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简简单单做算法
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个人介绍
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
擅长的技术
- Python
- 自动驾驶
- 5G
- 芯片
- 算法
- 人工智能
- 文字识别
- 机器学习/深度学习
- 编解码
- 计算机视觉
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发表了文章 2024-10-23
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
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。
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发表了文章 2024-10-20
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络（GroupCNN）和灰狼优化（GWO）的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好，无水印展示。使用Matlab2022a开发，提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本，GWO则优化超参数，提高预测性能。项目包含操作步骤视频，方便用户快速上手。
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发表了文章 2024-10-19
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发，提供无水印运行效果预览及核心代码（含中文注释）。算法通过WOA优化网络结构与超参数，结合分组卷积技术，有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本，而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化，适用于多种连续优化问题。
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发表了文章 2024-10-17
基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-10-15
MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真
本项目展示了一种基于Matlab 2022a的差分空间调制（Differential Space Modulation, DMS）算法。DMS是一种应用于MIMO通信系统的信号传输技术，通过空间域的不同天线传输符号序列，并利用差分编码进行解调。项目包括算法运行效果图预览、核心代码及详细中文注释、理论概述等内容。在发送端，每次仅激活一个天线发送符号；在接收端，通过差分解调估计符号和天线选择。DMS在快速衰落信道中表现出色，尤其适用于高速移动和卫星通信系统。
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发表了文章 2024-10-10
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 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。
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发表了文章 2024-10-08
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-10-08
织物图像的配准和拼接算法的MATLAB仿真,对比SIFT,SURF以及KAZE
本项目展示了织物瑕疵检测中的图像拼接技术，使用SIFT、SURF和KAZE三种算法。通过MATLAB2022a实现图像匹配、配准和拼接，最终检测并分类织物瑕疵。SIFT算法在不同尺度和旋转下保持不变性；SURF算法提高速度并保持鲁棒性；KAZE算法使用非线性扩散滤波器构建尺度空间，提供更先进的特征描述。展示视频无水印，代码含注释及操作步骤。
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发表了文章 2024-09-21
基于A律压缩的PCM脉冲编码调制通信系统simulink建模与仿真
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。
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发表了文章 2024-09-18
基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-09-14
基于NSCT非采样轮廓波变换和CNN网络人脸识别matlab仿真
本项目展示了一种结合非采样轮廓波变换（NSCT）与卷积神经网络（CNN）的人脸识别系统。通过NSCT提取多尺度、多方向特征，并利用CNN的强大分类能力实现高效识别。项目包括ORL人脸库的训练结果对比，提供Matlab 2022a版本下的完整代码及详细中文注释，另有操作步骤视频指导。
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发表了文章 2024-09-11
基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-09-06
基于视觉工具箱和背景差法的行人检测,行走轨迹跟踪,人员行走习惯统计matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-09-04
基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
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。
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发表了文章 2024-09-03
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-08-28
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与水果识别matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-08-19
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-08-15
基于粒子滤波和帧差法的目标跟踪matlab仿真
本项目展示一种结合粒子滤波与帧差法的目标跟踪技术，在Matlab 2013b上实现。通过帧间差异检测运动目标，并利用粒子滤波优化跟踪精度。改进后的重采样方法提升了算法表现。核心代码详尽并附中文注释及操作指南。理论方面，帧差法通过对比连续帧识别移动对象；粒子滤波则基于一组随机粒子估计目标状态，两者结合有效应对复杂场景，如背景杂乱或光照变化，确保跟踪稳定可靠。
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发表了文章 2024-08-13
基于pi控制的数字锁相环simulink建模与仿真
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。
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发表了文章 2024-08-11
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-08-08
基于WOA优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
本项目运用鲸鱼优化算法(WOA)优化卷积神经网络(CNN)与GRU网络的超参数，以提升时间序列预测精度。在MATLAB 2022a环境下，通过CNN提取时间序列的局部特征，而GRU则记忆长期依赖。WOA确保模型参数最优配置。代码附有中文注释及操作视频，便于理解和应用。效果预览无水印，直观展示预测准确性。
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发表了文章 2024-08-06
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与火焰检测matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-08-06
基于CNN卷积神经网络的MPSK调制识别matlab仿真
本项目展示一种基于CNN的MPSK调制识别算法，可在Matlab 2022a上运行。该算法能自动区分BPSK、QPSK及8PSK信号，利用卷积层捕捉相位特征并通过全连接层分类。训练过程涉及调整网络权重以最小化预测误差，最终实现对未知信号的有效识别。附带完整代码与说明视频。
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发表了文章 2024-08-03
基于1bitDAC的MU-MIMO的非线性预编码算法matlab性能仿真
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。
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发表了文章 2024-07-25
基于CNN卷积神经网络的步态识别matlab仿真,数据库采用CASIA库
**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。
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发表了文章 2024-07-23
基于CNN卷积神经网络的MQAM调制识别matlab仿真
**理论**: 利用CNN自动识别MQAM调制信号，通过学习星座图特征区分16QAM, 64QAM等。CNN从原始数据提取高级特征，优于传统方法。 - **CNN结构**: 自动特征学习机制，适配多种MQAM类型。 - **优化**: 损失函数指导网络参数调整，提升识别准确度。 - **流程**: 大量样本训练+独立测试评估，确保模型泛化能力。 - **展望**: CNN强化无线通信信号处理，未来应用前景广阔。
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发表了文章 2024-07-21
