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资源下载 > 一般算法
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基于GMM高斯混合模型的说话人识别系统
本系统是一个基于MATLAB环境开发的文本无关说话人识别系统，旨在通过分析语音信号中的个性化特征实现对不同说话人身份的自动辨识。系统的核心功能涵盖了从原始语音采集、预处理、特征建模到模式匹配的全过程。具体实现方法上，系统首先对输入的WAV或MP3格式语音进行预加重、分帧及加窗处理，以消除声带振动和唇端辐射的影响并保证信号的短时平稳性。随后，利用梅尔倒谱分析技术提取能够表征人体声道物理特性的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其动态差分特征。在训练模块中，系统通过期望最大化（EM）算法对每个注册说话人的特征向量进 -
基于SVM算法的Iris鸢尾花分类识别系统
本项目利用支持向量机（SVM）算法实现对经典Iris（鸢尾花）数据集的自动分类与模式识别任务。系统首先加载包含150个样本的Iris数据，提取花萼长度、花萼宽度、花瓣长度及花瓣宽度四个维度的数值特征。实现过程中，程序会对原始数据进行标准化预处理，以消除量纲差异对分类器性能的影响，并将其划分为训练集与测试集。 在核心算法逻辑上，该项目通过调用MATLAB支持向量机相关函数库，构建基于一对一（One-vs-One）策略的多分类器模型。系统支持配置径向基核函数（RBF）以处理非线性分类问题，并结合交叉验证法在参 -
二维声波方程有限差分数值模拟系统
该项目旨在通过MATLAB实现二维声波波动方程的数值求解与动态模拟。系统的核心功能是利用规则笛卡尔网格下的有限差分方法（Finite Difference Method）对声波方程的空间导数和时间导数进行离散化处理，从而实时计算声压场在空间中的分布与演化。 项目支持自定义介质的速度模型，包括均匀背景、层状介质或复杂的非均匀随机介质，能够准确还原声波在遇到不同波阻抗界面时的反射、折射与绕射现象。 为了消除计算区域边界引起的人为反射干扰，系统中集成了高精度的完美匹配层（PML）吸收边界条件，确保了模拟结果的物 -
基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与识别系统
该项目利用Gabor滤波器在提取图像局部空间频率和方向性信息方面的优势，实现了一套完整的图像纹理特征提取方案。系统首先根据用户定义的参数自动生成一组具有不同中心频率和旋转方向的二维Gabor核函数。通过将输入图像与该滤波器组执行卷积运算，系统能够提取出图像在多个尺度和方向上的纹理分量。在滤波之后，系统会对每个滤波响应图计算统计特征，如平均幅值、能量分布和标准差，并将这些统计值融合成一个稳健的纹理特征描述符。该系统广泛应用于计算机视觉中的纹理分类、遥感影像分析、指纹识别及人脸识别等领域。其核心价值在于能够模 -
6自由度PUMA机器人视觉伺服仿真系统
本项目开发了一套完整的6自由度PUMA560机器人视觉伺服控制仿真程序，旨在模拟工业环境下机器人利用视觉反馈进行精确辅助定位的过程。系统主要由机器人运动学模块、相机成像仿真模块、视觉伺服控制器以及交互式图形界面（GUI）四部分组成。运动学模块通过标准的D-H参数法建立机器人数学模型，并实现精确的正逆运动学求解，以此作为基础控制架构。相机模块模拟了针孔相机模型，将三维空间中的目标特征点实时投影至二维图像平面，生成闭环控制所需的视觉反馈信号。控制器采用基于图像的视觉伺服（IBVS）技术，通过实时计算感知的当前 -
微网联网模式下分布式电源PQ控制仿真系统
本仿真项目专注于研究和实现微电网在联网模式下的分布式电源并网控制策略，核心采用PQ（恒功率）控制算法。在微电网联网运行时，主网提供电压和频率参考，分布式电源需要根据上层调度指令输出稳定的有功和无功功率。项目基于MATLAB/Simulink环境构建，详细涵盖了分布式电源、三相逆变器、LC滤波器以及大电网模型。 -
