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资源下载 > 一般算法
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基于稀疏表示与过完备字典的图像去噪系统
该项目实现了一个基于稀疏矩阵理论的图像去噪处理框架，旨在从含有加性高斯白噪声的图像中恢复原始清晰图像。其核心逻辑在于利用自然图像在特定变换域或冗余字典下具有稀疏性的特征，将去噪问题转化为稀疏编码求解问题。 系统首先将输入的待处理图像分割为相互重叠的子块，以捕捉局部空间相关性。随后，利用预定义的过完备DCT字典或通过K-SVD算法从数据中学习得到的自适应字典对每个图像块进行建模。通过调用正交匹配追踪（OMP）等优化算法，针对每个图像块寻找最稀疏的系数向量，使得在该字典下的重构误差最小。 在重建阶段，系统将所 -
基于连续Hopfield神经网络的TSP路径优化程序
本系统利用连续Hopfield神经网络（CHNN）模拟求解经典的组合优化问题——旅行商问题。程序通过构建一个二阶张量表示的神经元矩阵，将TSP问题的总路径长度映射为神经网络的能量函数目标项，同时将每个城市必须访问且仅被访问一次的约束条件转化为能量函数的约束惩罚项。 在运行过程中，程序通过求解非线性微分方程组来模拟神经元状态的演化过程，利用欧拉折线法进行迭代计算。当神经网络达到稳定平衡态时，输出的神经元矩阵通过置换矩阵分析法确定最终的旅行路径。 该程序实现了城市坐标随机生成与手动输入兼容功能，包含了能量函数 -
OFDMA多用户资源联合分配与性能优化仿真系统
本项目主要针对OFDMA通信系统中的多维资源分配问题进行设计与仿真。其核心功能是实现跨层的无线资源管理，包括子载波分配、比特负载以及功率调节的联合优化。系统重点实现了两种主流的优化建模方式：第一种是边际自适应（MA）算法，在满足用户特定数据速率和误码率约束的基础上，通过搜索最优的比特分配和功率控制策略来最小化系统的总发射功率；第二种是速率自适应（RA）算法，在给定总功率预算的限制下，通过动态调度子载波和调整调制方式，使系统总频谱效率或用户加权和速率达到最大化。程序内置了拉格朗日对偶分解法、贪心迭代演算法以 -
基于KLMS算法的GPS信号抗干扰仿真系统
本项目主要研究并实现一种基于核最小均方（KLMS）算法的GPS信号抗干扰处理方法。在复杂电磁环境下，GPS卫星信号到达地面接收机时非常微弱，极易受到窄带干扰、单频干扰以及扫频干扰的影响。传统的线性LMS算法在处理非线性干扰或复杂统计特性下的信号时往往性能受限。本项目利用核学习理论，通过Mercer核将输入的GPS观测序列映射到高维的再生核希尔伯特空间（RKHS），从而使原本在低维空间中非线性不可分或者是难以处理的干扰分量变得线性可分。程序完整模拟了GPS L1载波信号产生、C/A码扩频过程、多种干扰源注入 -
LEACH-H协议改进：能量阈值与位置优化仿真
本项目主要研究并实现LEACH协议簇头选择算法的改进及其MATLAB仿真验证。在改进的LEACH-H协议中，核心功能在于优化了簇头节点的选举机制。系统在选举过程中，充分考虑了簇头节点的剩余能量因素，通过设定科学的簇头能量阀值，有效地防止了低能量节点因成为簇头而加速耗尽电能，从而解决了低能量节点过早死亡的问题。在此基础上，项目引进了关键的簇头调整过程，该过程通过数学算法排除地理位置过于紧密的邻居簇头，并根据网络覆盖需求增加必要的簇头，从根本上解决了LEACH协议中存在的簇头分布不均和盲目性问题。通过这些改进 -
灰度直方图匹配算法解析与实现
本系统利用Matlab平台实现了数字图像处理领域内经典的直方图匹配（Histogram Matching）技术，旨在将一幅输入图像的灰度分布转化为与另一幅参考图像一致或接近的分布。 -
运动目标检测算法分析与交互式验证平台
该平台是一个深度集成运动目标检测算法与GUI交互设计的MATLAB分析工具。它主要面向图像处理领域的初学者和专业研究人员，旨在解决算法开发过程中界面编写繁琐与算法验证对比不直观的问题。在学习维度上，平台通过展示完整的源代码架构，演示了如何在MATLAB 7.1较低版本环境下编写性能稳健、响应及时的图形化界面程序，包括GUIDE工具的使用、控件回调逻辑、图像数据的实时刷新以及多级菜单管理。在科研应用维度上，平台预置了多种核心检测算法，如常用的背景差分法、时间差分法（帧差法）、光流场分析以及混合高斯背景建模算 -
