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资源下载 > 一般算法
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基于单二极管模型的太阳能电池仿真系统
该项目利用MATLAB开发了一套高精度的太阳能光伏电池物理模型，其核心算法基于经典的单二极管五参数等效电路方程。该模型能够精确描述光伏电池在不同物理环境下的非线性输出特性，为光伏发电系统的设计与优化提供可靠的数据支持。 项目实现了对光生电流、反向饱和电流、理想因子、串联电阻和并联电阻的综合数学建模。主要功能涵盖了环境敏感性仿真，即能够动态调节太阳辐射强度（W/m²）和环境温度（℃）作为变量，观察其对电池输出性能的影响。通过内置的高效数值迭代算法（如牛顿-拉夫逊法），程序可以快速求解光伏方程这一非线性超越方 -
基于最大信息熵原理的图像阈值分割系统
该项目利用MATLAB环境实现了一种基于最大信息熵原理（又称Kapur法）的图像自动阈值分割算法。项目的核心功能是通过分析图像的灰度分布特性，自动获取能够最理想地区分目标与背景的阈值。实现方法首先是对输入图像进行灰度直方图统计，计算每个灰度级出现的概率；随后在0至255的连续灰度范围内进行搜索，对于每一个候选阈值，分别计算属于目标类和背景类的概率分布及其对应的香农熵（Shannon Entropy）；算法通过最大化目标熵与背景熵之和，找到使系统信息总量最丰富的灰度点作为最优阈值。该方法相比于传统的Otsu -
基于EM算法的高斯混合模型聚类与参数估计工具箱
本系统是一个基于Matlab环境深度开发的期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法实现框架，核心致力于解决在高斯混合模型（GMM）下的参数寻优与隐变量估计问题。EM算法通过交替执行“期望”步骤（E-step）和“极大化”步骤（M-step），在数据存在隐变量或缺失值的情况下，通过迭代计算样本的后验概率并据此更新模型参数，使得对数似然函数达到局部最优解。 -
QAM调制下STBC空时编码误码率仿真系统
本系统是一个基于MATLAB环境开发的无线通信仿真平台，专门用于评估M-QAM调制与空时块编码（STBC）结合后的物理层传输性能。系统核心实现了经典的Alamouti方案，支持从2x1到2xN的多天线配置。 -
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预测控制算法系统仿真与性能验证
本项目旨在通过MATLAB环境实现模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的系统性仿真与验证。其核心研究对象包括工业过程、机器人运动学及电力电子等系统，通过建立被控对象的离散化状态空间模型或传递函数，实现对未来状态的精准预测。程序集成了预测模型建立、滚动优化求解以及反馈校正三大核心环节。在功能上，该项目能够处理带有输入饱和约束、输出范围约束及状态变量约束的复杂控制问题，并在每个采样时刻通过求解二次规划（QP）问题来获取当前最优控制量。仿真试验涵盖了阶跃响应跟踪、噪声干扰下 -
基于小波变换的自适应阈值图像边缘提取评测系统
该项目实现了一套完整的基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测与验证体系。核心功能是采用多尺度小波变换对图像进行深层分解，将其分解为包含轮廓信息的低频分量和包含细节及噪声的高频分量。算法针对高频子带引入了特殊的自适应阈值选取机制，能够根据图像不同层级的统计特性自动计算最佳检测阈值，从而在有效滤除噪声干扰的同时，精准捕获并保留微弱的边缘特征。在提取边缘后，系统利用计算机仿真技术对算法进行验证，并严格根据边缘检测评价标准，将该方法与Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等传统边缘检测方法进行定量与定性 -
基于DWT与SVD的图像内容检索系统
