我编写的图像纹理特征算法测试例程

资 源 简 介

我编写的图像纹理特征算法测试例程

详 情 说 明

针对本科毕设中涉及的图像纹理特征算法测试与多模块系统设计需求，本文将从以下三个核心方向展开分析：

图像纹理特征与测试方法 纹理特征算法通常通过灰度共生矩阵(GLCM)或局部二值模式(LBP)提取空间分布规律。测试例程需包含标准纹理库（如Brodatz数据集）的对比实验，重点验证旋转/尺度不变性。Relief算法可用于筛选关键纹理特征，其权重反映特征对分类的贡献度，需通过交叉验证避免过拟合。

Kalman滤波器设计与系数优化 在动态系统（如光伏发电）中，Kalman滤波器通过状态方程和观测方程迭代更新权值矩阵。建议对比经典Kalman、扩展Kalman(EKF)和无迹Kalman(UKF)： 经典版本适用于线性高斯系统，权值矩阵即为状态协方差 EKF通过泰勒展开处理非线性，但需计算雅可比矩阵 UKF采用sigma点采样，精度更高但计算复杂 权值矩阵的收敛性可通过蒙特卡洛仿真验证。

光伏系统模块化建模要点 Matlab/Simulink实现时需注意： 光伏电池模块：采用单二极管等效电路，输入参数为辐照度/温度 MPPT模块：扰动观察法或电导增量法跟踪最大功率点 BOOST升压模块：需设计PWM控制占空比与电感参数 逆变模块：SPWM调制时注意死区时间设置 相关分析建议使用Matlab的corrcoef函数计算各模块输出参数的耦合强度。