基于误差扩散算法的图像半色调处理系统
本项目是一套专为学术研究设计的MATLAB代码实现，其核心任务是将多灰度的连续色调图像转化为仅由黑色和白色点组成的二值半色调图像。该程序实现了数字图像处理领域经典的误差扩散技术，通过将像素位置与其目标亮度值之间的量化误差按特定权重分配给周围尚未处理的像素，从而在视觉上模拟出原始图像的过渡和细节。本项目不仅包含基本的Floyd-Steinberg算法实现，还提供了可扩展的接口供研究者调整扩散核参数。该系统广泛应用于数字印刷、文档处理、视觉传达设计以及医学影像显示等领域。通过对比不同算法生成的网点密度和分布规 -
Dijkstra与Floyd算法最短路径求解系统
该项目是一个专门用于求解图论中复杂网络最短路径问题的MATLAB仿真平台，它完整集成了两种最具代表性的搜索算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。Dijkstra算法主要用于解决单源最短路径问题，通过贪心策略不断选取当前距离起点最近的未确定节点，并以此为中心更新其邻接节点的距离，直到搜索到目标点或遍历完所有节点，在非负权重的图中具有极高的查找效率。Floyd算法则采用动态规划的思想，通过三层循环迭代，尝试将图中每一个节点作为中间中转点来不断优化任意两点之间的距离，从而能够一次性计算出 -
直升机齿轮箱故障特征提取与诊断程序
本程序专门用于直升机齿轮箱等复杂旋转机械的振动信号处理与故障特征提取。 该项目采用小波变换与Hilbert包络分析相结合的综合诊断方案。算法首先通过小波变换将非平稳、包含大量背景噪声的原始振动信号进行多尺度分解，从而实现信号的去噪与关键频段的初步筛选。小波分解能够有效地捕捉信号中的瞬态冲击，这对于识别齿轮箱早期损坏产生的冲击成分至关重要。 在分解得到特定的小波系数层后，程序应用Hilbert变换提取其包络信号。通过计算包络信号的幅值谱，可以清晰地识别出与齿轮啮合频率、阶次相关的侧带信息以及由于裂纹、剥落等 -
基于数字图像处理的水印嵌入与提取算法
本项目利用MATLAB高度集成的矩阵处理能力和图像处理工具箱，实现了一个高效且简洁的数字水印算法实例。该算法旨在通过空间域或变换域（如离散余弦变换DCT或离散小波变换DWT）将特定的版权信息或标识作为水印隐藏在数字载体图像中，以实现数据防伪、版权保护及来源验证等功能。具体实现方法涉及对原始图像进行分块处理或多尺度分解，选择合适的嵌入位置，并利用编码规则将二值化的水印信息叠加到载体数据中。该项目的核心优势在于MATLAB对数值运算的极致简化，原本在C语言或其他高级编程语言中需要编写数百行乃至上千行的复杂底层 -
压缩感知MP匹配追踪重构算法实现
本项目致力于通过MATLAB编程语言完整实现压缩感知（Compressive Sensing, CS）领域中最为经典的重构算法——匹配追踪（Matching Pursuit, MP）算法。项目旨在解决在欠采样条件下，如何从少量测量值中精确恢复稀疏信号的问题。该实现涵盖了信号的稀疏表示、观测矩阵的构建（如高斯随机矩阵）、信号的压缩测量以及核心的MP迭代重构过程。 在MP算法的具体实现中，程序通过贪婪迭代的方式，在每一次迭代中从过完备字典（原子库）中寻找与当前残差最匹配的原子，并将该原子对残差的投影分量从残差 -
基于NURBS的复杂曲面拟合与重构工具
本项目旨在利用MATLAB平台实现高实用的非均匀有理B样条（NURBS）曲面重建功能。程序首先通过数学函数或随机数生成器构建一组包含噪声或波动特性的空间三维网格点阵，用于模拟现实中的扫描点云数据。核心算法流程包括：利用累加弦长法或向心力法对输入点阵进行参数化处理，自动构造U向和V向的节点矢量；基于De Boor递推公式构建NURBS基函数矩阵；采取最小二乘法或直接插值法求解线性方程组，逆向推导出最优控制顶点网格。系统支持用户通过调整权重因子和基函数阶数来精确控制曲面的局部特征与整体平滑度。本工具可广泛应用 -
基于自适应负熵最大化的ICA盲源分离算法