该项目旨在实现一种基于内容的图像检索（CBIR）原型，其核心理论依据是论文《The Application of DWT and SVD in Image Retrieval》中所述的技术方案。系统主要功能是通过对图像进行深层代数与频率特征的提取，实现高效、准确的图像搜索与匹配。在实现过程中，系统首先应用离散小波变换（DWT）将图像分解为不同的频率子带，从而提取出包含图像主要能量和轮廓信息的低频近似分量。接着，对提取出的低频子带矩阵执行奇异值分解（SVD），利用计算出的奇异值作为图像的紧凑特征描述符。由于 -
基于量子行为粒子群算法QPSO的优化源码实现
本项目提供了一套完整的量子行为粒子群优化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）的MATLAB源代码实现。QPSO算法是对标准粒子群算法（PSO）的改进，其基本原理是基于量子力学轨迹分析，假设粒子在量子势阱中具有波函数特性，从而使粒子能够以一定的概率出现在搜索空间的任何位置，从根本上保证了算法的全局收敛性。该实现包含种群初始化模块、平均最佳位置(mbest)计算模块、局部吸引子(p值)生成模块以及位置更新迭代码。源码通过动态调整收缩扩张系数 -
增量式PID控制算法仿真系统
本项目通过MATLAB编程详细展示了增量式PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法的设计与实现过程。增量式PID是一种经过数字离散化处理的控制策略，其主要特点是每次计算输出的是控制量的增加值而非全量输出。这种机制能够有效减轻计算机的计算负担，并且在执行机构发生故障时能保持原位，避免系统发生剧烈波动，同时有效抑制了积分饱和带来的负面影响。系统核心功能包括设定目标值、初始化PID参数、通过离散化递推公式计算误差变化量以及通过闭环反馈实时更新受控对象的状态。该实现方案通 -
CVX凸优化建模系统
CVX是由斯坦福大学Michael Grant和Stephen Boyd教授开发的高级建模系统，专门用于在MATLAB环境下构建和求解凸优化问题。该工具箱的核心功能是实现了一种称为“纪律凸编程”（Disciplined Convex Programming, DCP）的建模方法，这种方法要求用户按照一套特定的语法规则来构建目标函数和约束条件，从而在软件层面自动验证问题的凸性，确保所定义的问题能够被高效且可靠地求解。 CVX极大地简化了优化问题的处理流程，它允许用户直接以自然、直观的数学方式输入问题，而无需 -
多元函数极值自动求解与三维可视化工具
本项目是基于同济大学《高等数学》教材中关于多元函数极值求解的数学模型开发的自动化计算工具。其核心功能是实现对任意给定多元函数的驻点搜索与极值属性鉴定。程序采用符号计算方法，首先对目标函数进行求导运算得到梯度向量，通过求解非线性方程组确定所有潜在的驻点位置。随后，程序通过计算二阶偏导数矩阵即黑塞矩阵（Hessian Matrix）并分析其特征值或利用经典判别式即AC减B方的方法来判定各驻点的类型。程序中完整收录并实现了同济版《高等数学》中的三个经典例题，包括无约束极值问题的典型求解过程，旨在展示如何将复杂的 -
Keeloq滚动码软件解码与协议分析程序
该项目是一个基于MATLAB开发的Keeloq滚动码协议软件解码器，旨在实现对Microchip公司Keeloq算法的全软件化仿真与逆向解析。其核心功能是复现Keeloq加解密过程中的非线性逻辑滤波器（NLF）以及位移寄存器操作，通过模拟528轮次的位处理，将截获的32位加密跳变码还原为原始明文信息。该程序主要用于远程无钥匙进入（RKE）系统的安全性评估、车库门遥控信号的协议分析、汽车电子锁具的逻辑验证以及物联网加密协议的研究。在实现方法上，代码通过精确的位偏移、异或运算和查表逻辑，在不依赖专用硬件芯片的 -
基于模糊C均值聚类的图像分割系统
本项目是基于MATLAB平台开发的高效率图像分割工具，核心采用模糊C均值（FCM）聚类算法实现。该项目的主要功能是通过对图像像素点的特征分析，利用模糊数学理论为像素分配隶属度，实现复杂图像的自动化精准分割。与传统的K-means等硬聚类方法不同，该程序允许像素点以0到1之间的任意程度属于不同的聚类类别，这使得系统在处理医学核磁共振影像（MRI）、卫星遥感图像以及带有噪声或光照不均的工业探伤图片时，能够更自然地处理区域间的模糊过渡地带和柔和边缘。实现过程包括图像预处理（如滤波降噪）、像素特征空间映射、初始聚 -
