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本项目展示了基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型,通过温度(T)、风速(v)、模型厚度(h)等输入特征,预测苦瓜的含水量。采用Matlab2022a开发,核心代码附带中文注释及操作视频。模型利用BP神经网络的非线性映射能力,对试验数据进行训练,实现对未知样本含水量变化规律的预测,为干燥过程的理论研究提供支持。
本项目展示了使用MATLAB 2022a和USB摄像头识别显示器上不同水果图片的算法。通过预览图可见其准确识别效果,完整程序无水印。项目采用GoogleNet(Inception-v1)深度卷积神经网络,利用Inception模块捕捉多尺度特征。代码含详细中文注释及操作视频,便于理解和使用。
**算法预览展示了4幅图像,从边缘检测到最终分割,体现了在matlab2022a中应用的Chan-Vese水平集迭代过程。核心代码段用于更新水平集并显示迭代效果,最后生成分割结果及误差曲线。Chan-Vese模型(2001)是图像分割的经典方法,通过最小化能量函数自动检测平滑区域和清晰边界的图像分割,适用于复杂环境,广泛应用于医学影像和机器视觉。**
摘要:该内容展示了基于遗传算法优化的CNN-LSTM时间序列预测模型在matlab2022a中的应用。核心程序包括遗传算法优化过程、网络训练、误差分析及预测结果的可视化。模型通过GA调整CNN-LSTM的超参数,提升预测准确性和稳定性。算法流程涉及初始化、评估、选择、交叉和变异等步骤,旨在找到最佳超参数以优化模型性能。
摘要: 在FPGA上实现了图像直方图均衡化算法,通过MATLAB2022a与Vivado2019.2进行仿真和验证。核心程序涉及灰度直方图计算、累积分布及映射变换。算法旨在提升图像全局对比度,尤其适合低对比度图像。FPGA利用可编程增益器和查表技术加速硬件处理,实现像素灰度的均匀重分布,提升视觉效果。![image preview](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/3tnl7rfrqv6tw_a075525027db4afbb9c0529921fd0152.png)
该文介绍了使用MATLAB2022A进行时间序列预测的算法,结合CNN和RNN(LSTM或GRU)处理数据。CNN提取局部特征,RNN处理序列依赖。LSTM通过门控机制擅长长序列,GRU则更为简洁、高效。程序展示了训练损失、精度随epoch变化的曲线,并对训练及测试数据进行预测,评估预测误差。
这是一个关于数字水印算法的摘要:使用MATLAB2022a实现,结合DCT和位平面分解技术。算法先通过DCT变换将图像转至频域,随后利用位平面分解嵌入水印,确保在图像处理后仍能提取。核心程序包括水印嵌入和提取,以及性能分析部分,通过PSNR和NC指标评估水印在不同噪声条件下的鲁棒性。
该内容是关于一个图像水印算法的描述。在MATLAB2022a中运行,算法包括水印的嵌入和提取。首先,RGB图像转换为YUV格式,然后水印通过特定规则嵌入到Y分量中,并经过Arnold置乱增强安全性。水印提取时,经过逆过程恢复,使用了二维CS-SCHT变换和噪声对比度(NC)计算来评估水印的鲁棒性。代码中展示了从RGB到YUV的转换、水印嵌入、JPEG压缩攻击模拟以及水印提取的步骤。
在Vivado 2019.2和Matlab 2022a中测试的图像质量评估算法展示了效果。该算法基于NC指标,衡量图像与原始图像的相似度,关注分辨率、色彩深度和失真。提供的Verilog代码段用于读取并比较两个BMP文件,计算NC值。
摘要: 本文介绍了使用matlab2022a中优化后的算法,应用于时间序列回归预测,结合CNN、LSTM和Attention机制,提升预测性能。GWO算法用于优化深度学习模型的超参数,模拟灰狼社群行为以求全局最优。算法流程包括CNN提取局部特征,LSTM处理序列依赖,注意力机制聚焦相关历史信息。GWO的灰狼角色划分和迭代策略助力寻找最佳解。
这是一个关于肤色检测算法的摘要:使用MATLAB 2022a和Vivado 2019.2进行测试和仿真,涉及图像预处理、RGB到YCbCr转换、肤色模型(基于阈值或概率)以及人脸检测。核心程序展示了如何读取图像数据并输入到FPGA处理,通过`tops`模块进行中值滤波、颜色空间转换及人脸检测,最终结果输出到"face.txt"。
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
使用GoogLeNet深度学习模型在matlab2022a中进行鞋子种类识别,利用Inception模块捕捉多尺度特征,提升分类精度。程序加载预训练模型`gnet.mat`,计算验证集的准确性并随机显示32个样本的预测结果及置信度。
该文介绍了使用优化后的深度学习模型(基于CNN、LSTM和Attention机制)进行时间序列预测,对比了优化前后的效果,显示了性能提升。算法在MATLAB2022a中实现,利用WOA(鲸鱼优化算法)调整模型超参数。模型通过CNN提取局部特征,LSTM处理序列依赖,Attention机制关注相关历史信息。核心程序展示了WOA如何迭代优化及预测过程,包括数据归一化、网络结构分析和预测误差可视化。
