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资源下载 > 一般算法
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基于小波变换的二值图像数字水印嵌入系统
本程序实现了一种将二值图像作为水印嵌入到相同尺寸灰度载体图像中的完整方案。 程序首先对输入的原始灰度图像进行一次或多次离散小波变换（DWT），将图像能量分解到低频近似子带（LL）和水平、垂直、对角线高频子带中。 由于低频分量包含图像的大部分能量，本程序通过选定的嵌入强度因子，将二值水印图像的信息映射并叠加到载体图像的小波分解系数中。 为了确保嵌入过程的准确性，程序会自动检测载体图与水印图的尺寸一致性，并对二值信息进行像素级的权重归一化处理。 在完成小波域的修改后，通过逆离散小波变换（IDWT）将处理后的系 -
基于LEACH协议的无线传感器网络生命周期仿真系统
本项目通过MATLAB平台对经典的LEACH（低功耗自适应分簇分级）协议进行深度仿真与性能评估。系统核心功能包含无线传感器网络节点的初始化部署，在设定的地理区域内随机生成具有初始能量的传感器节点及其对应的汇聚节点（Base Station）。在仿真执行过程中，系统严格遵循LEACH协议的轮转机制，每一轮均包含簇头选举阶段与稳态数据传输阶段。簇头选举基于概率模型和节点当前状态，通过循环迭代确保能量消耗在全网范围内保持相对均衡。 本项目特别增强了监测与记录功能，能够实时跟踪并精确记录每一轮仿真中选举出的簇头数 -
BPSK扩频通信系统在瑞利衰落信道下的性能分析
本项目实现了一个完整的直接序列扩频（DSSS）通信仿真系统，核心采用二进制相移键控（BPSK）调制技术。系统首先生成随机原始二进制信息序列，通过高速伪随机（PN）码序列进行扩频处理，将信号频谱展宽以提高抗干扰能力。扩频后的信号进行BPSK映射并送入信道。本项目模拟了两种典型的无线通信信道环境：加性高斯白噪声（AWGN）信道和频率非选择性的瑞利衰落（Rayleigh Fading）信道。在接收端，系统依次进行相干解调、解扩处理，并采用判决准则恢复原始比特流。项目重点不仅在于实现完整的通信链路流程，还在于通过 -
多智能体系统多形状编队控制仿真平台
本项目旨在通过MATLAB实现多智能体（如无人机、移动机器人）的协同编队控制与形态切换。核心功能是通过一致性理论或领航者-跟随者模型，设计分布式控制器，使系统各成员能够在三维或二维空间中保持预定的相对位置关系。该项目具有高度的可定制性，用户只需修改程序中对应的目标偏置矩阵或拓扑结构参数，即可实现多种几何队形的实时生成与稳定维持，包括直线型、三角形、圆形、矩形以及自定义的复杂几何图案。实现过程中采用了图论对智能体间的通信拓扑进行建模，利用拉普拉斯矩阵分析系统的收敛性，并结合动力学模型进行运动轨迹仿真。该系统 -
基于小波变换与Arnold置乱的数字水印嵌入程序
本项目提供了一套完整的基于离散小波变换（DWT）的数字水印嵌入方案，主要用于将二值图像作为版权标识嵌入到尺寸相同的灰度载体图像中。 程序的工作流程首先利用二维离散小波变换将原始灰度图像分解为低频子带和高频子带。 为了保证水印的不可见性与鲁棒性之间的平衡，程序采用了多级小波分解策略。 在嵌入阶段，程序会对二值水印图像进行预处理，例如执行Arnold置乱操作以增强水印的安全性和抗剪切能力。 随后，通过特定的嵌入规则，将处理后的水印比特流叠加到载体图像的特定小波系数中。 嵌入过程考虑了人眼视觉系统（HVS）的特 -
基于暗通道先验的图像去雾仿真系统
该项目利用MATLAB完整实现了由何恺明提出的暗通道先验（Dark Channel Prior）去雾算法，旨在解决由于大气散射引起的户外图像退化问题，包括对比度低、色彩暗淡和细节模糊等特征。系统首先计算输入图像每个像素邻域内的最小值以提取暗通道特征，由于暗通道图在无雾区域具有极低的光强值，系统能据此精确量化空间中雾气的浓度分布。随后，程序通过寻找暗通道中最亮部分的对应像素来自动估算全局大气光强度。在构建透射率图的过程中，为了克服传统中值滤波可能导致的边缘伪影，系统集成了导向滤波（Guided Filter -
基于滑动窗口PCA的自适应在线故障诊断程序