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与手势检测识别matlab仿真
**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。
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发表了文章 2024-07-16
基于鲸鱼优化的DSN弱栅栏覆盖算法matlab仿真
```markdown 探索MATLAB2022a中WOA与DSN弱栅栏覆盖的创新融合，模拟鲸鱼捕食策略解决传感器部署问题。算法结合“搜索”、“包围”、“泡沫网”策略，优化节点位置以最大化复杂环境下的区域覆盖。目标函数涉及能量效率、网络寿命、激活节点数、通信质量及覆盖率。覆盖评估基于覆盖半径比例，旨在最小化未覆盖区域。 ```
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发表了文章 2024-07-15
基于MIMO系统的预编码matlab性能仿真
**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。
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发表了文章 2024-07-12
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
- **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。 ```
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发表了文章 2024-07-07
基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
**算法预览：** 图像显示无水印的2022a版MATLAB运行结果 **软件版本：** MATLAB 2022a **核心代码片段：** 省略展示 **理论概述：** NCL集成BP网络利用负相关提升泛化，结合多个弱模型减少错误关联。通过λ参数控制模型间负相关程度，λ>0增强集成效果，提高预测准确性和系统稳健性。
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发表了文章 2024-07-04
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
**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。
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发表了文章 2024-07-02
基于VLC可见光通信的室内光通信信道信噪比分析matlab仿真
**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) ```
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发表了文章 2024-06-30
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与人脸检测matlab仿真
**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。
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发表了文章 2024-06-28
基于FPGA的图像一维FFT变换IFFT逆变换verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
```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 ```
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发表了文章 2024-06-27
基于googlenet深度学习网络的睁眼闭眼识别算法matlab仿真
**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。**
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发表了文章 2024-06-24
基于Chan-Vese算法的图像边缘提取matlab仿真
**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。**
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发表了文章 2024-06-22
基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
**算法预览图省略** MATLAB 2022A版中，运用BP神经网络进行64QAM解调。64QAM通过6比特映射至64复数符号，提高数据速率。BP网络作为非线性解调器，学习失真信号到比特的映射，对抗信道噪声和多径效应。网络在处理非线性失真和复杂情况时展现高适应性和鲁棒性。核心代码部分未显示。
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发表了文章 2024-06-20
基于语音信号MFCC特征提取和GRNN神经网络的人员身份检测算法matlab仿真
**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。
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发表了文章 2024-06-14
基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型
```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。 ```
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发表了文章 2024-06-12
基于yolov2深度学习网络的昆虫检测算法matlab仿真,并输出昆虫数量和大小判决
YOLOv2算法应用于昆虫检测，提供实时高效的方法识别和定位图像中的昆虫，提升检测精度。核心是统一检测网络，预测边界框和类别概率。通过预测框尺寸估算昆虫大小，适用于农业监控、生态研究等领域。在matlab2022A上运行，经过关键升级，如采用更优网络结构和损失函数，保证速度与精度。持续优化可增强对不同昆虫的检测能力。
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发表了文章 2024-06-10
基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
摘要： 使用MATLAB2022a，展示了一种基于遗传算法优化的CNN-GRU时间序列预测模型，融合遗传算法与深度学习，提升预测精度。遗传算法负责优化模型超参数，如学习率和神经元数量，以最小化均方误差。CNN负责特征提取，GRU处理序列数据中的长期依赖。流程包括初始化、评估、选择、交叉、变异和迭代，旨在找到最佳超参数组合。
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发表了文章 2024-06-09
基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-06-06
基于FPGA的图像直方图均衡化处理verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
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。
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发表了文章 2024-05-31
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络
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。
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发表了文章 2024-05-30
基于DCT变换和位平面分解的数字水印嵌入提取算法matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-05-29
基于二维CS-SCHT变换和扩频方法的彩色图像水印嵌入和提取算法matlab仿真
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。
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发表了文章 2024-05-28
基于BP神经网络的32QAM解调算法matlab性能仿真
```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。
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发表了文章 2024-05-27
基于yolov2深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法matlab仿真
摘要：该内容展示了一个基于YOLOv2的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法的应用。使用MATLAB2022A，YOLOv2通过Darknet-19网络和锚框技术检测图像中的口罩佩戴情况。核心代码段展示了如何处理图像，检测人脸并标注口罩区域。程序会实时显示检测结果，等待一段时间以优化显示流畅性。
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发表了文章 2024-05-26
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
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。
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