主动学习和半监督学习的多项算法MATLAB程序

资 源 简 介

主动学习和半监督学习的多项算法MATLAB程序

详 情 说 明

技术博文：多领域算法与嵌入式开发实践

在工程与学术研究中，算法实现与硬件开发常需跨领域协作。以下是几个典型场景的解决方案：

MATLAB算法实践 主动学习与半监督学习：通过少量标注数据优化模型训练效率。MATLAB提供交互式工具实现不确定性采样、委员会查询等策略，适合处理医疗影像等标注成本高的场景。 SAR图像去噪：结合非局部均值与小波变换的新方法能有效保留边缘信息，MATLAB的矩阵运算优势可加速迭代过程。 光子晶体分析：利用传输矩阵法计算一维结构的透射/反射谱，参数化建模便于研究周期数、折射率对禁带的影响。

STM32嵌入式开发 基于FFT或MFCC特征的数字音识别系统，通过片上DSP库实现实时处理，关键点在于端点检测与噪声鲁棒性优化。

射频与天线设计 相控阵方向图合成：切比雪夫加权可降低旁瓣电平，MATLAB的阵列工具箱能快速验证波束赋形效果。 随机调制PPM：通过泊松过程建模脉冲位置调制，适用于低截获概率通信系统仿真。

这些案例体现了从理论仿真（MATLAB）到硬件落地（STM32）的完整技术链条，开发者可根据需求选择合适层级的实现方案。