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资源下载 > 一般算法
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三相桥式二电平逆变电路仿真系统
本系统是基于MATLAB/Simulink环境开发的电力电子仿真平台，专门用于研究和验证三相桥式二电平电压源逆变器的工作原理与控制性能。系统完整构建了由六个功率开关管组成的三相桥式主电路拓扑，通过设置直流侧电容维持电压稳定，并向三相对称负载输送能量。核心功能在于实现了对逆变器输出电压的精确控制，支持正弦脉宽调制（SPWM）和空间矢量脉宽调制（SVPWM）两类主流控制策略。用户可以根据实验需求，灵活配置调制频率、开关频率以及死区时间等关键参数。系统集成了信号发生模块、逻辑比较环节、驱动隔离模拟以及三相LC滤 -
阵列信号处理MVDR高分辨方位估计仿真系统
本项目提供了一套完整的基于MATLAB开发的阵列信号处理仿真平台，专门用于研究和实现MVDR（最小方差无失真响应）高分辨方位估计算法。程序模拟了远场窄带信号在空间传播并被均匀线阵接收的全过程，包括信号源生成、时延建模、阵列流型向量构建以及加性高斯白噪声的引入。核心功能在于通过计算阵列接收数据的样本协方差矩阵，利用拉格朗日乘子法求解约束最优化问题，从而得到使得阵列输出功率最小且目标方向增益保持为一的自适应权重向量。本程序实现了在全方位空间范围内的谱搜索，能够产生具有极窄主瓣和极低旁瓣的空间功率谱曲线，从而实 -
GPS与Galileo单频软件定义接收机系统
该项目完整实现了《A Software-Defined GPS and Galileo Receiver: A Single-Frequency Approach》一书中所述的软件定义无线电（SDR）接收机原型系统。 其核心功能围绕着对捕获自射频前端的原始数字中频采样数据进行全数字化处理展开，支持 GPS L1 C/A 码和 Galileo E1 信号的联合识别与导航解算。 程序首先利用基于循环相关的并行码相位捕获算法或并行频率搜索算法，在复杂的噪声背景下快速定位可见卫星，并准确估算其多普勒频率偏移与码相 -
OFDM-MIMO无线通信系统仿真分析平台
本项目构建了一个完整且功能强大的OFDM-MIMO（正交频分复用与多输入多输出）无线通信收发系统仿真框架，旨在模拟现代宽带无线通信在复杂信道环境下的性能表现。该系统集成了物理层信号处理的各个核心模块，包括伪随机比特序列生成、信道编码与交织、多种调制方式（如QPSK、16QAM、64QAM）、空时分组码（STBC）编码、OFDM调制以及循环前缀添加。系统内置了瑞利衰落信道和加性高斯白噪声（AWGN）模型，能够真实反映多径传播对信号的影响。特别值得一提的是，该仿真器提供了一个交互式的图形用户界面，用户在MAT -
基于PML吸收边界的二维TM波FDTD仿真系统
本程序实现了二维TM波模式下的有限差分时域（FDTD）仿真。其主要功能在于利用完美匹配层（PML）技术建立高性能的吸收边界条件，从而在有限的计算区域内模拟无限大自由空间的电磁波传播特性。程序针对TM波的物理特性，精简计算模型，仅包含Ez电场分量、Hx磁场分量和Hy磁场分量。在实现过程中，系统采用标准的Yee网格离散化处理方法，在时间场和空间场上交替迭代更新电场与磁场。 核心功能集中在边界的处理上，通过在仿真区域的最外层设置由多层网格组成的PML区域，并在该区域内引入随深度梯度变化的等效电导率和磁导率。这种 -
基于ML-KNN的多标签最近邻分类算法实现
本项目实现了一种针对复杂多标签学习问题的改进型最近邻算法，即ML-KNN（Multi-Label K-Nearest Neighbors）。该算法是在传统K-最近邻算法的基础上，结合贝叶斯推理思想进行设计的。其核心功能在于：首先针对每一个待分类样本，在训练集中寻找其指定的K个最近邻；其次，统计这些邻居样本中包含各个标签的频率信息；随后，利用最大后验概率（MAP）原则，结合从训练集中统计得到的先验概率和条件概率，对目标样本的各个标签属性进行独立推断，从而确定其最终所属的标签集合。该实现方案不仅能够处理样本与 -
