-x1); ​ %%% Variables para transmitir pm10double(C{7}); %Contaminación atmosférica soroll_dbsdouble(pendent.*(soroll-x1)y1); %Contaminación acústica ​ %% % %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%% %% % %%% %%% %%% %%% %%% %%% %% PRUEBAS % %%% %%% %%% %%% %%% %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ​ % ESCENARIO IV: Multi-armed Bandit %Obtenemos el periodo de muestreo mas optimo para cada hora del dia m length(pm10); %total de muestras T [2 3 5 10]; %periodos posibles rewards zeros(24, length(T)); %tabla de recompensas para cada hora y periodo epsilon 0.2; %epsilon con valor estandar vr1 pm10; %copia del vector de datos pm10 vr2 soroll_dbs; %copia del vector de datos ruido j 1; %variable iniciada en 1 para el bucle e-greedy (posicion actual del vector) ja j; %variable para almacenar la posicion anterior en el bucle e-greedy y calcular la recompensa rewards(1:24) 0; %iniciamos el algoritmo con periodo 2 c_acciones zeros(24, length(T)); %cantidad de veces que escoge una accion por hora c_greedy zeros(2,1); %cantidad de veces que decide explotar/explorar c_rewards zeros(24, length(T)); %cantidad de veces que sale cada recompensa r_total 0; ​ for i1:100 %iteraciones de aprendizaje ​%recorremos vector explorando/explotando while jm ​if rand 0.05%explorarc_greedy(1) c_greedy(1) 1;[~,t] max(rewards(hora(j)1,:)); %obtenemos el periodo con mayor recompensaT2 T(T~T(t)); %los sacamos para explorar otra opciont T2(randi(length(T2))); %nuevo periodoc_acciones(hora(j)1, find(Tt)) c_acciones(hora(j)1, find(Tt)) 1;else%explotarc_greedy(2) c_greedy(2) 1;[~,t] max(rewards(hora(j)1,:)); %cogemos el periodo con mayor recompensa acumuladat T(t); %nuevo periodoc_acciones(hora(j)1, find(Tt)) c_acciones(hora(j)1, find(Tt)) 1;end ​%cogemos muestraja j; %guardamos posicion anteriorj j t; %nueva posicionif j m%calculamos recompensa: se comprueban las muestras intermedias entre dos%transmisiones, si no superan el umbral se suma 1 a la recompensa,%si lo supera no se suma nadar_total 0;for kja1:j-1%%%%%%%%UMBRALES PM10%%%%%%%% %if abs(vr1(k)-pm10(j)) 0 %sin umbral%if abs(vr1(k)-pm10(j)) 1 %umbral minimo%if umbral_pm(vr1(k),pm10(k)) 0 %umbral adaptado%%%%%%%%UMBRALES RUIDO%%%%%%%%if abs(vr2(k)-soroll_dbs(j)) 0 %sin umbral%if abs(vr2(k)-soroll_dbs(j)) 3 %umbral minimo%if abs(vr2(k)-soroll_dbs(j)) 10 %umbral maximor_total r_total 1;endend3 参考文献 ​[1]高昊德. 恶劣环境下EH-WSN中数据可靠传输相关研究[D].内蒙古大学,2022. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除。