公众号:matlabworld。从事人工智能,机器学习,机器视觉,图像处理,信号通信等工作,熟悉MATLAB/verilog/python/opencv/tensorflow/caffe/C/C++等编程语言
简介:本文介绍基于ADMM的MIMO信号检测算法,结合无穷范数优化与交替方向乘子法,降低计算复杂度并提升检测性能。涵盖MATLAB 2024b实现效果图、核心代码及详细注释,并对比ML、MMSE、ZF、OCD_MMSE与LAMA等算法。重点分析LAMA基于消息传递的低复杂度优势,适用于大规模MIMO系统,为通信系统检测提供理论支持与实践方案。(238字)
基于WOA优化XGBoost的序列预测算法,利用鲸鱼优化算法自动寻优超参数,提升预测精度。结合MATLAB实现,适用于金融、气象等领域,具有较强非线性拟合能力,实验结果表明该方法显著优于传统模型。(238字)
本程序基于Matlab 2024b实现,结合粒子群优化(PSO)与XGBoost算法,用于时间序列预测。通过PSO优化XGBoost超参数,提升预测精度。程序包含完整注释与操作视频,运行后生成预测效果图及性能评估指标RMSE。
本项目基于FPGA实现图像运动模糊算法,包含横向与纵向模糊处理流程。使用Vivado 2019.2与MATLAB 2022A,通过一维卷积模拟点扩散函数,完成图像退化处理,并可在MATLAB中预览效果。
本内容展示了基于EM算法的高斯混合模型(GMM)聚类实现,包含完整Python代码、运行效果图及理论解析。程序使用三维数据进行演示,涵盖误差计算、模型参数更新、结果可视化等关键步骤,并附有详细注释与操作视频,适合学习EM算法与GMM模型的原理及应用。
本教程详细介绍Python与AI开发环境的配置步骤,涵盖软件下载、VS2017安装、Anaconda配置、PyCharm设置及组件安装等内容,适用于Windows系统,助你快速搭建开发环境。
本项目基于MATLAB 2022a/2024b实现,采用WOA优化的BiLSTM算法进行序列预测。核心代码包含完整中文注释与操作视频,展示从参数优化到模型训练、预测的全流程。BiLSTM通过前向与后向LSTM结合,有效捕捉序列前后文信息,解决传统RNN梯度消失问题。WOA优化超参数(如学习率、隐藏层神经元数),提升模型性能,避免局部最优解。附有运行效果图预览,最终输出预测值与实际值对比,RMSE评估精度。适合研究时序数据分析与深度学习优化的开发者参考。
本内容包含基于BiLSTM与遗传算法(GA)的算法介绍及实现。算法通过MATLAB2022a/2024b运行,核心为优化BiLSTM超参数(如学习率、神经元数量),提升预测性能。LSTM解决传统RNN梯度问题,捕捉长期依赖;BiLSTM双向处理序列,融合前文后文信息,适合全局信息任务。附完整代码(含注释)、操作视频及无水印运行效果预览,适用于股票预测等场景,精度优于单向LSTM。
本内容涵盖手势识别算法的相关资料,包括:1. 算法运行效果预览(无水印完整程序);2. 软件版本与配置环境说明,提供Python运行环境安装步骤;3. 部分核心代码,完整版含中文注释及操作视频;4. 算法理论概述,详解Mediapipe框架在手势识别中的应用。Mediapipe采用模块化设计,包含Calculator Graph、Packet和Subgraph等核心组件,支持实时处理任务,广泛应用于虚拟现实、智能监控等领域。
本内容介绍了一种基于TCN(Temporal Convolutional Network)与WOA(Whale Optimization Algorithm)的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系,结合批归一化和激活函数提取特征;WOA用于优化TCN网络参数,提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发,完整版含详细中文注释与操作视频,运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。
本内容涵盖基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测算法。完整程序运行效果无水印,适用于Matlab2022a版本。核心代码配有详细中文注释及操作视频。理论部分阐述了传统方法(如ARIMA)在非线性预测中的局限性,以及TCN结合PSO优化超参数的优势。模型由因果卷积层和残差连接组成,通过迭代训练与评估选择最优超参数,最终实现高精度预测,广泛应用于金融、气象等领域。
本内容展示了一种基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测方法。通过 MATLAB2022a 实现,完整程序运行无水印,核心代码附详细中文注释及操作视频。算法利用 PSO 优化 TCN 的超参数(如卷积核大小、层数等),提升非线性时间序列预测性能。TCN 结构包含因果卷积层与残差连接,结合 LSTM 构建混合模型,经多次迭代选择最优超参数,最终实现更准确可靠的预测效果,适用于金融、气象等领域。
本内容介绍了一种基于PSO(粒子群优化)改进TCN(时间卷积神经网络)的时间序列预测方法。使用Matlab2022a运行,完整程序无水印,附带核心代码中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接处理序列数据,PSO优化其卷积核权重等参数以降低预测误差。算法中,粒子根据个体与全局最优位置更新速度和位置,逐步逼近最佳参数组合,提升预测性能。
本内容介绍了一种基于Izhikevich-Memristive(IM)神经元模型的算法,该模型结合忆阻器特性和神经元动力学,适用于神经形态计算。算法通过Vivado2019.2运行,提供无水印运行效果预览及部分核心程序,完整版含中文注释与操作视频。理论部分详细解析了Izhikevich神经元方程及其放电行为,包括膜电位、恢复变量等参数的作用,并探讨了IM模型在人工智能和脑机接口领域的应用潜力。
