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资源下载 > 一般算法
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基于PAST算法的多运动目标圆阵DOA跟踪系统
本项目主要实现了一个利用投影近似子空间跟踪（PAST）算法在均匀圆阵（UCA）环境下对多个连续运动目标进行实时方向估计（DOA）的仿真系统。在该系统中，圆阵被用于接收来自空间不同方位角的多个窄带信号，利用圆阵具备的360度全方位空间分辨率优势，系统能够处理覆盖全角度的信号侦测。PAST算法的核心是将传统的信号子空间估计算法（如MUSIC、ESPRIT所需的特征值分解）转化为一种基于投影近似的最小二乘问题，通过简单的递归最小二乘（RLS）策略来动态更新信号子空间。这种方法有效降低了阵列信号处理的运算复杂度， -
地球物理重力正反演模拟工具包
该项目旨在提供一个完整的MATLAB框架，用于地下不均匀质量引起的重力异常的正演模拟和反演计算。 系统的核心功能涵盖了地质建模、正演计算、反演求解以及结果评价四个阶段。 在建模阶段，程序允许用户定义复杂的三维网格，设定不同几何形状（如长方体、球体或多边形柱体）的密度异常体及其空间分布。 正演模块基于万有引力解析公式，能够精确计算地表指定观测网格上的重力异常响应，并模拟实际工况中的观测噪声。 反演模块是项目的核心，采用基于Tikhonov正则化的线性反演方法，通过构建大规模敏感度矩阵，将观测到的重力异常数据 -
基于朴素贝叶斯的植物病害分类系统
本项目是一个完全基于朴素贝叶斯数学原理实现的MATLAB文本数据处理与分类系统。该系统针对290个样本、15个类别的植物病害原始数据集进行数字化重构与分类预测。系统的核心逻辑包括数据编码、概率训练和分类推理三个关键阶段。首先在数据预处理阶段，系统严格按照要求将15个文本类别（如diaporthe-stem-canker等）按顺序映射为数字1至15，并对所有属性名称（如日期date等）按其取值次序从0开始进行数字化转换。在模型训练阶段，程序不依赖MATLAB内置工具箱，而是通过遍历218个训练样本（占总样本 -
波束域Root-MUSIC高分辨率阵列信号估计系统
该项目深入实现了波束域处理与Root-MUSIC算法相结合的先进空间谱估计方案。 项目首先通过构建波束变换矩阵将原始的天线阵列接收数据从元素空间映射到预定义的波束空间，从而实现信号能量的集中并有效过滤掉波束外的干扰，显著提升系统在低信噪比环境下的检测性能。 在核心算法流程中，系统利用Root-MUSIC算法取代了传统的谱峰搜索过程，通过将MUSIC空间谱的优化问题转化为多项式求根问题，直接从多项式的零点位置计算出信号的到达角（DOA）。 这种结合方式不仅继承了MUSIC算法的超分辨率特性，还充分利用了波束 -
Kruskal算法最小生成树构建与可视化系统
本项目实现图论中经典的最小生成树Kruskal算法，通过编写M-函数格式的程序[Wt, Pp] = mintreek(n, W)来解决加权连通图的最小生成树问题。系统核心功能包括：首先对输入的带权邻接矩阵W进行解析，提取所有边的端点信息及对应权值，并自动过滤权值为inf的不可达边；接着按照边权值从小到大的顺序进行贪心策略排序；随后通过并在集逻辑判断每条边是否与已选边构成环路，逐步选择出连接所有n个顶点的n-1条最短边。除了计算核心结果，程序还集成了图形展示功能，能够根据顶点连接关系自动绘制网络图，并使用红 -
捷联惯性导航系统静基座精对准卡尔曼滤波仿真
该项目旨在实现捷联惯性导航系统（SINS）在静止基座条件下的高精度精对准过程模拟。项目核心在于利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）技术，在粗对准提供的初始姿态基础上，进一步抑制传感器噪声并修正姿态误差角。 具体实现过程中，程序建立了包含姿态误差（phi）、速度误差、陀螺仪零漂及加速度计零偏等状态量的线性化误差模型。通过将惯导系统结算出的速度与静基座下的理论速度（零速度）之差作为观测值，实时更新滤波器状态。 该仿真涵盖了捷联更新算法、状态转移矩阵的构建、系统噪声协方差阵（Q）与测量噪声协方差阵（R） -
基于梯度法的简易光流场计算程序