该项目实现了一套完整的、基于新型优化机制的独立成分分析（ICA）算法，专门用于解决盲源分离（BSS）中的复杂信号提取问题。项目核心功能涵盖了观测信号的预处理阶段（包括数据中心化与白化变换），通过特征值分解（EVD）去除信号间的线性相关性并实现降维，从而简化后续计算。算法的核心改进在于引入了动态调节权重的负熵最大化目标函数，采用改进的定点迭代或自适应梯度下降更新规则，在保证收敛速度的同时，显著提升了面对非高斯分布特性较弱的信号时的分离精度。该算法旨在从未知混合过程的观测数据中，在不需要源信号和混合矩阵先验信 -
基于混沌理论与极限学习机的非线性预测模型
本项目旨在利用极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的极速学习能力，结合混沌理论的动力学特性分析，实现对复杂非线性时间序列的高精度预测。 系统首先对输入的混沌序列进行数据预处理与相空间重构，通过计算延迟时间和嵌套维度，将一维混沌信号映射到高维相空间，以完整描述吸引子的动力学状态。 核心预测算法采用极限学习机网络，其隐含层神经元的权值和偏置在初始化时随机生成且在训练过程中保持固定，仅通过Moore-Penrose广义逆矩阵快速计算输出层权重。 这种机制避免了传统反向传播算法 -
基于脉冲偶合神经网络的图像去噪系统
本项目开发了一套基于脉冲偶合神经网络（PCNN）的鲁棒图像去噪算法，旨在解决复杂背景下图像噪声干扰严重的问题。PCNN是一种模拟猫视觉皮层神经元活动特性建立的第三代人工神经网络模型，具有同步脉冲发放和时空耦合的非线性动力学特性。本算法通过模拟神经元的捕获现象和点火机制，将待处理图像的像素灰度值映射为神经元的外部激励。在迭代过程中，利用邻域像素的灰度相关性，通过耦合链接域引导神经元产生同步点火。这种机制使得噪声点（通常表现为显著偏离邻域均值的孤立点）在时间域上与正常图像特征产生分离，从而实现对噪声的精确识别 -
综合图论最短路径求解与网络优化工具
本项目是一个专门用于解决图论中路径优化问题的MATLAB计算平台，核心目标是在复杂的网络拓扑结构中寻找两个或多个节点之间的最短物理距离或最小成本路径。系统集成了多种经典的路径搜索逻辑：针对具有非负边权的单源路径问题，采用了高效的Dijkstra算法，通过不断松弛节点距离实现最优解的迭代。对于包含所有节点对之间路径需求的全局分析，引入了Floyd-Warshall动态规划算法，能够处理带有负权边的网络结构。此外，针对大模型地图搜索需求，项目还包含A*算法实现，通过启发式估价函数显著提升搜索效率。本工具不仅能 -
基于双谱分析与小波变换的信号降噪系统
本项目开发了一套专业的信号降噪与频谱分析工具集，主要用于解决语音或离散信号中加性高斯白噪声的干扰问题。系统核心功能涵盖了五个关键领域：第一，实现了单个变量的双谱分析程序，利用高阶统计量对非高斯信号进行特征提取，有效抑制高斯分布的噪声成分。第二，提供了通过傅立叶反变换（IFFT）精确计算信号自相关函数的算法模块。第三，内置了基于快速傅立叶变换（FFT）的综合频谱分析工具，可快速获取信号的喜好频谱、功率谱、均方根谱以及对数谱，为信号频率成分识别提供多维度支持。第四，针对实际应用场景，系统支持读取外部.wav格 -
基于FDTD的一维光子晶体TM模式仿真系统
该项目利用时域有限差分法（FDTD）实现对一维光子晶体电磁特性的数值模拟。系统支持TM极化模式下的全场仿真，专门针对多层介质结构进行物理建模。其核心工作流程包括：首先通过设置完全匹配层（PML）作为吸收边界条件，利用梯度电导率分布有效吸收向外传播的电磁波，防止人工边界引起的虚假反射干扰计算结果；其次应用总场/散射场（TF/SF）模式作为激励源引入机制，将经过优化的宽谱高斯脉冲注入到计算区域，从而能够通过单次时域演化获得宽波段内的频率响应信息，并实现入射场与散射场的有效分离；最后系统对透射端和反射端的时域信 -
心电信号滤波与QRS波检测系统
该项目旨在开发一个综合性的心电信号（ECG）处理平台，专门用于去除信号中的各种噪声并提取关键的生理特征信息。首先，系统通过高通滤波器滤除基线漂移等低频干扰，确保信号在水平基线上波动。接着，利用低通滤波器消除高频肌电干扰和仪器热噪声，提高信号的平滑度。针对常见的50Hz或60Hz工频干扰，系统集成了一组精密的带阻滤波器进行针对性清除，在去除干扰的同时最大限度保留原始信号的形态特征。在完成信号预处理后，系统应用经典的Pan-Tompkins算法或其他先进的导数阈值检测法，实现对QRS波群的自动识别与定位。该过
