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资源下载 > 一般算法
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基于量子行为粒子群优化的MATLAB算法实现与测试平台
本项目提供量子行为粒子群算法（QPSO）的MATLAB完整实现，集成多种标准测试函数库，支持算法性能评估与收敛性分析，适用于优化问题的研究与应用。 -
MATLAB实现的BPSK-OFDM通信系统性能仿真平台
本项目基于MATLAB构建完整的BPSK-OFDM系统仿真框架，涵盖随机序列生成、BPSK调制、OFDM调制解调、信道传输和误码率分析等核心功能。通过IFFT/FFT实现正交频分复用，为通信系统性能评估提供可靠工具。 -
基于SIFT的影像识别与匹配MATLAB工具箱
本MATLAB项目实现了完整的SIFT特征检测与匹配流程，包含特征提取、高效匹配和RANSAC几何验证模块，适用于多影像精准匹配。代码结构清晰，运行高效，助力影像分析与识别任务。 -
基于MATLAB的视频帧提取与灰度转换图像处理系统
本MATLAB项目实现从视频文件中自动提取每一帧图像，并将彩色帧转换为灰度图像。系统支持识别视频参数，按序处理所有帧，适用于图像分析预处理场景。提供简单的可视化界面展示原始帧与灰度结果。 -
基于极大似然估计的盲信号分离MATLAB实现
本项目实现了一个基于极大似然估计的盲信号分离算法。程序能够自动从混合信号中分离原始独立信号源，无需预知信号特性或混合方式，包含信号预处理、参数估计和性能评估等功能模块。 -
MATLAB单层感知器神经元模型可视化与分类演示系统
本项目基于MATLAB实现单层感知器模型，通过动态可视化展示二分类决策边界构建过程。包含感知器训练动画、权重调整演示和分类结果分析，帮助用户直观理解神经网络基础原理。 -
MATLAB极大似然估计工具箱：通用参数拟合工具
本项目提供MATLAB实现的通用极大似然估计框架，通过优化对数似然函数高效估计概率分布参数。支持高斯分布等多种常见分布模型，适用于统计分析、数据建模等场景。包含完整示例和文档，便于快速集成使用。 -
MATLAB双模型摄像机标定系统：张正友法与Tsai两步法实现
该项目基于MATLAB实现了张正友平面标定法和Tsai两步法两种经典摄像机标定方法，能够通过多组图像自动提取角点并计算相机内参（焦距、主点、畸变系数等）和外参数，适用于计算机视觉与测量应用。 -
基于MATLAB的视觉传感器直线路径跟踪系统
本MATLAB项目通过摄像头或图像数据实时检测并跟踪直线路径，实现路径识别、轨迹预测与动态跟踪功能。适用于机器人导航、自动驾驶辅助及工业直线检测等场景，自动提取直线特征并输出路径方向与曲率分析结果。 -
MATLAB图像处理：基于Hu不变矩的特征提取系统
本项目基于MATLAB实现图像的Hu不变矩计算，提供从预处理、中心矩归一化到不变矩特征输出的全流程工具。支持灰度及彩色图像（自动转换），输出的七个特征值具备平移、旋转和尺度不变性，适用于图像识别与模式分析。 -
基于MATLAB的光子晶体光纤超连续谱分布傅里叶方法建模系统
本MATLAB项目采用分布傅里叶方法（SSFM）实现光子晶体光纤中超连续谱的数值模拟，支持自定义光纤参数与脉冲条件，可分析非线性传输特性与频谱演化过程，适用于光子器件设计与非线性光学研究。 -
基于MATLAB的人眼定位人脸图像预处理系统
本项目使用MATLAB实现人脸图像预处理，通过自动检测人眼位置进行旋转校正、裁剪和缩放，将人脸统一标准化，提升后续识别任务的准确性和效率。 -
RotorDynamicsFE：基于MATLAB的转子非线性动力学有限元分析平台
RotorDynamicsFE是一个MATLAB开发的转子动力学分析工具，支持多盘多轴承转子系统的有限元建模和非线性轴承特性定义。通过Newmark-β法进行非线性瞬态响应分析，可模拟转子启停过程，并提供频域特性分析功能，适用于旋转机械动力学研究与工程应用。 -
MATLAB智能天线系统仿真平台：波束形成与自适应算法实现
本项目提供完整的智能天线系统MATLAB仿真环境，支持多类型天线阵列建模、多用户场景配置，实现固定/自适应波束形成算法，适用于通信系统教学与科研。 -
MATLAB实现的基于比例公平准则的FTP业务资源调度算法仿真系统
该系统为FTP业务设计，利用MATLAB仿真多用户无线资源调度，基于比例公平准则实现高效分配。模拟基站与多用户交互，评估算法性能，适用于无线通信研究。 -
MATLAB智能人脸边缘检测系统
该系统基于MATLAB开发，能够自动识别图像中的人脸区域，并通过边缘检测算法精确勾勒轮廓。集成了预处理、识别、边缘提取和可视化模块，支持单张图片快速处理，操作简便高效。 -
利用MATLAB构建实时摄像头人脸识别系统
本项目基于MATLAB实现，通过连接计算机摄像头实时采集视频流，运用高级图像处理算法检测多张人脸，并进行特征提取与跟踪分析。系统能够实时显示标注结果，适用于动态识别场景。 -
MATLAB实现基于PSO和QPSO优化的K-MEANS乳腺癌数据聚类分析系统
该项目基于MATLAB平台开发，实现了标准K-MEANS算法，并集成粒子群优化（PSO）和量子粒子群优化（QPSO）算法，以优化K-MEANS初始中心点选择，提升乳腺癌数据集的聚类效果与准确性。 -
多滤波器系统辨识MATLAB工具箱：KF/EKF/UKF/UPF
该工具箱提供四种标准滤波算法（KF/EKF/UKF/UPF）的完整MATLAB实现，支持非线性系统辨识。用户可通过调整模型参数快速定制滤波器，适用于状态估计和动态系统分析。代码模块化设计，便于扩展与二次开发。 -
基于MATLAB的被动并联型有源滤波器系统设计与仿真
本项目采用MATLAB/Simulink构建被动并联型有源滤波器模型，实现电网谐波抑制与功率因数校正。通过实时检测谐波分量，生成反向补偿电流，有效净化电流波形并提升电能质量。系统仿真验证了其在电力系统中的补偿性能。
