一个主动学习和半监督学习的多项算法MATLAB环境源码

资 源 简 介

一个主动学习和半监督学习的多项算法MATLAB环境源码

详 情 说 明

针对用户提供的MATLAB源码集合，这里对几个核心算法进行技术解析和应用场景说明：

主动学习与半监督学习算法包： 该部分代码实现了机器学习中的两种特殊训练范式。主动学习模块包含样本选择策略，能够智能筛选信息量最大的未标注数据交给人工标注。半监督学习部分则利用少量标注数据和大量未标注数据协同训练，通过设计的一致性正则化或伪标签技术提升模型性能。

数字水印算法实现： 基于小波变换的水印系统包含嵌入和提取两个核心流程。代码实现了将水印信息编码到图像频域系数的经典方法，通过修改特定小波子带系数来嵌入不可见水印，具有良好的抗JPEG压缩和噪声干扰能力。

非线性系统分析工具： Wolf方法计算李雅普诺夫指数的实现可用于分析动力系统的混沌特性。该代码通过跟踪相邻轨迹的发散速率，定量表征系统对初始条件的敏感性，是判断系统是否具有混沌特征的重要指标。

多源导航融合系统： GPS/INS组合导航程序实现了传感器优势互补。代码包含卡尔曼滤波框架下的松耦合方案，利用INS短期精度高和GPS长期稳定的特点，通过时间更新和测量更新的迭代计算获得最优导航解。

智能视频处理模块： 图像灰度化处理作为计算机视觉预处理的基础操作，在视频监控场景中与运动检测、目标跟踪等算法结合使用。重复控制部分的加入使得系统对周期性干扰具有更强的抑制能力。

这些算法实现展示了MATLAB在信号处理、控制系统和机器学习等领域的综合应用能力，代码中的详细注释为相关领域研究者提供了有价值的参考实现。各模块既可独立运行，也能通过适当接口进行系统集成。