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资源下载 > 一般算法
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MATLAB灰色预测GM(1,1)模型数据分析与预测系统
本MATLAB项目实现灰色预测GM(1,1)模型的完整算法，支持数据预处理、模型构建及多步预测分析，集成可视化对比图表与预测精度评估功能，适用于趋势分析与数据预测场景。 -
MATLAB滤波器设计与性能分析系统
本项目基于MATLAB开发，提供多种数字滤波器（低通、高通、带通、带阻）的设计功能。用户可通过GUI选择类型、设定参数，系统自动生成频率响应图和单位特性分析，适用于信号处理教育与研究。 -
MATLAB卷积神经网络图像重建与风格迁移系统
本项目利用MATLAB卷积神经网络实现智能图像处理，支持受损图像的高质量重建与艺术风格迁移。系统集成了数据预处理、模型训练及图像生成模块，提供高效的端到端解决方案。 -
MATLAB实现基于MCKD的冲击信号提取系统
本项目采用峭度相关最大化解卷积（MCKD）算法，通过自适应FIR滤波器设计，有效提取强噪声下的周期性冲击信号。系统以峭度最大化为优化目标，增强微弱冲击特征，适用于机械故障诊断等场景。 -
OFDM系统PAPR优化仿真研究 - 基于MATLAB的限幅算法实现
本MATLAB项目利用限幅算法对OFDM信号进行非线性处理，有效降低峰均比（PAPR），同时评估信号失真与BER性能，为通信系统优化提供仿真支持。 -
MATLAB信道编码仿真与性能分析工具包
本工具包提供完整的信道编码仿真平台，支持线性分组码、卷积码、Turbo码及LDPC码等算法的编码与解码。能够在多种信道条件下进行误码性能分析，适用于通信系统教学及研究。 -
GCUT图像分割工具箱 - MATLAB归一化图割算法实现
该MATLAB工具箱实现了基于归一化图切割的图像分割算法，将图像建模为加权无向图并通过谱分解技术自动划分图像区域。支持交互式参数调整与可视化分割结果，适用于计算机视觉与图像处理研究。 -
基于EMD算法的非平稳信号分析MATLAB工具箱
本MATLAB项目实现了经验模式分解（EMD）算法，可自适应分解非平稳非线性信号为若干本征模态函数（IMF），适用于信号去噪、特征提取与故障诊断等应用场景，代码结构清晰且附带示例数据。 -
MATLAB风力机气动性能与结构设计仿真系统
本项目基于MATLAB构建了一个完整的风力机数值模型系统，实现叶片参数化设计、贝茨理论能效计算、叶素动量理论迭代求解以及结构强度仿真，为风力机设计与优化提供高效解决方案。 -
MATLAB语音信号滤波分析与处理系统
本MATLAB项目实现语音信号的完整滤波分析流程，支持语音文件读取、幅频特性计算与可视化，以及巴特沃斯低通滤波器的设计分析，包括幅度和相位响应曲线展示。适用于信号处理教学与基础研究。 -
基于直方图自适应阈值的图像分割MATLAB系统
本MATLAB项目通过分析图像灰度直方图的分布特性，动态计算自适应分割阈值，自动分割前景与背景。系统能处理光照不均和对比度差异，支持完整图像分析，适用于复杂场景分割。 -
MATLAB多模态脑电特征提取工具箱：时域、频域及非线性动力学分析
本MATLAB项目提供一套综合性脑电信号特征提取工具，支持EEG数据预处理、自动伪迹剔除，并从时域、频域和非线性动力学角度并行计算多维度特征，适用于临床与科研场景。 -
MATLAB Simulink实现的LTE R14 OFDM 64QAM系统仿真项目
本项目基于MATLAB Simulink平台，实现了符合3GPP LTE Release 14协议的OFDM系统仿真。采用64QAM调制技术，模拟信号处理链路，为LTE系统性能分析提供有效工具。 -
基于MATLAB递归算法的0-1整数规划全排列求解器
本MATLAB项目实现了一种递归算法，专门用于求解0-1整数规划问题。通过穷举所有变量组合并评估目标函数，能够找到精确最优解。适合教学演示和小规模问题验证，操作简单高效。 -
基于MATLAB的BP神经网络车牌字符识别系统
本项目实现手写数字（0-9）和字母（A-Z）的自动识别，提供完整的神经网络训练、图像预处理及模型评估功能，适用于车牌字符识别场景。 -
MATLAB图像处理系统与车牌识别实例开发
本项目基于MATLAB实现完整的图像处理程序，集成图像预处理模块（固定阈值、Otsu、自适应二值化等）和特征提取模块（Sobel、Canny、Prewitt边缘检测）。适用于车牌识别等实际应用，提供可扩展的算法框架和详细实例。 -
MATLAB遗传算法求解多约束背包问题优化工具
本项目基于MATLAB实现遗传算法框架，解决多约束背包问题。通过生成初始种群、适应度评估、轮盘赌选择及交叉变异操作，逐步优化并求取最优解。提供完整算法流程与实用求解方案，便于二次开发和性能扩展。 -
基于MATLAB的多源信号频谱分析系统 – 全面的频域处理解决方案
本项目提供多源信号频谱分析功能，支持时频转换、功率谱密度估计和频谱特征提取。适用于通信系统分析、音频处理和振动分析等领域，帮助用户实现高效的信号处理。 -
MATLAB高斯混合模型聚类分析系统
本MATLAB项目利用高斯混合模型实现多维数据的智能聚类，自动确定最优成分数量，提供聚类质量评估与可视化功能，支持数据预处理和参数调优。 -
a仿真：基于IEEE 802.15.3a标准的UWB信道建模与SV模型研究
本项目利用MATLAB实现基于IEEE 802.15.3a标准的超宽带信道仿真，重点研究Saleh-Valenzuela(SV)信道模型。通过模拟室内环境的多径传播效应和路径损耗特性，为UWB通信系统设计提供可靠的仿真平台。
