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资源下载 > 一般算法
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基于运动目标外接矩形框的检测跟踪系统
本系统旨在MATLAB环境下实现对视频序列中运动目标的实时高精度检测与鲁棒跟踪。 系统首先通过自适应背景建模技术或混合高斯模型（GMM）对输入视频流进行分析，准确分离出前景运动目标并实时更新背景模型以适应光照变化。 在预处理阶段，系统利用中值滤波和形态学操作（包括腐蚀、膨胀、开闭运算）消除图像中的孤立噪点，并对断裂的目标区域进行填充和连接，确保运动目标的完整性。 接着，通过连通域分析算法提取目标的几何特征，自动计算出能够完全包围运动目标的最小轴对齐外接矩形框（Bounding Box），并标注目标的质心位 -
基于粒子群优化的自适应图像分割系统
本项目通过MATLAB实现了一种基于启发式搜索的图像分割算法，将粒子群算法与大津法（Otsu）相结合，旨在自动寻找图像的最佳分割阈值。 在实现过程中，程序首先将输入的彩色图像转换为灰度图像并计算其灰度直方图。随后，粒子群算法随机初始化一组粒子，每个粒子代表一个潜在的分割阈值。 算法以类间方差作为适应度函数，通过不断迭代更新粒子的速度和位置，在全灰度空间（0-255）内搜索使背景与前景差异最大的最优值。 该项目包含完整的PSO核心逻辑，包括全局最优和个体最优的更新机制，以及针对图像处理任务优化的边界约束处理 -
智能行人检测与安全预警系统
本项目是一个集成化、模块化的行人检测解决方案，旨在利用MATLAB强大的图像处理能力实现复杂背景下行人的快速定位与精准识别。系统核心功能包含多源数据预处理，能够自动调整不同光照条件下的图像对比度并滤除环境噪声；其核心检测框架融合了传统手工特征与前沿深度学习模型，支持通过训练高维度的方向梯度直方图（HOG）特征配合支持向量机（SVM）进行目标检测，同时提供轻量化卷积神经网络接口（如YOLO系列）以适配高性能检测需求。该系统支持对多尺度行人进行实时追踪，具备处理目标部分遮挡的能力，并能根据检测到的行人位置实时 -
图像综合噪声模拟与处理系统
本项目是一个功能全面的MATLAB图像处理平台，旨在针对灰度及彩色图像进行多种概率分布的噪声模拟。系统核心功能涵盖了六种以上主流噪声模型的精确实现：椒盐噪声用于模拟信号传输中的脉冲干扰，支持调整噪声密度；高斯噪声用于建模电子电路引起的热噪声，允许自定义均值与方差；泊松噪声用于仿真光子计数的不确定性，根据图像强度自动调节；瑞利噪声适用于模拟测距成像及包络检测中的背景干扰；伽马（爱尔兰）噪声常用于模拟激光成像系统中的衰落现象，支持形状与尺度参数调节；乘性（斑点）噪声则针对合成孔径雷达（SAR）或超声成像中的相 -
MIMO系统OSIC检测算法性能对比分析仿真项目
该项目旨在通过MATLAB仿真实验，深入对比和研究在MIMO（多输入多输出）系统中，排序串行干扰消除（OSIC）检测算法在采用不同排序准则下的通信性能。系统采用16QAM调制技术，运行在未编码的瑞利衰落信道结合加性高斯白噪声（AWGN）的环境中。项目核心功能包含完整MIMO发射与接收链路的构建，重点实现了三种关键的检测排序方案：基于接收信号功率的简单排序、基于零强制（ZF）准则下的层间干扰抵御排序，以及基于最小均方误差（MMSE）准则的最优检测顺序排列。通过在每一层信号检测后执行干扰消除步骤，并对剩余信号 -
德洛内三角剖分与有限元刚度矩阵集成系统
该项目利用MATLAB强大的数值计算能力，实现了一套完整的基于德洛内（Delaunay）三角分解的有限元分析前处理系统。其核心逻辑在于通过输入的一组离散点集，自动构建满足空圆律的高质量三角形网格剖分，生成单元形状优良的网格体系，有效解决了复杂几何区域下的网格自动化生成难题，避免了窄长三角形对数值稳定性的影响。 在网格生成的基础上，系统进一步实现了有限元核心计算功能。通过定义单元位移插值函数和应变-位移关系矩阵，程序能够自动针对每一个生成的三角形单元进行高斯积分，计算出反映单元受力特性的局部刚度矩阵。随后， -
基于迭代处理的图像ROI识别与特征提取系统