粒子滤波多运动员跟踪系统
本项目是一个专门用于体育竞技视频分析的多目标跟踪系统，利用粒子滤波（Sequential Monte Carlo）算法实现对多个运动员的动态轨迹监测。 系统的核心功能涵盖了目标的初始化、运动建模、特征观测以及粒子重采样等关键环节。 在实现过程中，系统为每个被跟踪的运动员建立独立的随机粒子集，通过定义的运动传递概率分布来模拟运动员的运动规律，使其能够适应赛场上剧烈的方向变化和速度扰动。 观测环节结合了运动员的表观特征（如HSV颜色直方图），通过计算粒子样本与目标模型的相似度（如巴氏距离）来更新粒子权重，从而 -
细菌觅食优化算法BFA仿真分析系统
该项目基于MATLAB平台实现细菌觅食优化算法，通过数学建模方式完整模拟大肠杆菌在人体肠道内寻找营养物质的仿生行为。在系统模型中，优化问题的潜在解被映射为搜索空间中细菌的物理状态，其性能由优化函数的适应值进行评价。 -
基于动态频谱管理的DSL系统优化仿真平台
该项目构建了一个完整的DSL系统动态频谱管理（DSM）仿真框架，重点解决多用户干线环境下的远端串扰（FEXT）抑制问题。系统通过对双绞线物理层信道进行精确建模，实现了多种层级的频谱协调算法。核心功能包括实现迭代注水（IW）算法以实现用户间的非合作博弈平衡、应用自治频谱平衡（ASB）通过引入参考线概念来减少对邻近线路的干扰、以及利用分布式频谱平衡（DSB）和最优频谱平衡（OSB）寻找系统层面的全局最优功率分配方案。项目详细模拟了频率选择性衰落信道下的数据传输，集成了自适应比特加载、发射功率约束分配以及针对远 -
基于最小二乘法的离散点椭圆拟合程序
本项目实现了一套完整的离散数据椭圆拟合方案。其核心逻辑是利用最小二乘法理论，通过对椭圆的一般二次方程Ax^2+Bxy+Cy^2+Dx+Ey+F=0进行参数估计。通过构造设计矩阵并引入非平凡解约束，程序将非线性几何拟合问题转化为线性最小二乘问题或特征值求解问题，从而有效计算出椭圆的各项代数系数。拟合过程充分考虑了离散观测值中的随机误差，通过最小化所有采样点到待定曲线的代数距离平方和，得到全局最优的椭圆参数。该工具不仅能够计算出椭圆的一般方程系数，还能自动将其转换为直观的几何参数，包括椭圆中心坐标、长半轴长度 -
基于BP神经网络与形态学的车牌定位识别系统
该项目是一个全自动的车牌识别研究框架，完全基于MATLAB环境开发，涵盖了图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别四个关键核心阶段。在图像预处理环节，系统对输入的车辆图像进行灰度化处理，利用中值滤波技术去除传感器噪声，随后应用Sobel梯度算子进行边缘提取。定位阶段采用了基于形态学的闭运算和开运算，结合色彩特征和区域连通性分析，通过限定候选区域的长宽比例，成功地从复杂的背景中准确定位并剥离出车牌区域。在分割环节，系统会对定位结果进行二值化处理和倾斜校正，利用垂直投影直方图法确定各字符的像素边界位置，实现 -
Hopfield神经网络求解TSP旅行商问题算法仿真
本项目是人工神经网络课程的典型实验案例，旨在利用连续型Hopfield神经网络（CHNN）求解具有NP-hard特性的旅行商问题（TSP）。其核心逻辑在于通过构建特定的神经网络动力学模型，将TSP问题的约束条件（每个城市必须且只能访问一次）和优化目标（总路径最短）映射为网络的能量函数。网络在运行过程中通过模拟神经元状态的动态演化，即求解一组非线性微分方程，使系统的总能量不断衰减直至收敛到稳定的平衡态，以此代表最优路径或近似最优路径。 项目提供了完整的MATLAB源代码实现，涵盖了神经元置信矩阵的初始化、能 -
基于遗传算法的导弹目标拦截分配优化系统