机器人鲁棒自适应控制仿真系统
本项目设计并实现了一套针对多自由度机器人的鲁棒自适应控制仿真程序，旨在解决机器人由于动力学参数不确定性（如负载变化、摩擦力波动）及外部未知干扰而导致的控制精度下降问题。系统基于欧拉-拉格朗日方程建立了高保真的机器人动力学模型，涵盖了惯性矩阵、向心力、科氏力项以及重变力项。核心控制逻辑采用自适应律实时估计系统中未知的物理参数，通过在线更新参数估计值来补偿建模误差。同时，系统引入了鲁棒项设计，用于抑制非结构化不确定性引起的震荡，确保系统在存在外部扰动的情况下依然能够维持闭环稳定性。该仿真平台支持关节空间的轨迹 -
基于维纳滤波的运动模糊图像生成与恢复系统
本系统是一个专门针对数字图像降质与复原研究的仿真平台，核心功能涵盖了运动模糊效应的数学建模及基于统计最优准则的图像恢复。首先，系统利用MATLAB中的fspecial函数创建线性运动滤波器，通过精确控制运动位移长度和运动角度参数，模拟相机在曝光过程中由于相对运动产生的图像散布现象。随后，使用imfilter函数将定义的点扩散函数（PSF）作用于清晰的原始图像，生成典型的运动模糊降质图像。为了解决模糊后的图像恢复问题，系统引入了维纳滤波（Wiener Filtering）算法。维纳滤波通过引入信噪比参数，在 -
基于灰度投影的人脸特征定位系统
该项目旨在开发一个利用灰度投影技术实现人脸关键特征（如眼睛、鼻子、嘴巴）自动定位的MATLAB仿真系统。 系统首先对输入的人脸图像进行必要的预处理工作，包括灰度化转换、中值滤波去噪以及直方图均衡化以增强图像对比度。 核心算法部分采用积分投影法，即在预定义的人脸区域内分别进行水平投影和垂直投影，生成反映像素亮度分布规律的波动曲线。 在水平投影曲线中，系统通过检测波谷特征来定位眼睛、鼻子和嘴巴所在的纵向位置区间；在垂直投影曲线中，则结合人脸的对称性特征确定各个器官的横向坐标范围。 为了提高定位的准确性与鲁棒性 -
m_W序列产生及相关与功率谱分析系统
该项目实现了在MATLAB环境下生成m_W序列的完整仿真流程。 程序首先通过定义的本原多项式系数和反馈移位逻辑，利用线性反馈移位寄存器（LFSR）原理生成标准的长周期m序列。 为了得到m_W序列，系统通过特定的权值映射或非线性变换处理，将原始m序列转化为具有特定幅度分布或权值特征的m_W序列。 -
融合混合高斯模型与帧差法的运动目标检测系统
本系统是一种针对复杂动态场景设计的运动目标检测解决方案，通过集成混合高斯模型（GMM）背景减除法与相邻帧差法的各自优势，大幅提升了检测的鲁棒性与准确度。系统首先利用混合高斯模型为视频背景进行建模，通过为每个像素分配多个高斯分布来适应环境光照的缓慢变化、树木摇曳或水波纹等背景扰动，从而获得稳定的背景参考。与此同时，引入相邻帧差法计算连续帧之间的像素亮度差异，旨在快速响应场景中的突发运动。系统核心逻辑将两种方法的掩膜结果进行加权融合与逻辑运算，从而有效消除了GMM由于背景更新滞后产生的“鬼影”现象，并弥补了帧 -
基于SMO算法的SVM图像分类系统
该项目旨在通过MATLAB实现支持向量机（SVM）的核心底层优化算法——序列最小优化（SMO），并将其直接应用于图像分类任务。 系统不依赖于MATLAB内置的fitcsvm等高级工具箱，而是通过底层代码实现拉格朗日乘子的启发式选择与解析更新。 功能涵盖了由原始二分类问题向对偶问题的转化、解析求解两个变量的二次规划问题、偏置项b的更新逻辑以及支持向量的筛选。 在图像分类流程中，该系统支持对输入图像进行预处理和特征降维，能够配置不同的核函数（如线性核、多项式核和高斯RBF核）以适应不同分布的图像数据。 通过核 -
基于Simulink的OFDM系统级全链路仿真模型