该项目提供了一种使用MATLAB环境实现的简单光流场计算方案，主要用于分析和检测连续图像序列中的物体运动。其核心原理基于图像亮度的时空梯度变化，通过应用光流约束方程来估算像素点的运动矢量。程序逻辑首先对输入的一对或多帧连续灰度图像进行空间（x, y方向）和时间维度的导数计算，获取亮度变化的梯度信息。随后，利用这些梯度数据并结合简化的约束条件（如局部区域一致性假设），通过数学矩阵运算求解出每个像素点在水平和垂直方向上的移动速度分量。该实现侧重于算法的简洁性与可读性，没有使用复杂的第三方工具箱，完全依靠MAT -
光伏并网系统孤岛效应仿真检测模型
该项目利用MATLAB/Simulink环境构建了一个完整的光伏并网发电及孤岛效应监测系统。系统模型涵盖了光伏阵列、Boost升压电路、最大功率点跟踪控制、三相并网逆变器以及公用电网和本地RLC负载。核心功能是模拟在电网发生断路故障时，光伏供电系统进入孤岛运行状态的过程，并实时触发检测机制。模型实现了多种检测策略的集成，包括被动检测技术（如过/欠压保护、过/欠频保护）以及主动检测技术（如主动频率偏移法AFD、滑模频率偏移法SFS等）。通过在该仿真平台上模拟不同的负载匹配情况（品质因数变化），可以验证检测算 -
留一交叉验证神经网络性能评估系统
该项目实现了留一交叉验证（LOO）方案，这是一种用于估计模型平均泛化误差的关键方法。其核心功能是评估神经网络在未见数据上的表现。 通过调用[Eloo, H] = loo(NetDef, W1, W2, PHI, Y, trparms)函数，系统可以根据提供的训练参数执行不同的评估策略。当trparms(1)大于0时，对于数据集中的每一个输入输出对，网络都会从初始权重（W1, W2）开始，进行最多为trparms(1)次迭代的重新训练。这种方法通过排除单个样本并观察模型变化来提供精确的泛化误差评估。 如果t -
多用户Q学习强化学习仿真系统
本系统是一个专门用于研究和验证多用户环境下增强学习算法性能的仿真平台，核心聚焦于多智能体Q学习（Multi-agent Q-learning）在复杂动态资源竞争场景中的应用。在多用户环境中，每个用户被建模为一个独立的智能体，通过与共享环境的交互来学习最优决策策略，旨在解决带宽分配、发射功率控制或多任务调度等实际工程问题方案。系统完整实现了马尔可夫决策过程的建模，包括对联合状态空间的离散化处理、个性化动作集合的定义以及基于冲突与协作机制的综合评估奖励函数。通过这种机制，用户能够学习到在竞争性环境下的互惠或均 -
雷达系统分析与单脉冲测角仿真平台
该项目是一个综合性的雷达系统基础分析平台，旨在通过仿真手段对雷达信号特性及目标探测算法进行深入评估和验证。其核心功能首先聚焦于线性调频（LFM）信号的模糊函数计算，通过对信号在时延-多普勒二维平面上的能量分布进行精确建模，系统能够直观展示波形的距离分辨率、速度分辨率以及时频耦合特性，为雷达波形设计和选型提供理论依据。其次，系统完整实现了单脉冲测角技术（Monopulse Angle Estimation），包括和差通道信号的产生、归一化差信号的提取以及测角鉴别曲线的拟合。该模块支持用户调节天线方向图参数， -
基于EXIT图的NB-LDPC码设计与度分布优化工具
本项目提供了一套用于设计非二进制低密度奇偶校验（NB-LDPC）码的MATLAB源码，专门实现了ISIT 2005论文中提出的EXIT图分析方法。该方法在后续论文《Design and Analysis of Nonbinary LDPC Codes for Arbitrary Discrete-Memoryless Channels》中被定义为EXIT Method no. 2。 其核心功能在于针对任意离散无记忆信道（DMC）进行NB-LDPC码的性能预测与度分布优化。程序通过模拟非二进制符号在译码迭代 -
OFDM系统SLM算法PAPR抑制与CCDF性能分析
该项目在MATLAB环境下实现了一种针对正交频分复用（OFDM）系统的选择映射（SLM）算法，旨在解决OFDM信号由于多子载波相干叠加产生的峰值平均功率比（PAPR）过高问题。 该程序首先将输入的二进制数据流进行QAM星座映射，生成频域调制信号，随后通过预设的一组互不相关的相位旋转因子序列对原始信号进行加权处理，产生多个独立的频域候选副本。 系统对每一个副本分别进行逆快速傅里叶变换（IFFT）处理，并在时域计算各个候选信号的PAPR值，通过比较逻辑选出其中PAPR最小的一组信号作为最终的发送信号。 在性能 -
基于S-Function的矩阵变换器DSVM仿真模型
