【二维码识别】机器学习QR二维码识别与生成【含 GUI Matlab源码 600期】

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Matlab图像处理（仿真科研站版）

⛄一、简介

1 什么是QR码
QR码属于矩阵式二维码中的一个种类，由DENSO(日本电装)公司开发，由JIS和ISO将其标准化。QR码的样子其实在很多场合已经能够被看到了。
在这里插入图片描述
（1）位置探测图形、位置探测图形分隔符：用于对二维码的定位，对每个QR码来说，位置都是固定存在的，只是大小规格会有所差异；这些黑白间隔的矩形块很容易进行图像处理的检测。

（2）校正图形：根据尺寸的不同，矫正图形的个数也不同。矫正图形主要用于QR码形状的矫正，尤其是当QR码印刷在不平坦的面上，或者拍照时候发生畸变等。

（3）定位图形：这些小的黑白相间的格子就好像坐标轴，在二维码上定义了网格。

（4）格式信息：表示该二维码的纠错级别，分为L、M、Q、H；

（5）数据区域：使用黑白的二进制网格编码内容。8个格子可以编码一个字节。

（6）版本信息：即二维码的规格，QR码符号共有40种规格的矩阵（一般为黑白色），从21x21（版本1），到177x177（版本40），每一版本符号比前一版本每边增加4个模块。

（7）纠错码字：用于修正二维码损坏带来的错误。

2 QR二维码的识别原理

2.1 定位手机拍摄QR 码图像时，可能会同时采集到条码周围其他的图像。这些干扰图像会增加图像处理的复杂度，因此，可以把这些没必要的干扰图像通过裁切的方式去除。校正后，直接对正方形A’B’C’D’外的区域裁切，就可以去除其余背景。 QR 码符号中有3 个位置探测图形，分别位于符号图像4 个角中的3 个角，每个 4 位置探测图像都是由固定深浅颜色的模块组成。模块深浅颜色顺序为深色—浅色—深色—浅色—深色，各元素宽度的比例为1∶ 1∶ 3∶ 1∶ 1（如下图所示）。

即使图像有旋转，位置探测图像的模块颜色顺序和宽度比例也不变。对二值化后的图像按行、列分别逐点扫描，把同一灰度级的相邻像素记录为线段。如果有5 段线段的长度比例符合1∶ 1∶ 3 ∶ 1 ∶ 1，且深浅颜色顺序为深—浅—深—浅—深，则记录该线段。扫描完后，把行相邻的线段分为1 组，去除与所有线段都不相邻的行线段( 可能是随机的干扰线段) 。同样处理列线段，把行线段组和列线段组中相互交叉的组分类，求出交叉的行、列线段组的中心点，即为位置探测图形的中心。 2.2.2 预处理基本原理：QR 码作为手机二维码，其应用模式如下图所示。手机等智能设备通过摄像头采集带有条码符号的图像，对图像进行灰度化、二值化、旋转校正等预处理，进行条码检测。如果检测到非QR 码，则重新采集; 如果是QR 码，则进行图像信息的取样。用Reed － Solomon 码的译码算法对取到的数据进行纠错译码，统计出现的错误数量。如果错误数量超出纠错容量，则纠错译码失败，重新采集图像; 如果可以正确进行纠错译码，则把纠错后的信息进行各种数据模式下的译码，恢复出编码信息，继而根据应用模式进行信息输出、发送短信或网址跳转等后续处理。

3 QR码的特点

说到QR码的特点：

一）是高速读取(QR就是取自“Quick Response”的首字母)，对读取速度的体验源自于我手机上的一个软件，象上面贴出的码图，通过摄像头从拍摄到解码到显示内容也就三秒左右，对摄像的角度也没有什么要求；

二）是高容量、高密度；理论上内容经过压缩处理后可以存7089个数字，4296 个字母和数字混合字符，2953个8位字节数据，1817个汉字；

三）是支持纠错处理；纠错处理相对复杂，目前我还没有深入了解，按照QR码的标准文档说明，QR码的纠错分为4个级别，分别是：
level L : 最大 7% 的错误能够被纠正；
level M : 最大 15% 的错误能够被纠正；
level Q : 最大 25% 的错误能够被纠正；
level H : 最大 30% 的错误能够被纠正；

四）是结构化；看似无规则的图形，其实对区域有严格的定义，下图就是一个模式2、版本1的QR图结构(关于QR码的"模式"、“版本"将在后面进行介绍)：
在上图21*21的矩阵中，黑白的区域在QR码规范中被指定为固定的位置，称为寻像图形（finder pattern）和定位图形(timing pattern)。寻像图形和定位图形用来帮助解码程序确定图形中具体符号的坐标。
黄色的区域用来保存被编码的数据内容以及纠错信息码。
蓝色的区域，用来标识纠错的级别（也就是Level L到Level H)和所谓的"Mask pattern”,这个区域被称为“格式化信息”（format information）。