为了应对工业过程中的工况迁移、设备老化、季节性变化等时变因素，本程序实现了基于滑动窗口的自适应PCA算法。程序通过设定一个固定长度的时间窗口，在每个时间采样点仅利用窗口内的最新数据进行模型更新。这种方法允许PCA模型的参数随着生产工况的变化而动态调整，从而避免了旧模型对新状态的不适应导致的持续误报。程序详细展示了如何实时更新特征向量空间、如何计算自适应控制限以及如何处理窗口滑动的计算效率问题。本例程是实现工业系统长期在线鲁棒监测的理想模板。 -
基于FNN算法的时间序列嵌入维数计算工具
本项目通过MATLAB平台实现假近邻法（False Nearest Neighbors, FNN），用于确定非线性动力学系统重构相空间时的最小嵌入维数。该方法依据Kennel等人在1992年提出的几何构造原理：如果在低维空间中两个点是近邻，而在增加一个维度后这两个点不再是近邻，则说明这种近邻关系是由于高维吸引子投影到低维空间而产生的“假近邻”。当系统嵌入维数达到足够大时，混沌吸引子的几何结构将完全展开，假近邻点的比例会趋近于零。 项目包提供了完整的计算流程，包括利用LorenzData生成标准的混沌时间序 -
基于RGB-IHS变换的高分辨率图像融合系统
该项目旨在利用IHS（强度-色调-饱和度）变换技术实现低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像的有效融合。其核心原理是首先将低分辨率的多光谱图像从RGB色彩空间线性或非线性地转换到IHS空间，从而将代表亮度信息的强度分量（I）与代表光谱信息的色度分量（H）及饱和度分量（S）有效解耦。接着，对高分辨率的全色图像进行预处理，通过直方图匹配等技术使其灰度特性与提取出的I分量保持一致，并使用该高分辨率图像直接替换原有的I分量，从而在保留原始光谱信息的同时融入更丰富的空间几何细节。最后，将更新后的I分量与原始的H、S分 -
大规模UPA阵列三维极化特性仿真系统
该项目利用MATLAB进行128个阵元的均匀面阵（UPA）三维极化辐射模拟，针对1个用户设备（UE）和1条传播路径的典型毫米波通信场景进行深度建模。系统核心功能包含对8个射频链（RF chains）的混合波束成型处理进行数学计算，能够模拟其在受限射频链路下的波束赋形能力。在实现过程中，程序通过分解天线阵元在Theta和Phi方向的正交极化分量，计算出全空间范围内的三维电场矢量分布。该系统不仅能生成高分辨率的3D极化增益辐射图，还能量化分析在特定波束指向下的极化方向性、交叉极化鉴别率以及主瓣的极化纯度。应用 -
图像边缘识别与边界坐标提取系统
本项目通过MATLAB编程实现对数字图像中物体边缘的精确识别与提取。程序首先对输入的原始图像进行灰度化处理、中值滤波去噪以及对比度增强，为边缘检测创造良好的前提条件。系统核心采用Canny算子、Sobel算子以及Laplacian等多种经典算法进行对比分析，选定最佳边缘检测效果。在得到二值化边缘结果后，利用形态学膨胀与收缩技术处理断裂的边缘线条，确保边界的连续性。最关键的功能是利用寻找目标边界的追踪算法，依次提取每个目标物体的封闭边界线，并将每一个边缘点的行列索引坐标导出为精确的数值矩阵。该功能广泛应用于 -
基于EKF、UKF及改进MAUKF算法的非线性滤波性能对比研究
本项目专注于对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）三种核心非线性滤波算法的深入研究与性能评估。 项目系统性地构建了非线性动力学模型，通过MATLAB仿真环境对比分析了各算法的基本原理及其在不同动态环境下的应用表现。 扩展卡尔曼滤波器通过泰勒级数展开将非线性系统方程在当前状态估计值处进行一阶局部线性化，主要针对弱非线性及高斯白噪声环境，具有计算复杂度低、算法结构简单的优势。 无迹卡尔曼滤波器通过无迹变换（UT）生成一系列确定的Sigma采样点来逼近状态的后验概 -
基于MATLAB的RINEX 2.1导航电文自动化读取解析程序
该程序专门用于针对全球定位系统（GPS）的RINEX 2.1标准导航电文文件进行全自动化的解析与参数提取。程序首先通过底层文件流读取技术对ASCII格式的文本进行逐行扫描，通过关键词识别机制区分文件头（HEADER）与数据体（DATA）。在文件头解析部分，程序能够精确提取电离层修正参数（ION ALPHA/BETA）、UTC时间参数以及闰秒等关键元数据。在数据体处理部分，程序利用循环控制逻辑高效捕捉每颗卫星的广播星历数据，将其从原本跨越多行的固定格式转换为结构化的多维矩阵或结构体数组。提取的内容涵盖了卫星 -
认知无线电频谱感知与协作检测仿真系统
