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资源下载 > 一般算法
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基于Simulink的WCDMA物理层通信系统仿真
本项目旨在使用MATLAB/Simulink环境构建一个完整的宽带码分多址（WCDMA）通信系统链路模型。系统涵盖了无线通信物理层的关键处理流程，包括发射机、多径衰落信道以及接收机三个核心模块。 在发射端，系统实现了随机比特信源产生、CRC校验、卷积编码或高增益的Turbo编码、矩阵交织以对抗突发错误，以及QPSK数字调制。随后，利用正交可变扩频因子（OVSF）码进行扩频处理以实现用户区分，并叠加Gold码作为扰码以降低多单元干扰。 无线信道部分精细模拟了复杂的传播环境，支持配置加性高斯白噪声（AWGN） -
规则化正交匹配追踪(ROMP)信号重构算法
本项目实现了一种高效的压缩感知（Compressed Sensing）信号重构算法——规则化正交匹配追踪算法（Regularized Orthogonal Matching Pursuit, ROMP）。该算法旨在解决从低维观测数据中精确恢复高维稀疏信号的问题，是连接贪婪算法与凸优化算法的重要桥梁。 该算法的核心改进在于引入了“规则化”筛选机制。在每一轮迭代过程中，算法首先筛选出与当前残差相关性最强的一组原子，随后在这些原子中应用规则化准则，即选取其中分量能量最为接近且满足特定比例关系的原子子集。这种方法 -
基于L1范数正则化的稀疏信号重构算法
该项目旨在通过MATLAB实现求解带有L1范数惩罚项的优化问题，其核心数学模型为min lambda*|x|_1+||A*x-y||_2。L1范数由于其在原点处的不可导性，具有极佳的稀疏诱导特性，能够有效地从冗余观测量中恢复出最本质的稀疏信号坐标。本项目通过数值优化手段，实现了对该非平滑目标函数的稳健求解，主要采用的数学方法包括近端梯度下降法（Proximal Gradient Descent）、迭代软阈值算法（ISTA）以及快速迭代软阈值算法（FISTA），这些算法能够保证在复杂的矩阵运算下依然具备良好 -
基于MFCC的语音情感特征提取系统
该项目利用MATLAB平台实现语音信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取，旨在通过量化语音的频谱特征来分辨不同的情感状态。 系统首先对采集到的原始语音进行预加重处理以补偿高频损失，接着进行分帧和加窗（如汉明窗）操作，确保信号在短时间内的平稳性。 核心算法通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域能量谱，并利用一组梅尔滤波器组模拟人类听觉系统对频率的非线性感知，计算每个滤波器的输出对数能量。 随后通过离散余弦变换（DCT）将其转换为倒谱域，得到反映音色和语调特征的MFCC静态参数。为了捕捉情感表达中的 -
电力系统潮流计算与功率不平衡量分析工具
该项目是专为电力系统静态分析设计的MATLAB仿真平台，其核心目标是实现电力网络潮流的精确求解并实时监测有功与无功功率的不平衡量。系统采用模块化设计，通过openfile函数导入原始电网拓扑与参数，并利用newnode对节点进行优化重编号以提升计算效率，随后由Renode将结果还原。在核心计算阶段，y函数负责构建精密的节点导纳矩阵，并通过printY进行可视化展示。算法主体run_NR采用了高性能的牛顿-拉夫逊法迭代架构，在每次迭代循环中，通过form_jac函数实时构造复杂的雅可比矩阵，并调用dPQ函数 -
基于QPSK的AWGN与瑞利信道误码率仿真系统
本项目旨在通过MATLAB平台构建一个完整的QPSK（正交相移键控）通信系统仿真实验框架，用于深入探究数字信号在不同复杂信道环境下的传输可靠性。系统首先生成随机二进制比特流，通过Gray映射进行QPSK星座点调制，将基带信号转换为复数星座点。在信道模拟部分，程序高度仿真了两种典型的物理信道模型：一是加性高斯白噪声（AWGN）信道，用于模拟背景热噪声环境；二是频率非选择性瑞利（Rayleigh）衰落信道，用于模拟无线通信中由于多径传播导致的信号幅度和相位随机衰落。对于瑞利信道环境，接收端通过信道状态信息补偿 -