该项目是一个深度还原正交频分复用（OFDM）工作原理的Simulink系统级仿真程序，旨在为通信工程领域的学习者提供详尽的学习参考。程序由发送端、信道模型和接收端三大核心部分组成，从最基础的二进制随机序列产生开始，依次实现QAM星座映射、串并转换、IFFT变换以及关键的循环前缀（CP）添加过程，完整模拟了标准OFDM系统的物理层处理逻辑。通过在传输路径中引入加性高斯白噪声（AWGN）信道以及频率选择性多径衰落信道（瑞利衰落），真实复现了无线电波在复杂环境中的传播特征。在接收端，模型精确执行了符号同步、CP -
基于Fourier系数的高效分数阶微分方程解算器
本项目提供了一套完整的数学建模与数值计算方案，旨在利用MATLAB平台解决分数阶微分方程的求解难题。项目核心采用了经典的Euler法作为动力学系统的演化推进算法，并特别引入了Fourier分析方法来确定分数阶导数定义中的离散系数。该工具通过在频域内对分数阶算子进行建模，利用Fourier变换的特性精确推导出时域卷积算子的权重系数，有效克服了传统离散方法在处理长记忆性算子时的精度损失问题。该解算器能够处理线性与非线性的分数阶常微分方程，支持用户根据实际物理背景调整分数阶的阶数。其应用场景涵盖了反常扩散过程模 -
ML与MAP准则性能对比仿真系统
本项目利用MATLAB环境构建一个完整的统计判决仿真框架，专门用于演示和分析最大似然（ML）准则与最大后验概率（MAP）准则在信号检测与估计中的性能差异。系统模拟典型的二元假设检验场景，在加性高斯白噪声（AWGN）干扰下对不同先验分布的信号进行识别。 -
OFDM信号产生与频谱分析仿真系统
本项目通过MATLAB环境实现正交频分复用（OFDM）信号的完整产生流程及其频域特性的深度分析。 系统首先根据用户设定的参数生成随机二进制信息比特流，并利用数字调制技术（如QPSK、16QAM等）将比特流映射为复数星座符号。 在核心处理阶段，程序通过逆快速傅里叶变换（IFFT）将并行的频域子载波符号转换为时域信号，从而实现子载波的正交性。 为了有效对抗多径信道引起的符号间干扰（ISI），程序在每个OFDM符号的前端插入了循环前缀（CP）作为保护间隔，确保接收端能够正确解调。 在分析模块中，系统利用快速傅里 -
基于BEMD与Delaunay三角剖分的图像多尺度分解系统
该项目能够将复杂的图像信号分解为由高频特征到低频背景排列的多个分量，能够有效保留图像的边缘 -
机器人遗传算法静态路径规划仿真系统
该项目旨在利用改进的遗传算法解决机器人在包含静态障碍物的复杂环境下的路径寻找问题。系统首先采用栅格法进行环境建模，将工作空间划分为自由区域与障碍区域，并建立坐标索引系统。在算法实现阶段，系统随机生成一组符合起点和终点约束的初始路径种群。通过精心设计的适应度函数，对每一条路径的长度、避障安全性和平滑度进行综合量化评价，确保优秀个体在演化中获得更高生存概率。在迭代过程中，系统通过选择、交叉和变异等遗传算子对路径点序列进行优化操作，并引入精英保留策略防止优良基因丢失。该仿真不仅能动态展示机器人绕过障碍物的最优轨 -
迪杰斯特拉Dijkstra最短路径计算实现
该项目利用MATLAB开发环境实现经典的Dijkstra（迪杰斯特拉）最短路径算法，旨在解决带权图中的点对点最短路径计算问题。系统主要通过构建邻接矩阵来描述图形拓扑结构，其中矩阵元素代表节点间的连接权值。算法执行过程中，通过维护一个距离数组（存储源点到各点的当前已知最短距离）和一个前驱节点数组（用于路径追溯），利用贪心策略在每一轮迭代中筛选出距离源点最近的未访问节点。程序能够自动处理复杂的网络拓扑，包括有向图和无向图，对于不可达的节点对会自动标注为无穷大。在算法结束时，系统不仅能计算出最短路径的绝对数值， -
认知无线电子载波与功率分配优化仿真系统
该项目专门针对认知无线电（CR）系统中正交频分复用（OFDM）架构下的资源管理问题进行设计与仿真。其核心目标是在满足主用户（PU）干扰功率限制和次用户（SU）总功率预算的约束下，通过优化子载波分配和功率控制策略来最大化次用户系统的总传输速率。项目实现了两步走策略：首先在子载波分配阶段，利用信道状态信息和比例公平准则，将频谱资源动态分配给信道条件更好的次用户。在随后的功率分配阶段，系统不仅提供了经典的注水算法（Water-Filling），还特别引入了改进型的功率分配算法。该改进算法针对传统注水算法在干扰限