该程序实现了认知无线电技术中一种高度优化的频谱计算与感知方法，是动态频谱接入领域的基准算法实现。其核心任务是使次用户能够在不干扰主用户正常通信的前提下，通过信号处理技术快速且准确地识别频谱空洞。程序集成了基于能量检测的计算模型，通过对接收信号进行高速采样和功率谱估计，结合统计学判决准则来判定授权频段的占用状态。系统模拟了复杂的无线传播环境，包括高斯白噪声干扰、瑞利衰落以及多径效应，能够计算在不同信噪比条件下的检测概率和虚警概率。此外，程序还扩展了多节点协作感知的方案，利用硬判决融合准则有效缓解了单点感知中 -
基于匈牙利算法的指派问题优化分析工具
该项目利用MATLAB实现了针对经典指派问题的匈牙利算法优化工具。其核心功能是解决如何将N项任务分配给N个执行者，使得总成本最低或总效益最高。 匈牙利算法的基本思想是修改效益矩阵的行或列，使得每一行或列中至少有一个为零的元素，经过修正后，直至在不同行、不同列中至少有一个零元素，从而得到与这些零元素相对应的一个完全分配方案。 当它用于效益矩阵时，这个完全分配方案就是一个最优分配，它使总的效益为最小。这种方法总是在有限步内收敛于一个最优解。 -
基于改进K-means++的自动聚类分析系统
本项目是国外知名学者发布的针对标准K-means算法的深度强化版本。其核心功能在于通过集成K-means++初始化策略，彻底解决了传统K-means算法对初始聚类中心选择高度敏感且容易陷入局部最优解的固有缺陷。该算法采用概率分布法来选择初始中心，确保第一个聚类中心之后的所有中心都尽可能地分散。 此外，本项目实现了一套自动化的聚类质量评估体系，集成了轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数以及肘部法（Elbow Method）。系统能够在无需用户预先指 -
基于熵权法与TOPSIS的综合评价模型系统
本项目是一个在MATLAB环境下开发的自动化决策分析工具，旨在解决复杂系统中的多指标综合评价问题。系统集成了熵权法（Entropy Weight Method）与TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）评价模型，通过两者的结合实现评价结果的客观性与科学性。具体功能涵盖：首先对原始数据进行预处理，系统支持效益型、成本型和区间型评价指标的统一正向化转换，并采用标准差归一化或极差归一化方法消除量纲影响。其次，利用 -
基于卡尔曼滤波的运动目标识别与分离系统
该项目利用MATLAB仿真环境实现对视频序列中运动目标的自动化识别、前景分离与持续跟踪。系统首先通过背景差分法或混合高斯模型提取目标轮廓，成功将运动目标从复杂的静态背景中剥离出来，并计算目标的几何形心作为观测坐标。随后，核心算法引入卡尔曼滤波器，通过建立目标的运动状态方程，实现在时域内的状态预测与增益校正。该功能支持在目标发生短暂遮挡、背景噪声干扰或存在观测误差的情况下，依然能够通过前一时刻的运动矢量推算出目标的潜在真实位置，从而维持稳健的目标锁定状态。该系统不仅能精确标定物体的运动路径，还能输出清晰的前 -
基于粒子群算法的IEEE 6节点电力系统潮流计算程序
本程序是专门为电力系统分析设计的MATLAB仿真工具，利用粒子群优化算法（PSO）对标准的IEEE 6节点系统进行潮流计算。程序的核心功能在于将潮流计算问题转化为一个多维空间的寻优问题，通过构造节点功率偏差的平方和作为适应度函数，寻找使系统功率平衡的最优节点电压矢量。实现方法上，程序首先构建节点导纳矩阵，随后初始化粒子群的位移和速度，在满足支路功率限额和节点电压运行范围的约束条件下，迭代更新每个粒子的个体极值和全局极值。该程序不仅可以计算各节点的电压幅值和相角，还能精确得出各支路的一段和二端功率分布以及全 -
单相电压型PWM整流器Simulink仿真模型
本项目提供一个完整的单相电压型PWM整流器（VSR）Simulink仿真模型，旨在实现高效率、低谐波的交直流转换。 该模型详细构建了单相全桥整流电路的拓扑结构，包括交流输入电压源、网侧滤波电感、IGBT功率器件组成的桥式电路、直流侧滤波电容以及负载电阻。 系统的核心功能在于实现直流输出电压的闭环恒定控制，并确保交流侧输入电流为正弦波且与电压同相位，从而达到单位功率因数运行的目的。 在控制策略上，模型采用了典型的电压外环和电流内环双闭环控制架构。电压外环通过PI控制器稳定直流母线电压，其输出作为电流内环的参