基于Turbo编码的PLC-OFDM系统性能仿真分析
该项目旨在模拟并评估Turbo编码正交频分复用（OFDM）技术在电力线通信（PLC）信道中的传输性能。由于电力线环境极为复杂，不仅包含加性高斯白噪声（AWGN），还存在显著的非高斯脉冲噪声，传统的通信技术难以满足高可靠性传输的需求。本项目完整实现了从比特生成、Turbo编码（包含内交织和分量码）、QAM映射、OFDM子载波调制（IFFT及循环前缀插入）到电力线信道传输的全过程。在接收端，系统实现了同步、信道估计、OFDM解调以及迭代Turbo译码算法（如Log-MAP或Max-Log-MAP）。系统特别针 -
基于动力学建模的人体正常心电信号仿真系统
本项目通过MATLAB平台实现对人体在正常生理状态下心电信号（ECG）的精确数学模拟。系统核心采用非线性动力学模型或高斯导数函数组合方法，对心电图中的关键生理波形进行精细刻画，包括代表心房去极化的P波、代表心室去极化的QRS复合波以及代表心室复极化的T波。程序能够根据预设的窦性心律参数，自动计算并生成稳定的R-R间期，确保每个心动周期的波形特征符合医学解剖学常数。此外，该仿真程序支持自定义信号采样率、心率波动范围以及环境噪声水平，可模拟呼吸作用引起的基线漂移及电磁干扰，生成具有高度生物学相似性的原始信号序 -
自适应改进粒子群优化算法工具箱
该项目提供了一套完整的MATLAB代码，用于实现具有动态自适应能力的改进粒子群优化算法（APSO）。该算法的核心在于通过引入动态惯性权重和非线性学习因子调节机制，有效解决了标准粒子群算法容易陷入局部最优和后期收敛精度较低的问题。程序在运行过程中会根据当前的迭代次数和种群的实时分布状态，自动调整惯性权重的大小，使粒子在搜索初期具备较强的全局勘探能力，在搜索后期具备较高的局部开发精度。同时，算法集成了加速度因子的自适应变换逻辑，通过动态调整个体经验和社会经验的权重，增强了算法在复杂解空间中的搜索效率。该工具箱 -
基于Seam Carving的内容感知图像智能缩放系统
本项目致力于实现一种基于内容感知的图像重采样技术，即Seam Carving（接缝裁剪）算法。与传统的等比例缩放或机械裁剪不同，本功能可以在改变图像宽高比的同时，有效避免关键视觉元素的形变。 其核心实现逻辑是通过计算图像中每个像素点的能量值（通常采用Sobel算子或梯度算子提取图像特征），生成一张反映图像内容重要程度的能量图。随后，利用动态规划算法在能量图中寻找一条从顶到底部或从左到右的总能量最小的连续像素路径（即“接缝”）。通过不断迭代地移除或插入这些对视觉贡献最小的路径，系统能够实现图像尺寸的智能调整 -
蚁狮优化算法ALO单目标数值优化工具
该项目基于MATLAB平台实现了一种先进的模拟生物捕食行为的群智能优化算法。蚁狮优化算法（ALO）通过数学手段精确刻画了自然界中蚁狮与蚂蚁之间的交互关系。其功能实现涵盖了五个关键生物学步骤：采用随机矩阵模拟蚂蚁在搜索空间内的随机行走过程，利用轮盘赌机制模拟蚁狮建立陷阱的选择偏好，通过动态边界收缩技术模拟将蚂蚁困在陷阱中的物理约束过程，设计捕捉猎物的一系列更新规则，以及在每轮迭代结束后进行陷阱重建以确保持续搜索。该项目主要用于解决各类复杂的单目标数值优化问题，其算法结构能有效平衡全局探索与局部开发能力。应用 -
基于Hough变换的静态图像直线检测算法实现
该项目旨在实现在静态数字图像中快速、稳健地自动检测直线特征。核心功能通过将图像空间中的边缘点转换到极坐标下的Hough参数空间来实现，具体流程包括图像预处理（灰度转换与高斯去噪）、利用Canny算子进行精确边缘提取、Hough空间累加器构建、峰值点提取以及直线段定位。该实现能够有效处理图像中的断裂边缘和随机噪声，在Hough空间中通过寻找局部极大值点来确定直线的参数（rho和theta），并反向映射至原图输出检测出的直线段。该算法具有计算高效、实现简单、鲁棒性强等特点，是计算机视觉领域检测几何形状的基础方