该项目构建了一个完整的三相到三相矩阵变换器（Matrix Converter, MC）仿真系统，旨在通过数字仿真手段研究交-交直接变换技术。矩阵变换器因其无中间直流环节、功率密度高、能量双向流动以及输入功率因数可调等优点，成为电力电子研究的热点。本项目的功能核心在于利用Matlab/Simulink中的S-Function模块编写底层控制代码，实现了复杂的双空间矢量调制（DSVM）算法。S-Function负责计算每一开关周期内九个双向开关管的精确导通序列与时间占空比，并根据实时监测的输入电压相位进行矢量 -
基于遗传算法的图像分割系统
本项目实现了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的自动化图像分割方案。系统将图像分割中的门限选取问题转化为寻优问题，通过模拟自然进化过程来搜索图像的最佳分割阈值。具体实现过程中，首先对输入图像进行灰度化处理，然后利用遗传算法的种群随机搜索特性，以最大类间方差（Otsu）作为适应度函数评价标准。算法通过选择、交叉和变异操作不断迭代，最终收敛于全局最优阈值，从而实现对目标物体与背景的高精度分离。该方法特别适用于直方图分布复杂、对比度低或噪声明显的图像场景，能够有效避免陷入局部最优解。 -
混响模型仿真与算法实现系统
本项目基于MATLAB平台实现了一套完整的音频混响仿真系统，旨在模拟声音在封闭空间内的反射、散射及衰减过程。系统核心涵盖了经典的Schroeder混响模型与Moorer混响模型，通过将多个梳状滤波器（Comb Filter）进行并联设计，以此模拟声音在平行表面间的往返反射路径，并在此基础上级联多个全通滤波器（All-pass Filter）来增加声能的扩散密度，从而消除声音处理中的金属色调感，使最终生成的混响效果更加圆润、自然且具有沉浸感。 在技术实现上，本项目支持用户根据实际需求自定义房间的物理参数，如 -
基于相位相关的图像配准与位移计算系统
该项目旨在利用傅里叶变换的平移特性实现两幅图像之间的高精度自动配准。其核心原理基于傅里叶平移定理，即两幅仅存在空间位移的图像在频率域中的互功率谱幅值恒为1，而相位差则对应于两者的相对平移量。系统首先将输入的参考图像与待配准图像进行二维快速傅里叶变换（FFT），计算其归一化互功率谱；随后通过对互功率谱执行逆傅里叶变换（IFFT），在空间域中得到一个具有尖锐脉冲特征的相位相关矩阵。通过搜索该矩阵中最大值点的坐标位置，即可直接推导出参考图像与待配准图像之间的水平方向和垂直方向的位移参数。 该算法对光照均匀变化和 -
基于背景差分与帧间差分的运动人体检测与跟踪系统
本项目旨在MATLAB环境下实现一套能够在复杂背景下准确锁定并跟踪运动人体的算法系统。系统通过融合背景差分法与帧间差分法，充分利用背景差分法在获取目标完整形状方面的优势，以及帧间差分法对环境光照变化不敏感且能快速响应运动的特性，有效解决了单一算法容易受光照波动或背景物体微小震动干扰的问题。针对实际场景中的视频噪声，系统集成了中值滤波和高斯平滑预处理模块，能够滤除传感器产生的孤立噪点和高频杂波。在处理运动阴影方面，系统采用了基于HSV颜色空间的阴影检测策略，通过分析像素点在亮度分量和色度分量上的偏移程度，将 -
基于帧差法的视频背景建模与运动目标检测系统
本项目是一个独立编写的MATLAB程序，旨在实现视频序列中的帧差法滤波与背景建模功能。该程序通过计算连续视频帧之间的像素亮度差异，有效地识别并提取场景中的运动目标。具体实现过程包括视频帧的读取与预处理、相邻帧的差分运算、全局或局部阈值的自动设定以及图像去噪处理。通过对差分结果进行二值化转换和形态学开闭运算，程序能够精确地分离出运动物体的轮廓，同时滤除由摄像头抖动或光照微弱变化引起的噪声干扰。该工具在安全监控、交通流量监测以及自动化工业巡检等需要实时背景扣除和目标跟踪的应用场景中具有极高的实用价值，是学习和 -
基于SLNR的多用户MIMO预编码仿真系统
本项目主要实现在多用户MIMO下行链路环境中，利用信漏噪比(SLNR)准则进行的预编码矩阵设计与性能评估。在多用户通信中，基站同时向多个用户发送数据会产生严重的共信道干扰(CCI)，而传统的迫零(ZF)预编码在处理噪声放大和天线数目限制方面存在不足。本程序通过最大化SLNR目标函数，即个体用户的有用信号功率与其对系统内所有其他用户产生的泄漏功率及背景噪声功率之和的比值，实现了对干扰和噪声的优化折衷。