SVG静止无功发生器滞环控制仿真模型
该模型是一个基于MATLAB/Simulink环境开发的SVG（静止无功发生器）仿真项目，专门采用滞环电流控制方法实现无功功率的实时补偿。其核心功能是通过实时检测电网中的负载电流，提取出需要补偿的无功分量作为指令电流信号，并将其与SVG实际输出的电流进行对比。利用滞环比较器的非线性控制特性，当电流误差超出预设的滞环宽度时，控制系统会直接产生驱动脉冲调节逆变桥功率器件的通断，从而动态产生补偿电流，快速抵消负载中的无功电流成分。该模型完整呈现了从信号采样、指令电流计算到滞环逻辑生成的闭环控制链路，逻辑结构简洁 -
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人工免疫与遗传算法融合优化系统
本项目主要实现了人工免疫算法（AIS）与遗传算法（GA）的深度融合，旨在利用遗传算法强大的全局搜索能力和人工免疫算法独特的反馈调节及多样性保持机制，解决高维、非线性及多目标的复杂优化问题。 系统核心功能涵盖了抗体（个体）种群的初始化、基于适应度函数的亲和度评价、优胜劣汰的遗传算子操作（交叉与变异）以及具有免疫特性的抗体浓度控制算子。 通过模拟生物免疫系统的记忆功能，系统能够有效防止协同进化过程中的早熟收敛现象，提升算法跳出局部最优解的能力。 该程序特别设计了疫苗注入和免疫选择环节，通过对待优化问题的先验知 -
花朵授粉算法FPA源代码
本项目实现了花朵授粉算法（Flower Pollination Algorithm），这是一种模拟自然界开花植物授粉生物特性的随机全局优化工具。程序核心功能通过模拟异花授粉和自花授粉两种模式来寻找目标函数的最优解。在异花授粉阶段，算法模拟花粉随传粉媒介（如昆虫、鸟类）进行长距离移动，利用莱维飞行（Levy Flight）机制在搜索空间中执行高效的全局勘探，确保算法能够跳出局部最优陷阱。在自花授粉阶段，算法模拟近距离或物理介质传粉，在局部区域进行精细化搜索以提升求解精度。项目采用概率切换机制动态平衡全局搜索 -
基于MeanShift算法的数据聚类及其中心提取系统
本项目主要实现在MATLAB环境下的均值漂移聚类算法，用于对多维观测数据进行自动聚类和中心识别。其核心功能在于通过非参数估计方法寻找数据空间的密度极大值点。算法实现过程中，为每个样本点建立一个偏移窗口，利用高斯核函数对窗口内的邻域点进行加权平均，计算出指向密度增长最快方向的偏移向量，并驱动样本点沿该方向迭代移动。 项目包含了核心的收敛判定逻辑，当偏移量小于设定阈值时即认为该点到达了局部密度中心。随后，系统会对位置极度接近的中心点进行合并，从而自动锁定最终的聚类中心数目及位置。该方法不依赖于先验的类别分布假 -
多图像序列读取与交互式随机访问系统
该项目旨在解决海量图像文件的序列化加载与高效访问问题，通过MATLAB构建一个能够自动识别、自动排序并支持随机检索的图像序列处理平台。系统首先利用文件系统扫描算法搜索指定文件夹下的所有兼容格式图片，并应用自然字符排序逻辑确保文件按物理意义上的先后顺序排列，从而建立起逻辑连续的图像链。核心实现机制将读取的图像像素数据整合至细胞数组或四维矩阵中，使得整组图像在内存中具有统一的地址空间。最关键的功能在于实现了图像的非线性随机访问，用户只需输入特定的索引序号，系统即可瞬间定位并提取出对应的单帧图像数据。这种设计不 -
常用优化算法学习与仿真平台
该项目是一个全面且易于扩展的MATLAB优化算法学习资源库，核心目标是为用户提供从经典数学规划到现代群智能优化理论的完整实现方案。项目主要功能涵盖了梯度下降、拟牛顿法等基于导数的确定性算法，以及遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、差分进化（DE）、人工蜂群（ABC）和模拟退火（SA）等随机性启发式搜索方法。 通过该项目，用户可以直观地学习如何将复杂的工程优化问题建模为数学函数，并选择合适的算法进行求解。系统内置了详尽的可视化分析模块，能在每次迭代后更新搜索点的空间分布，通过等高线图或三维曲面图实时呈现 -