本系统专门用于解决现代防空作战中的多导弹对多目标拦截分配（WTA）难题。项目的核心逻辑是在满足各种战术约束（如每枚导弹仅攻击一个目标、目标拦截优先级等）的前提下，通过数学手段寻找全局最优分配矩阵，从而使防御方的总生存概率或对敌方目标的总杀伤效能达到最高值。系统采用了改进型遗传算法，将复杂的离散型组合优化问题转化为生物进化过程。程序首先根据输入的目标威胁度和拦截效能概率矩阵初始化种群，每个个体代表一种可能的弹目匹配方案。通过引入交叉算子来交换父代方案中的优良片段，并利用变异算子保持种群多样性以防止陷入局部最 -
基于SVD的图像压缩与性能分析系统
该项目深入探讨并实现了基于奇异值分解（SVD）数学原理的图像压缩方案。其核心逻辑在于利用矩阵分解技术将复杂的图像数据拆解为具有特定物理意义的三个子矩阵，并充分利用奇异值序列下降极快的特性。系统通过保留矩阵中少数较大的奇异值及其对应的空间向量，忽略贡献度较小的微弱分量，从而在大力降低数据存储空间的同时，尽可能保留原始图像的主要结构特征和视觉信息。项目中包含了一套完整的MATLAB处理框架，涵盖了图像的矩阵化预处理、SVD计算、低秩近似重构以及压缩率的动态调整。为了使理论更易理解，项目还配有具体的数值算例辅助 -
基于LM算法的光束平差优化系统
该项目旨在设计并实现一个基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的高性能非线性最小二乘优化框架，专门用于处理计算机视觉与社交摄影测量中的光束平差（Bundle Adjustment）问题。 系统通过建立精确的几何投影模型，以最小化实际观测到的图像特征点与预测投影点之间的重投影误差为目标函数。 在算法实现层面，LM算法巧妙地结合了梯度下降法的全局鲁棒性与高斯-牛顿法的局部快速收敛特性，通过引入并动态调整阻尼因子（Damping Factor），确保即使在初始估计值不够精确的情况下也能稳定收敛到 -
图像傅里叶变换及频域分析系统
本项目利用MATLAB构建一个用于数字图像频域特性分析的工具。其核心功能是实现二维数字图像的离散傅里叶变换，将图像从复杂的空间域信息转化为直观的频率域分布。 -
基于小波变换模极大值法的信号去噪算法实现
该项目旨在通过多尺度小波变换的模极大值理论，提供一种能够有效保留信号边缘特征的去噪方案。其核心原理基于信号与噪声在小波变换尺度空间中模极大值的演变特性差异，即信号的模极大值随尺度增加而保持平稳或增大，而平稳随机噪声的模极大值随尺度增加而迅速衰减。 具体实现过程中，程序首先对含噪信号进行多尺度解析分解，准确捕捉各尺度下的小波变换模极大值点。随后，通过计算Lipschitz指数或设定启发式阈值，自动识别并保留与真实信号特征对应的极大值点，同时剔除属于噪声产生的极大值。最后，应用交替投影算法（Projectio -
切比雪夫点集插值与函数逼近分析工具
本项目是针对数值分析中高阶多项式插值出现的龙格现象（Runge's Phenomenon）而设计的专业MATLAB计算程序。其核心逻辑在于利用第一类切比雪夫多项式的根作为插值节点，通过在区间边缘增加节点的密度，从而有效降低插值多项式在逼近连续函数时的震荡幅度，实现全局最优一致逼近。 程序首先执行坐标区间变换，将用户定义的任意闭区间[a, b]映射到切比雪夫标准区间[-1, 1]，并根据所需的插值阶数自动生成切比雪夫节点。为了确保数值计算的稳定性，本项目避开了传统的范德蒙德矩阵求解方式，转而采用重心插值公式 -
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高精度可调参数窄带信号生成系统
本系统是一个专门用于生成定制化窄带信号的MATLAB仿真工具，旨在为雷达、通信及电子对抗等领域的信号处理研究提供标准化的测试源。其核心功能是实现对信号频域特性的精准控制，用户可以根据需求自主调节信号的核心参数，包括采样频率、中心载波频率、信号有效带宽、信号持续时间以及信噪比等。 实现方法上，系统采用两种经典路径：一是滤波法，通过设计高阶FIR或IIR带通滤波器对宽带随机过程进行精密限幅和滤波，使其谱密度集中在极窄的频段内；二是正交调制法，利用基带成形滤波器产生低通信号，随后通过正交载波上变频将其频谱搬移至