**算法摘要:** - 图形展示:展示灰度与彩色图像水印应用,主辅水印嵌入。 - 软件环境:MATLAB 2022a。 - 算法原理:双重水印,转换至YCbCr/YIQ,仅影响亮度;图像分割为M×N块,DCT变换后嵌入水印。 - 流程概览:两步水印嵌入,每步对应不同图示表示。 - 核心代码未提供。
摘要: 本文介绍了运用粒子群优化(PSO)调整深度学习模型超参数以提升时间序列预测性能的方法。在比较了优化前后的效果(Ttttttttttt12 vs Ttttttttttt34)后,阐述了使用matlab2022a软件的算法。文章详细讨论了CNN、GRU网络和注意力机制在时间序列预测中的作用,以及PSO如何优化这些模型的超参数。核心程序展示了PSO的迭代过程,通过限制和调整粒子的位置(x1)和速度(v1),寻找最佳解决方案(gbest1)。最终,结果保存在R2.mat文件中。
本文介绍了结合DCT和扩频技术的音频水印算法,用于在不降低音质的情况下嵌入版权信息。在matlab2022a中实现,算法利用DCT进行频域处理,通过扩频增强水印的隐蔽性和抗攻击性。核心程序展示了水印的嵌入与提取过程,包括DCT变换、水印扩频及反变换步骤。该方法有效且专业,未来研究将侧重于提高实用性和安全性。
该文档介绍了使用MATLAB2022A中PSO优化算法提升时间序列预测模型性能的过程。PSO优化前后对比显示了优化效果。算法基于CNN、LSTM和Attention机制构建CNN-LSTM-Attention模型,利用PSO调整模型超参数。代码示例展示了PSO的迭代优化过程及训练、预测和误差分析环节。最终,模型的预测结果以图形形式展示,并保存了相关数据。
以下是内容的摘要: 该文介绍了使用YOLOv2深度学习模型进行螺丝螺母识别的算法,展示了在matlab2022a环境下运行的6张检测效果图。YOLOv2基于Darknet-19预训练网络,结合多任务损失函数和非极大值抑制技术,有效检测目标。为了适应任务,进行了数据集准备、模型微调、锚框选取等步骤。核心程序加载预训练模型,遍历图像并展示检测结果,通过调整阈值绘制检测框。
该文介绍了使用MATLAB2022A运行的BP神经网络算法,用于城市空气质量预测。算法包括输入层(含多种影响因素如PM2.5、SO2、NO2)、隐藏层和输出层(预测AQI指数)。核心程序涉及数据读取、按月计算均值,以及可视化展示不同空气质量指标随时间的变化。代码处理了2015-2017年数据,分为三个图展示各指标的年际变化。
基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真
基于FPGA的二维DCT变换和逆变换verilog实现,包含testbench
基于CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱
基于最小二乘正弦拟合算法的信号校正matlab仿真,校正幅度,频率以及时钟误差,输出SNDR,SFDR,ENOB指标
基于FPGA的图像最近邻插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
基于FPGA的图像双边滤波实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
基于FPGA的ECG信号滤波与心率计算verilog实现,包含testbench
基于FPGA的9/7整数小波变换和逆变换verilog实现,包含testbench
该内容展示了FPGA实现图像累积直方图的算法。使用Vivado2019.2和matlab2022a,通过FPGA的并行处理能力优化图像处理。算法基于像素值累加分布,计算图像中像素值小于等于特定值的像素个数。核心代码为`test_image`模块,读取二进制图像文件并传递给`im_hist`单元,生成直方图和累积直方图。
基于包围盒算法的三维点云数据压缩和曲面重建matlab仿真
基于双目RGB图像和图像深度信息的三维室内场景建模matlab仿真
基于NIQE算法的图像无参考质量评价算法matlab仿真
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用
基于googlenet深度学习网络的中药材种类识别算法matlab仿真
基于傅里叶变换的运动模糊图像恢复算法matlab仿真
基于遗传优化的多属性判决5G-Wifi网络切换算法matlab仿真
基于DCT变换的图像压缩解压缩算法matlab仿真
GPS信号的数字接收处理matlab仿真,包括频率点搜索,捕获跟踪,相关峰检测等步骤
基于深度学习的活体人脸识别检测算法matlab仿真
基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测
基于CMFB余弦调制滤波器组的频谱响应matlab仿真
基于WIFI指纹的室内定位算法matlab仿真
基于马尔可夫随机场的图像去噪算法matlab仿真
基于huffman编解码的图像压缩算法matlab仿真
通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真
基于MATLAB的GPS卫星绕地运行轨迹动态模拟仿真
基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法matlab仿真
基于OFDM通信系统的PAPR抑制算法matlab仿真,对比IPTS,OPTS,CEPTS三种算法
多尺度retinex图像去雾算法matlab仿真