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
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。
### 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。
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。
本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著，完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数，CNN用于时间序列特征提取，GRU改进了RNN的长序列处理能力。
本项目利用鲸鱼优化算法（WOA）优化支持向量机（SVM）参数，针对乳腺癌早期诊断问题，通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤，并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示，WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色，为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
本项目展示了在MATLAB 2022a环境下，通过选择映射（SLM）与相位截断星座图（PTS）技术有效降低OFDM系统中PAPR的算法实现。包括无水印的算法运行效果预览、核心程序及详尽的中文注释，附带操作步骤视频，适合研究与教学使用。
本项目展示了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割技术。算法运行效果良好，无水印。使用MATLAB 2022a开发，提供完整代码及中文注释，附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割，适用于灰度和彩色图像，广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
本项目展示了基于贝叶斯优化（BO）的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现，优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频，涵盖BO、CNN、LSTM理论，特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率，显著提升模型性能。
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用，包括优化过程、训练与识别效果对比，以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发，提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化，显著提升模型性能，适用于复杂数据分类任务。
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境，通过对比连续三帧图像的像素值变化，有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频，适合学习和研究。
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。
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**：展示算法效果，完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**：Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**：完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**： - **MSER**：用于检测显著区域，提取图像中稳定区域，适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**：通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息，用于物体检测。 - **SVM**：寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
该算法结合了遗传算法（GA）与分组卷积神经网络（GroupCNN），利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数，提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解；分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现，并提供完整代码及视频教程。注意：展示图含水印，完整程序运行无水印。
本项目展示了一种基于MATLAB 2022a的脉冲编码调制（PCM）算法，用于将模拟信号转换为数字信号。A律压缩是非均匀量化方法之一，适用于语音信号编码，能够提高信噪比和编码效率。核心代码已提供，并附有详细中文注释和操作视频。A律压缩通过调整量化间隔来适应人耳的听觉特性，减少量化噪声，实现高质量的语音通信。此技术广泛应用于电话通信、VoIP和数字音频处理等领域。
本项目展示了一种结合粒子群优化（PSO）与分组卷积神经网络（GroupCNN）的时间序列预测算法。该算法通过PSO寻找最优网络结构和超参数，提高预测准确性与效率。软件基于MATLAB 2022a，提供完整代码及详细中文注释，并附带操作步骤视频。分组卷积有效降低了计算成本，而PSO则智能调整网络参数。此方法特别适用于金融市场预测和天气预报等场景。
