简简单单做算法_个人页

2024年09月

• 09.18 01:16:28
  发表了文章 2024-09-18 01:16:28

  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。
• 09.14 11:37:44
  发表了文章 2024-09-14 11:37:44

  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。
• 09.11 23:59:04
  发表了文章 2024-09-11 23:59:04

  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。
• 09.06 19:32:25
  发表了文章 2024-09-06 19:32:25

  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。
• 09.04 21:04:23
  发表了文章 2024-09-04 21:04:23

  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。
• 09.03 11:38:48
  发表了文章 2024-09-03 11:38:48

  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。

2024年08月

• 08.28 22:26:27
  发表了文章 2024-08-28 22:26:27

  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。
• 08.19 00:56:58
  发表了文章 2024-08-19 00:56:58

  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。
• 08.15 00:24:55
  发表了文章 2024-08-15 00:24:55

  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。
• 08.13 00:26:06
  发表了文章 2024-08-13 00:26:06

  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。
• 08.11 00:03:14
  发表了文章 2024-08-11 00:03:14

  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。
• 08.08 15:59:41
  发表了文章 2024-08-08 15:59:41

  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。
• 08.06 23:28:19
  发表了文章 2024-08-06 23:28:19

  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。
• 08.06 00:03:07
  发表了文章 2024-08-06 00:03:07

  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。
• 08.03 00:01:06
  发表了文章 2024-08-03 00:01:06

  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。

2024年07月

• 07.25 19:21:41
  发表了文章 2024-07-25 19:21:41

  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。
• 07.23 23:52:02
  发表了文章 2024-07-23 23:52:02

  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。
• 07.21 23:41:23
  发表了文章 2024-07-21 23:41:23

  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。
• 07.16 23:30:49
  发表了文章 2024-07-16 23:30:49

  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。 ```
• 07.15 00:04:26
  发表了文章 2024-07-15 00:04:26

  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。
• 07.12 22:32:13
  发表了文章 2024-07-12 22:32:13

  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。 ```
• 07.07 16:30:55
  发表了文章 2024-07-07 16:30:55

  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。
• 07.04 21:07:56
  发表了文章 2024-07-04 21:07:56

  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。
• 07.02 23:55:15
  发表了文章 2024-07-02 23:55:15

  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) ```

2024年06月

• 06.30 23:51:03
  发表了文章 2024-06-30 23:51:03

  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。
• 06.28 23:27:52
  发表了文章 2024-06-28 23:27:52

  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 ```
• 06.27 18:48:35
  发表了文章 2024-06-27 18:48:35

  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。**
• 06.24 21:20:56
  发表了文章 2024-06-24 21:20:56

  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。**
• 06.22 19:37:01
  发表了文章 2024-06-22 19:37:01

  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。
• 06.20 21:26:59
  发表了文章 2024-06-20 21:26:59

  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。
• 06.14 21:05:39
  发表了文章 2024-06-14 21:05:39

  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。 ```
• 06.12 18:15:02
  发表了文章 2024-06-12 18:15:02

  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。
• 06.10 18:49:39
  发表了文章 2024-06-10 18:49:39

  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。
• 06.09 00:01:46
  发表了文章 2024-06-09 00:01:46

  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。
• 06.06 20:10:26
  发表了文章 2024-06-06 20:10:26

  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。

2024年05月

• 05.31 23:14:44
  发表了文章 2024-05-31 23:14:44

  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。
• 05.30 21:25:31
  发表了文章 2024-05-30 21:25:31

  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。
• 05.29 22:22:07
  发表了文章 2024-05-29 22:22:07

  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。
• 05.28 22:56:18
  发表了文章 2024-05-28 22:56:18

  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。
• 05.27 16:00:04
  发表了文章 2024-05-27 16:00:04

  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。
• 05.26 23:40:46
  发表了文章 2024-05-26 23:40:46

  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。
• 05.25 23:05:45
  发表了文章 2024-05-25 23:05:45

  基于FPGA的NC图像质量评估verilog实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

  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。
• 05.24 23:09:35
  发表了文章 2024-05-24 23:09:35

  基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真

  这是一个关于使用MATLAB2022a实现的16QAM解调算法的摘要。该算法基于BP神经网络，利用其非线性映射和学习能力从复数信号中估计16QAM符号，具有良好的抗噪性能。算法包括训练和测试两个阶段，通过反向传播调整网络参数以减小输出误差。核心程序涉及数据加载、可视化以及神经网络训练，评估指标为误码率（BER）和符号错误率（SER）。代码中还包含了星座图的绘制和训练曲线的展示。
• 05.22 23:17:25
  发表了文章 2024-05-22 23:17:25

  基于BP神经网络的QPSK解调算法matlab性能仿真

  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。
• 05.21 23:48:51
  发表了文章 2024-05-21 23:48:51

  基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真

  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。
• 05.15 22:05:45
  发表了文章 2024-05-15 22:05:45

  基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

  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。
• 05.14 23:04:32
  发表了文章 2024-05-14 23:04:32

  基于肤色模型的人脸识别FPGA实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证

  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"。
• 05.13 18:47:55
  发表了文章 2024-05-13 18:47:55

  基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真

  该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型，新帧与模型比较，提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例，展示从读取视频到结果显示的流程。最后，结果保存在Result.mat文件中。
• 05.10 22:14:23
  发表了文章 2024-05-10 22:14:23

  基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真

  该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤，使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取，利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理（如噪声、旋转、剪切等攻击）以及水印的逆置乱和提取过程。最后，计算并保存了比特率，用于评估水印的稳健性。
• 05.09 22:13:01
  发表了文章 2024-05-09 22:13:01

  基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真

  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。