该项目通过一系列精心设计的MATLAB函数，实现了针对复杂图像的感兴趣区域（ROI）自动化识别、迭代优化及深度特征编码。其核心逻辑采用迭代图像处理技术，通过动态调整处理参数，能够从包含噪声或复杂背景的原始图像中精确地分离出目标区域。程序不仅完成了ROI的定位与掩膜生成，更重要的是提供了多维度的描述符提取功能。系统会自动遍历所有识别到的连通区域，提取并实时输出关键的物理与统计指标，具体包括：识别区域的几何面积、区域内像素的灰度均值（Mean）、统计标准差（STD）、像素极值（最小值Min与最大值Max）、数 -
基于Viola-Jones的人脸检测与定位系统
该项目利用MATLAB的Computer Vision Toolbox构建了一套完整且高效的人脸检测解决方案。其核心通过调用vision.CascadeObjectDetector类实现，底层集成了经典的Viola-Jones目标检测框架。系统首先对输入的彩色图像进行预处理和灰度化操作，随后利用Haar-like特征描述子捕捉面部特征，并通过多级Adaboost级联分类器结构在不同尺度下对图像进行扫描，从而快速滤除非人脸区域并锁定人脸特征位置。该代码能够准确识别图像或视频中的单个或多个正面人脸，具备良好的 -
系统辨识与自适应控制仿真平台
该项目是一个专门用于控制理论研究与工程验证的MATLAB仿真系统，旨在解决被控对象参数未知或随时间偏移时的精确控制问题。系统核心功能涵盖了参数辨识算法库与自适应回路设计两个主要部分。在辨识模块中，集成了递推最小二乘法（RLS）、递推增广最小二乘法（RELS）以及带有遗忘因子的辨识算法，能够通过输入输出数据实时估计受控对象的数学模型参数，并动态更新预测模型。在控制模块中，实现了模型参考自适应控制（MRAC）和自校正控制器（STC），其中自校正控制器不仅支持极点配置，还支持最小方差控制和广义预测控制算法。该系 -
基于MATLAB与Simulink的滑模控制器设计与仿真系统
该项目通过MATLAB脚本（M文件）与Simulink模型相结合的方式，实现了一套完整的滑模变结构控制（SMC）方案。 项目详细展示了滑模控制器的核心设计流程，包括滑模面的选取、趋近律的定义以及控制律的推导。 在Simulink环境中，构建了包含受控对象模型、控制器模块、反馈环节及干扰补偿的闭环仿真系统。 -
最大似然与最大后验概率准则对比仿真分析
该项目是一个基于MATLAB开发的通信信号检测实验仿真平台，旨在深入探讨并对比两种核心统计判决准则：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。系统模拟了一个完整的数字信号传输链路，涵盖了信号源产生、调制映射、加性高斯白噪声（AWGN）信道传输以及接收端判决过程。其核心功能在于实现并验证两种判决逻辑：ML检测器在假设各发送符号概率相等的情况下，通过最大化似然函数进行决策；而MAP检测器则在已知先验信息的前提下，利用贝叶斯法则计算后验概率并选取最大者。本仿真的关键点在于展示当信号源先验概率分布不均匀时 -
模糊PI直流电机转速控制系统
该项目致力于构建一个高性能的直流电机单闭环转速控制系统，利用模糊逻辑理论实现对传统PI控制器参数的在线自整定。系统核心功能在于通过实时监测电机运行状态，捕获转速偏差E以及偏差变化率EC，并将其输入模糊推理机。模糊控制器通过定义的隶属度函数和模糊规则库进行推理，动态计算出PI控制器参数Kp和Ki的修正值，从而解决传统PI控制器在负载波动、参数时变及非线性干扰下表现欠佳的问题。具体的模糊规则设计遵循以下逻辑：当误差较大时，系统主要通过增加比例系数Kp来提升响应速度，并限制积分系数Ki以防止超调；当误差接近零时 -
基于Hu七个不变矩的图像特征提取系统
该项目利用MATLAB环境开发了一套专门用于提取图像几何形状特征的算法系统。系统核心基于Hu提出的七个不变矩理论，该理论通过对图像的各阶几何矩进行非线性组合，构造出一组具有平移不变性、比例不变性和旋转不变性的特征向量。项目实现了从图像预处理、感兴趣区域分割、中心矩计算到最终特征向量生成的完整流程。具体而言，程序首先对输入图像进行灰度化与二值化处理，随后计算目标的零阶到三阶几何矩，通过平移补偿获取中心矩，并利用归一化因子消除缩放影响。最后，根据Hu定义的代数公式提取出七个不随目标空间位置、大小和旋转角度变化 -
灰度共生矩阵GLCM纹理分析系统
