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基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優化算法，以 滿意度、成本、時間、質量為目標的多目標優化求解代碼。程序已調通，可直接運行。

短截線的角度（?）設計為135°，這一角度平衡了靈敏度與濾波效率——角度過小時通帶傳輸低、截止帶衰減不完全；角度過大則共振谷變寬，光譜選擇性下降，135°時能實現通帶高傳輸與截止帶近零傳輸的理想效果。濾波器的關鍵尺寸參數對性能影響顯著。

為了尋找出最優的滑動面，滑動面使用橢球體(Ellipsoid)，搜索方法使用布谷鳥搜索方法【臨界滑動面的搜索算法---布谷鳥搜索(Cuckoo Search)】，同時啟用SAO優化。結果顯示：Janbu Simplified方法得出的FOS=1.331; Spencer方法得出的FOS=1.37。為了便于比較，使用截面創建器創建一個3D模型的2D斷面，然后進行二維極限平衡分析。

雷達雜波抑制的方面，需要在考慮抑制雜波的同時，盡可能地去減少對目標回波信息的減損，相關的算法則有直流濾波器與噪聲子空間、Hough變換等。鳥類在尺寸、速度等方面與“低慢小”無人機是有諸多相似之處。飛機防鳥則撞這一需求催生了大量關于探鳥雷達的研究。探鳥雷達與“低慢小”無人機探測雷達在硬件之上具有很高的相似度，但就是在信號處理算法上有較大不同。

在屏幕空間能夠高效率的繪制粒子，但在屏幕空間進行繪制的同時也會帶來流體表面凹凸不平的問題［8］。針對此問題，利用三維拉普拉斯平滑處理對應位置上的流體粒子［4］，使粒子分布更加緊密，解決粒子排布不規律的問題。流體建模效果見圖3。