本项目展示了 LIF(Leaky Integrate-and-Fire)神经元算法的实现与应用,含无水印运行效果预览。基于 Vivado2019.2 开发,完整代码配有中文注释及操作视频。LIF 模型模拟生物神经元特性,通过积分输入信号并判断膜电位是否达阈值产生脉冲,相较于 Hodgkin-Huxley 模型更简化,适合大规模神经网络模拟。核心程序片段示例,助您快速上手。
本项目基于MATLAB2022a开发,提供无水印算法运行效果预览及核心程序(含详细中文注释与操作视频)。通过结合时间卷积神经网络(TCN)和遗传算法(GA),实现复杂非线性时间序列的高精度预测。TCN利用因果卷积层与残差连接提取时间特征,GA优化超参数(如卷积核大小、层数等),显著提升模型性能。项目涵盖理论概述、程序代码及完整实现流程,适用于金融、气象、工业等领域的时间序列预测任务。
本内容介绍了一种基于BOC(Binary Offset Carrier)调制的算法,使用Matlab2022a实现。完整程序运行效果无水印,核心代码配有详细中文注释及操作步骤视频。理论部分阐述了BOC调制在卫星导航中的应用优势:相比BPSK调制,BOC信号功率谱主瓣更窄、自相关函数主峰更尖锐,可优化旁瓣特性以减少干扰,提高频谱利用率和同步精度,适合复杂信道环境下的信号接收与处理。
本内容介绍了一种基于指纹图像的数据隐藏算法,利用指纹的个体差异性和稳定性实现信息嵌入。完整程序运行无水印,基于Matlab2022a开发。指纹图像由脊线和谷线组成,其灰度特性及纹理复杂性为数据隐藏提供可能,但也受噪声影响。核心代码附详细中文注释与操作视频,适合研究数字版权保护、秘密通信等领域应用。
本内容介绍了一种基于遗传算法优化的时间卷积神经网络(TCN)用于时间序列预测的方法。算法运行于 Matlab2022a,完整程序无水印,附带核心代码、中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接学习时间序列复杂特征,但其性能依赖超参数设置。遗传算法通过对种群迭代优化,确定最佳超参数组合,提升预测精度。此方法适用于金融、气象等领域,实现更准确可靠的未来趋势预测。
本项目基于MATLAB 2022a实现了一种结合遗传算法(GA)优化的时间卷积神经网络(TCN)时间序列预测算法。通过GA全局搜索能力优化TCN超参数(如卷积核大小、层数等),显著提升模型性能,优于传统GA遗传优化TCN方法。项目提供完整代码(含详细中文注释)及操作视频,运行后无水印效果预览。 核心内容包括:1) 时间序列预测理论概述;2) TCN结构(因果卷积层与残差连接);3) GA优化流程(染色体编码、适应度评估等)。最终模型在金融、气象等领域具备广泛应用价值,可实现更精准可靠的预测结果。
本内容介绍了一种基于CNN-LSTM-SAM网络与鲸鱼优化算法(WOA)的时间序列预测方法。算法运行于Matlab2022a,完整程序无水印并附带中文注释及操作视频。核心流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新,最终输出最优网络参数完成预测。CNN层提取局部特征,LSTM层捕捉长期依赖关系,自注意力机制聚焦全局特性,全连接层整合特征输出结果,适用于复杂非线性时间序列预测任务。
本项目展示了一种基于FPGA的音频水印算法,采用LSB(最低有效位)技术实现版权保护与数据追踪功能。使用Vivado2019.2和Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过修改音频采样点的最低有效位嵌入水印,人耳难以察觉变化。然而,面对滤波或压缩等攻击时,水印提取可能受影响。该项目运行效果无水印干扰,适合实时应用场景,核心逻辑简单高效,时间复杂度低。
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,包括算法运行效果预览(无水印)、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序(完整版含中文注释与操作视频)。理论部分详细阐述了疲劳检测原理,通过对比疲劳与正常状态下的特征差异,结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估,使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet,先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域,再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态,提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
本项目基于SIFT算法实现农田杂草精准识别与定位,运行环境为Matlab2022a。完整程序无水印,提供详细中文注释及操作视频。核心步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述符生成。该算法通过特征匹配实现杂草定位,适用于现代农业中的自动化防控。
本项目基于Matlab2022a实现MQAM调制类型识别,使用MobileNet深度学习网络。完整程序运行效果无水印,核心代码含详细中文注释和操作视频。MQAM调制在无线通信中至关重要,MobileNet以其轻量化、高效性适合资源受限环境。通过数据预处理、网络训练与优化,确保高识别准确率并降低计算复杂度,为频谱监测、信号解调等提供支持。
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
本项目展示了DM编解码算法的实现与测试结果。FPGA测试结果显示为T1,Matlab仿真结果为T2。使用软件版本为Matlab 2022a和Vivado 2019.2。核心程序包含详细中文注释和操作视频。DM编解码通过比较信号样本差值进行编码,适用于音频等低频信号处理。硬件结构包括编码器(采样器、减法器、比较器)和解码器(解码器、积分器)。