该项目实现了完整的灰度共生矩阵算法，用于定量描述图像的纹理特征。程序首先对输入图像进行灰度化和灰度级量化预处理，随后根据用户指定的位移矢量（包括像素距离和扫描方向，如0度、45度、90度及135度）构建灰度共生矩阵。在此基础上，程序能够提取并输出四个核心纹理统计指标：能量（Energy）用于反映图像纹理的均匀程度和粗细；对比度（Contrast）用于度量图像的清晰度以及纹理沟纹的深浅；相关性（Correlation）描述图像局部像素在空间上的线性依赖关系；同质性（Homogeneity）反映图像纹理的局部 -
典型多径衰落及无人机信道仿真分析系统
本项目系统地开发了一套用于评估无线通信链路性能的仿真平台，涵盖了四种在现代通信研究中至关重要的多径衰落信道模型。首先包含适用于典型非视距城市环境的瑞利衰落信道，通过复高斯过程产生信号包络。其次是适用于包含强视距分量卫星或微波链路的莱斯衰落信道，允许用户自定义直射分量比例。第三种是模型更为通用且灵活的仲上衰落信道，通过调整m参数可以模拟从严重衰落到平坦衰落的多种情境。最重要的部分是集成了无人机空对地多径信道模型，该模型专门针对无人机在不同飞行高度、速度及俯仰角下的传播特性进行优化，考虑了地表反射、树丛遮挡以 -
基于双峰法的图像直方图阈值分割系统
该项目利用MATLAB开发环境，实现了基于直方图双峰特性的自动图像分割功能。系统首先加载待处理的数字图像，并将其转换为灰度空间，随后通过统计像素频率分布生成并显示详细的灰度直方图。核心逻辑在于根据直方图呈现出的两个显著峰值（代表目标和背景）来确定最佳分割阈值，寻找两个波峰之间明显的谷底作为分类界限。在确定阈值后，程序将对图像执行二值化操作，通过将高于阈值的像素设为背景或目标，实现图像的风格转换与目标提取。该功能适用于具有清晰背景与目标对比度的图像场景，能够有效地辅助工业检测、医学病理分析及自动化识别任务中 -
薛定谔方程求解与原子轨道三维电子云可视化系统
本项目通过MATLAB数值仿真技术实现氢原子及类氢离子薛定谔方程的精确求解，并对波函数、概率密度分布及电子云形态进行全方位的可视化展示。系统采用变量分离法处理球坐标系下的波动方程，通过计算关联拉盖尔多项式得到径向波函数，结合球谐函数描述角向分布，从而构建三维空间中的总波函数模型。 程序结构清晰，以main函数作为统一入口，模块化调用径向函数计算模块、角度分布计算模块及图形渲染模块。主要功能包括：能够自定义输入主量子数n、角量子数l及磁量子数m，满足s、p、d、f等各类轨道的模拟需求；支持绘制径向波函数曲线 -
调制宽带转换器MWC压缩采样仿真系统
本系统实现了一种基于调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter, MWC）结构的子采样模拟信号处理框架。该接收机专门针对具有稀疏频谱特征的宽带连续信号设计，通过多通道并行处理架构，实现在远低于奈奎斯特采样率的条件下对原始高带宽信号的高保真捕获与重构。实现过程详细分为四个阶段：第一阶段为调制混频，输入信号进入多个并行通道，每个通道分别与一组特定周期的伪随机序列进行相乘，使原始宽带信号在频域内发生平移和叠加，将感兴趣的窄带信息映射到基带区域；第二阶段为模拟滤波与采样，通过低通滤波 -
Cu-Ni合金超短脉冲激光双温模型仿真程序
该程序专门设计用于模拟铜镍（Cu-Ni）合金在超短脉冲（飞秒或皮秒）激光照射下的超快热响应过程。其核心基于经典的双温模型（TTM），将材料内部的能量演化分解为相互耦合的电子系统和晶格系统。程序详细考虑了激光能量的时空分布，通过数值求解非线性耦合偏微分方程组，定量描述电子吸收激光能量、电子内热平衡以及电子向晶格传递能量的动力学机制。系统集成了针对Cu-Ni二元合金的物性参数模块，能够通过Weidemann-Franz定律、自由电子模型及混合法则计算不同组分比例下的电子比热、晶格比热、电子热导率以及关键的电子 -
广义高斯分布GGD建模与参数估计系统
该项目提供一套完善的MATLAB源码实现，专注于广义高斯分布（Generalized Gaussian Distribution, GGD）的数学建模、数据生成以及性能测试验证。GGD作为一种灵活的概率模型，通过引入形状参数能够有效描述从拉普拉斯分布到高斯分布乃至均匀分布的多种随机过程。本源码的核心功能涵盖了GGD概率密度函数（PDF）的精确计算，支持用户自定义形状参数、尺度参数和位置参数。同时，项目实现了基于反函数变换或接受重样的GGD随机序列生成器，用于合成特定分布特征的仿真数据。此外，该系统还集成了