本项目展示了一种结合灰狼优化（GWO）与深度学习模型（CNN和LSTM）的时间序列预测方法。GWO算法高效优化模型超参数，提升预测精度。CNN提取局部特征，LSTM处理长序列依赖，共同实现准确的未来数值预测。项目包括MATLAB 2022a环境下运行的完整代码及视频教程，代码内含详细中文注释，便于理解和操作。
该算法基于Matlab 2022a，利用视觉工具箱和背景差法实现行人检测与轨迹跟踪，通过构建背景模型（如GMM），对比当前帧与模型差异，识别运动物体并统计行走习惯，包括轨迹、速度及停留时间等特征。演示三维图中幅度越大代表更常走的路线。完整代码含中文注释及操作视频。
本项目展示了基于FPGA的火焰识别算法，可在多种应用场景中实时检测火焰。通过颜色模型与边缘检测技术，结合HSV和YCbCr颜色空间，高效提取火焰特征。使用Vivado 2019.2和Matlab 2022a实现算法，并提供仿真结果与测试样本。FPGA平台充分发挥并行处理优势，实现低延迟高吞吐量的火焰检测。项目包含完整代码及操作视频说明。
该算法基于Lucas-Kanade光流方法，用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标（如RMS），可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a，提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
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。
本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测，利用CNN与LSTM结合的优势，并以鲸鱼优化算法（WOA）优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征，LSTM处理长期依赖关系，而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南，运行效果无水印展示。
数字锁相环(DPLL)为通信与信号处理领域提供频率与相位的自动跟踪。本设计采用MATLAB 2022a实现，含详细中文注释与操作视频。核心算法基于PI控制器优化系统稳定性和精确度。由鉴相器检测相位差，经环路滤波器积分放大后，数字频率控制器调整输出频率，通过分频器形成闭环。系统锁定状态下相位误差稳定，适合高精度信号处理与同步。
时间序列预测关键在于有效利用历史数据预测未来值。本研究采用卷积神经网络(CNN)提取时间序列特征，结合GRU处理序列依赖性，并用灰狼优化(GWO)精调模型参数。CNN通过卷积与池化层提取数据特征，GRU通过更新门和重置门机制有效管理长期依赖。GWO模拟灰狼社群行为进行全局优化，提升预测准确性。本项目使用MATLAB 2022a实现，含详细中文注释及操作视频教程。
本项目使用MATLAB2022a实现基于YOLOv2的火焰检测系统。通过USB摄像头捕捉火焰视频，系统实时识别并标出火焰位置。核心流程包括：视频采集、火焰检测及数据预处理（图像标准化与增强）。YOLOv2模型经特定火焰数据集训练，能快速准确地识别火焰。系统含详细中文注释与操作指南，助力快速上手。
在现代无线通信中，1-bit DAC的非线性预编码技术应用于MU-MIMO系统，旨在降低成本与能耗。本文采用MATLAB 2022a版本，深入探讨此技术，并通过算法运行效果图展示性能。核心代码支持中文注释与操作指导。理论部分包括信号量化、符号最大化准则，并对比ZF、WF、MRT及ADMM等算法，揭示了在1-bit量化条件下如何优化预编码以提升系统性能。
**核心程序**: 完整版代码附中文注释，确保清晰理解。 **理论概述**: 利用CNN从视频中学习步态时空特征。 **系统框架**: 1. 数据预处理 2. CNN特征提取 3. 构建CNN模型 4. 训练与优化 5. 识别测试 **CNN原理**: 卷积、池化、激活功能强大特征学习。 **CASIA数据库**: 高质量数据集促进模型鲁棒性。 **结论**: CNN驱动的步态识别展现高精度，潜力巨大，适用于监控和安全领域。
**摘要：** 本文介绍了使用MATLAB2022a实现的基于GoogLeNet的USB摄像头手势识别系统。系统通过摄像头捕获视频，利用深度学习的卷积神经网络进行手势检测与识别。GoogLeNet网络的Inception模块优化了计算效率，避免过拟合。手势检测涉及RPN生成候选框，送入网络进行分类。系统架构包括视频采集、手势检测与识别、以及决策反馈。通过GPU加速和模型优化保证实时性能，应用于智能家居等场景。
**摘要** 本文展示了在MATLAB2022a中运行的无水印预编码算法效果。核心程序采用详细中文注释，涉及MIMO系统中关键的MMSE和量化预编码技术。MMSE准则追求信号估计的准确性，通过利用信道状态信息优化发射，减少干扰，适合高容量需求；而量化准则结合格雷码量化，将连续信号映射至离散集合，简化硬件实现，适用于功耗敏感场景，但会引入量化误差。两者权衡了性能与实现复杂度。
- **算法理论:** 利用PSO优化的CNN-GRU，结合CNN的特征提取和GRU的记忆机制，进行时间序列预测。 - **CNN:** 通过卷积捕获序列的结构信息。 - **GRU:** 简化的LSTM，处理序列依赖。 - **预测步骤:** 1. 初始化粒子群，每粒子对应一组模型参数。 2. 训练并评估CNN-GRU模型的验证集MSE。 3. 使用PSO更新参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直至满足停止准则。 ```