基于元胞自动机的图像边缘检测系统
该项目是基于经典论文《Cellular automata in image processing》中的理论架构，利用MATLAB语言自主开发的图像边缘检测工具。其核心功能是将数字图像中的每一个像素抽象为元胞自动机中的一个独立元胞，并将其灰度值或颜色分量定义为元胞的当前状态。通过构建特定的拉普拉斯型演化规则或基于邻域对比度的状态转移函数，系统能够模拟元胞在离散空间中的并行演化过程。在每一轮迭代中，元胞会根据其邻域（如冯·诺依曼邻域或摩尔邻域）内邻居的状态自动更新自身，从而实现对图像高频成分的敏感捕获。该算法 -
混沌Chaos工具箱：非线性动力学与Lyapunov指数分析工具
本工具箱是一个专为非线性动力学分析和复杂系统研究而设计的MATLAB软件包，其核心竞争力在于提供了极其精确的Lyapunov指数（LE）计算功能。工具箱支持从已知解析方程的连续动态系统和离散映射系统中计算Lyapunov指数全谱，采用高精度数值积分结合QR分解技术，有效避免了长时演化过程中的数值溢出与重正化误差，确保了结果的收敛性和真实性。针对无法获得控制方程的实验时间序列，工具箱集成了相空间重构技术，通过互信息法和加窗自相关法自动确定最佳延迟时间，并利用假近邻法准确估算嵌入维数，从而为Wolf算法、Ro -
图像多阈值分割处理系统
该项目旨在通过MATLAB环境实现一套完整的图像阈值分割处理方案。阈值分割是数字图像处理中一种基础且关键的分割技术，主要利用图像中目标物体与背景在灰度特性上的差异，通过设定一个或多个灰度阈值，将图像中的像素划分为不同的类别，从而实现目标与背景的分离。本项目具体包含以下核心功能： 图像预处理：支持对输入的原始图像进行灰度化转换、中值滤波或高斯滤波降噪处理，以提高后续分割的准确性和抗干扰能力。 全局阈值分割：提供手动设定阈值的功能，用户可根据经验输入特定的灰度分界值，程序据此将整幅图像转化为二值化图像。 Ot -
基于二阶与高阶统计量的MIMO系统盲信道估计平台
该项目实现了一套完整的基于二阶统计量（SOS）和高阶统计量（HOS）的多输入多输出（MIMO）系统盲信道估计方案。系统核心功能在于无需任何导频信号或训练序列，仅通过接收端的观测数据即可实现对复杂信道矩阵的精确重构。实现方法结合了二阶统计量在获取信道子空间结构方面的效率，以及高阶统计量（如四阶累积量）在处理非高斯信号及消除相位模糊方面的独特优势。该平台支持多种天线配置和调制模式（如QPSK、QAM），能够实时计算信道估计的均方误差（MSE）并绘制误码率（BER）性能曲线。通过对比不同信噪比下的仿真结果，该项 -
基于MATLAB的简易感知器神经网络分类模型
该项目旨在MATLAB环境下实现一个经典的单层感知器神经网络，用于解决二分类问题。其核心功能是模拟生物神经元的工作机制，通过权值（Weights）和偏置（Bias）对输入特征进行线性加权求和，并利用激活函数（通常为符号函数或阶跃函数）产生分类输出。感知器通过监督学习的方式，根据预测值与实际标签之间的误差，利用感知器学习规则自动迭代更新连接权重，直到所有训练样本被正确分类或达到预设的停止条件。该项目详细展示了神经网络的基础理论，包括前向传播计算、误差反馈修正以及线性分类面的构建过程。其应用场景主要包括简单的 -
基于GM(1,1)模型的灰色预测算法实现
本项目旨在通过MATLAB代码实现经典的灰色预测GM(1,1)模型，用于处理含有不确定因素的系统建模与未来趋势预报。灰色预测的核心优势在于其对小样本、贫信息且分布规律不明显的原始数据具有极强的建模能力。 -
一维时间序列相空间重构及参数优化系统
本程序在MATLAB环境下运行，专门用于将复杂的一维时间序列转化为高维相空间中的动力学轨迹，以揭示隐藏在序列内部的确定性规律与演化特征。程序的核心逻辑严格遵循Takens嵌入定理，旨在解决非线性系统中重构参数的选择难题。系统具备高度自动化的参数寻优功能，能够通过平均互信息法（Average Mutual Information）计算序列间的非线性自相关度，从而精确锁定重构所需的最佳延迟步长（Time Delay）；同时集成假近邻法（False Nearest Neighbors）或Cao氏方法，通过分析不