本项目展示了一种基于图像形态学处理的移动物体目标跟踪和质心提取算法。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释及操作视频。算法通过多帧图像像素值求平均、中值法或高斯混合模型估计背景,结合形态学处理(开闭运算、阈值处理)去除噪声并优化目标检测,提高准确性。颜色直方图匹配用于目标跟踪,结构元素膨胀操作扩大搜索范围,增强鲁棒性。
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法,完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络,融合卷积层、LSTM层与自注意力机制,适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤,有效处理非线性时间序列,输出精准预测结果。
本项目展示了人脸识别算法的运行效果(无水印),基于MATLAB2022A开发。核心程序包含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍了广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的应用,涵盖各算法的结构特点与性能比较。
本项目提供图像亚像素位移估计算法,使用Matlab2022a开发。完整程序无水印运行效果佳,附带详细中文注释代码和操作视频。该算法通过一阶梯度信息和泰勒级数展开,实现比像素更精细的位置变化测量,广泛应用于医学影像、遥感图像、视频监控、精密测量等领域,显著提升图像配准和分析精度。
本项目展示了Affine-SIFT算法的运行效果(无水印),适用于图像配准任务,能够处理旋转、缩放、平移及仿射变换。程序基于MATLAB2022A开发,包含完整代码与操作视频。核心步骤为:先用SIFT提取特征点,再通过仿射变换实现高精度对准。
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构,结合鲸鱼优化算法(WOA)优化网络参数。核心代码含操作视频,运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征,全连接层整合输出。数据预处理后,使用WOA迭代优化,最终输出最优预测结果。
本项目基于YOLOv2算法实现高效的路面裂缝检测,使用Matlab 2022a开发。完整程序运行效果无水印,核心代码配有详细中文注释及操作视频。通过深度学习技术,将目标检测转化为回归问题,直接预测裂缝位置和类别,大幅提升检测效率与准确性。适用于实时检测任务,确保道路安全维护。 简介涵盖了算法理论、数据集准备、网络训练及检测过程,采用Darknet-19卷积神经网络结构,结合随机梯度下降算法进行训练。
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
本项目基于Vivado 2019.2实现DDS算法,提供完整无水印运行效果预览。DDS(直接数字频率合成器)通过数字信号处理技术生成特定频率和相位的正弦波,核心组件包括相位累加器、正弦查找表和DAC。相位累加器在每个时钟周期累加频率控制字,正弦查找表根据相位值输出幅度,DAC将数字信号转换为模拟电压。项目代码包含详细中文注释及操作视频。
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
本项目基于Matlab2022a实现手势识别中的指尖检测算法。测试样本展示无水印运行效果,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过图像形态学处理和凸包检测(如Graham扫描法)来确定指尖位置,但对背景复杂度敏感,需调整参数PARA1和PARA2以优化不同手型的检测精度。
本项目基于Vivado2019.2实现信号发生器,可输出方波、脉冲波、m随机序列和正弦波。完整程序无水印,含详细中文注释与操作视频。FPGA技术使信号发生器精度高、稳定性强、功能多样,适用于电子工程、通信等领域。方波、脉冲波、m序列及正弦波的生成原理分别介绍,代码核心部分展示。
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
本项目展示了用于分析和模拟电磁干扰对数据链系统影响的算法。通过Matlab 2022a运行,提供无水印效果图预览。完整代码包含详细中文注释及操作视频。理论部分涵盖五种常见干扰模型:噪声调频、线性调频、噪声、扫频和灵巧干扰,详细介绍其原理并进行对比分析。灵巧干扰采用智能技术如认知无线电和机器学习,自适应调整干扰策略以优化效果。
该语音情绪识别算法基于MATLAB 2022a开发,可识别如悲伤等情绪,置信度高达0.9559。核心程序含中文注释及操作视频。算法采用MFCC特征提取与GRNN广义回归网络,通过预加重、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波器组、对数运算和DCT等步骤处理语音信号,实现高效的情绪分类。
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别,实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法,提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块,结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段,有效提升了宝石识别的准确性和效率。
本项目展示了基于方块编码的图像压缩算法,包括算法运行效果、软件环境(Matlab 2022a)、核心程序及理论概述。算法通过将图像划分为固定大小的方块并进行量化、编码,实现高效压缩,适用于存储和传输大体积图像数据。
本项目展示了数字通信系统中几种典型信道模型(AWGN、BEC、BSC及多径信道)的算法实现与分析。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览图、部分核心代码及完整版带中文注释的源码和操作视频。通过数学公式深入解析各信道特性及其对系统性能的影响。