**算法预览图省略** - **软件版本**: MATLAB 2022a - **核心代码片段**略 - **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化，解决复杂时间序列预测。 - **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。 - **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖，避免梯度问题。 - **流程**： 1. 初始化粒子群，每个粒子对应CNN-LSTM参数。 2. 训练模型，以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数，寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件，如最大迭代次数或找到优良解。
**算法演示展示了一段VLC通信，使用MATLAB2022a。核心代码片段涉及LED光强度调制。VLC系统由发射器、空气介质和接收器组成，利用OOK等调制技术。图像展示了系统模型。信噪比分析对于理解和提升室内通信的性能至关重要，影响数据速率和系统可靠性。** (Markdown格式) ```
**摘要 (Markdown格式):** ```markdown - 📹 使用USB摄像头(Tttttttttttttt666)实时视频检测，展示基于YOLOv2在MATLAB2022a的实施效果： ``` Tttttttttttttt1111111111------------5555555555 ``` - 📺 程序核心利用MATLAB视频采集配置及工具箱(Dddddddddddddd)，实现图像采集与人脸定位。 - 🧠 YOLOv2算法概览：通过S×S网格预测边界框(B个/网格)，含坐标、类别概率和置信度，高效检测人脸。
```markdown ## FPGA 仿真与 MATLAB 显示 - 图像处理的 FFT/IFFT FPGA 实现在 Vivado 2019.2 中仿真，结果通过 MATLAB 2022a 展示 - 核心代码片段：`Ddddddddddddddd` - 理论：FPGA 实现的一维 FFT/IFFT，加速数字信号处理，适用于高计算需求的图像应用，如压缩、滤波和识别 ```
**算法预览图展示睁眼闭眼识别效果；使用Matlab2022a，基于GoogLeNet的CNN模型，对图像进行分类预测并可视化。核心代码包括图像分类及随机样本显示。理论概述中，GoogLeNet以高效Inception模块实现眼部状态的深度学习识别，确保准确性与计算效率。附带三张相关图像。**
**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。**
**语音识别算法概览** MATLAB2022a中实现，结合MFCC与GRNN技术进行说话人身份检测。MFCC利用人耳感知特性提取语音频谱特征，GRNN作为非线性映射工具，擅长序列学习，确保高效识别。预加重、分帧、加窗、FFT、滤波器组、IDCT构成MFCC步骤，GRNN以其快速学习与鲁棒性处理不稳定数据。适用于多种领域。
```markdown 探索烟草香型分类：使用Matlab2022a中的BP神经网络结合小波变换。小波分析揭示香气成分的局部特征，降低维度，PCA等用于特征选择。BP网络随后处理这些特征，以区分浓香、清香和中间香型。 ```
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。
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。
```markdown - 32QAM解调算法运用BP神经网络在matlab2022a中实现，适应复杂通信环境。 - 网络结构含输入、隐藏和输出层，利用梯度下降法优化，以交叉熵损失最小化为目标训练。 - 训练后，解调通过前向传播完成，提高在噪声和干扰中的数据恢复能力。 ``` 请注意，由于字符限制，部分详细信息（如具体图示和详细步骤）未能在摘要中包含。
摘要： 该文介绍了使用 MATLAB 2022a 进行时间序列预测的算法优化。优化前后对比显示效果改善明显。算法基于CNN、GRU和注意力机制的深度学习模型，其中GWO（灰狼优化）用于优化超参数。CNN提取时间序列的局部特征，GRU处理序列数据的长期依赖，注意力机制聚焦关键信息。GWO算法模拟灰狼行为以实现全局优化。提供的代码片段展示了网络训练和预测过程，以及预测值与真实值的比较。
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。
该文介绍了使用MATLAB2022a实现的QPSK信号BP神经网络解调算法。QPSK调制信号在复杂信道环境下受到干扰，BP网络能适应性地补偿失真，降低误码率。核心程序涉及数据分割、网络训练及性能评估，最终通过星座图和误码率曲线展示结果。
该内容是一个关于基于YOLOv2的鱼眼镜头人员检测算法的介绍。展示了算法运行的三张效果图，使用的是matlab2022a软件。YOLOv2模型结合鱼眼镜头畸变校正技术，对鱼眼图像中的人员进行准确检测。算法流程包括图像预处理、网络前向传播、边界框预测与分类及后处理。核心程序段加载预训练的YOLOv2检测器，遍历并处理图像，检测到的目标用矩形标注显示。
发表了文章
2025-03-30
发表了文章
2025-03-27
发表了文章
2025-03-20
发表了文章
2025-03-18
发表了文章
2025-03-14
发表了文章
2025-03-14
发表了文章
2025-03-10
发表了文章
2025-03-08
发表了文章
2025-03-07
发表了文章
2025-03-04
发表了文章
2025-03-02
发表了文章
2025-02-27
发表了文章
2025-02-26
发表了文章
2025-02-24
发表了文章
2025-02-22
发表了文章
2025-02-20
发表了文章
2025-02-18
发表了文章
2025-02-16
发表了文章
2025-02-14
发表了文章
2025-02-13