五）是扩展能力。QR码的Structure Append特点，使一个QR码可以分解成多个QR码，反之，也可以将多个QR码的数据组合到一个QR码中来：

4 QR码的模式和版本

前面提到过QR码的模式（Model）和版本（Version)。QR码分为Model1和Model2两种模式，Model1是对QR的初始定义，Model2是对Model1的扩展，目前使用较为普遍的是Model2，本文的所有说明也仅用于Model2。

QR图的大小(size)被定义为版本（Version)，版本号从1到40。版本1就是一个2121的矩阵，每增加一个版本号，矩阵的大小就增加4个模块(Module)，因此，版本40就是一个177177的矩阵。（版本越高，意味着存储的内容越多，纠错能力也越强）。

5 QR码支持的编码内容

QR码支持编码的内容包括纯数字、数字和字符混合编码、8位字节码和包含汉字在内的多字节字符。其中：
数字：每三个为一组压缩成10bit。
字母数字混合:每两个为一组，压缩成11bit。
8bit字节数据：无压缩直接保存。
多字节字符：每一个字符被压缩成13bit。

6 QR码编码原理（编码）
编码就是把常见的数字、字符等转换成QR码的方法。说具体的编码之前，先说一下QR码的最大容量问题。

6.1 最大容量
QR码的最大容量取决于选择的版本、纠错级别和编码模式（Mode:数字、字符、多字节字符等）。以版本1、纠错级别为Level Q的QR码为例，可以存储27个纯数字，或17个字母数字混合字符或11个8bit字节数据。如果要存储同样多的内容同时提高纠错级别，则需要采用更高的版本。版本1~9 数据容量、纠错码容量对照如下表：
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⛄二、部分源代码

function varargout = main(varargin)
% MAIN MATLAB code for main.fig
% MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% MAIN(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments.
%
% MAIN(‘Property’,‘Value’,…) creates a new MAIN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help main

% Last Modified by GUIDE v2.5 20-Apr-2014 14:55:44

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @main_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @main_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before main is made visible.
function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to main (see VARARGIN)

% Choose default command line output for main
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes main wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%%%%%%打开图像
global im;
[filename,pathname]=uigetfile({‘.’;‘.bmp’;'.jpg’;‘.tif’;'.jpg’},‘选择图像’);
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)
errordlg(‘您还没有选取图片！！’,‘温馨提示’);%如果没有输入，则创建错误对话框
return;
else
image=[pathname,filename];%合成路径+文件名
im=imread(image);%读取图像
figure
imshow(im);%在坐标axes1显示原图像
title(‘原始QR图像’);
end

% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% — Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% — Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% QR解码
global I_otsu; %global 定义全局变量
global im;
global KL;
global Ijibian;

I_jiema=Ijibian;
I_jiema=I_otsu; %二值
I_jiema=KL;
I_jiema=im;
%

str=zxing_decode(I_jiema) %解码
%set(handles.edit1,‘string’,[get(handles.edit1,‘string’) str]);
%set(handles.text,‘string’,[get(handles.text,‘string’) str]);
set(handles.edit1,‘String’,str); %显示字符

% — Executes on button press in pushbutton4.
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 灰度化处理
global im;
global II;

I=im;
[w,h,l]=size(I); %图像大小
II=[];
for i=1:h
for j=1:w
II(j,i)=0.3I(j,i,1)+0.59I(j,i,2)+0.11*I(j,i,3); %灰度化处理公式
end
end

figure,imshow(II,[]) %显示图像
title(‘QR二维码灰度化处理’);

% — Executes on button press in pushbutton5.
function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 平滑处理
global II;
global I3;
III=uint8(II); %图像转换0-255
Ix=imnoise(III,‘salt & pepper’,0.02); %对灰度化图像人为加噪声
I3=medfilt2(Ix,[3,3]); %平滑处理
figure
imshow(Ix)
title(‘QR二维码加噪处理’);
figure
imshow(I3)
title(‘QR二维码平滑处理’);

% — Executes on button press in pushbutton6.
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 二值化处理
global I3;
global I_otsu;
I_otsu=otsut(I3); %二值化处理
figure
imshow(I_otsu,[])
title(‘QR二维码二值化处理’);

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,‘String’) returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,‘String’)) returns contents of edit1 as a double

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end

% — Executes on button press in pushbutton7.
function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) %%%% 旋转校正 4.bmp
global im;
%倾斜校正：二值化，取边缘，Hough变换得到角度，旋转
I=im;
bw=rgb2gray(I); %rgb转换为灰度图
bw=im2bw(I,graythresh(bw)); %二值化过程
bw=double(bw);
BW=edge(bw,‘canny’); %canny边缘处理
BW1=BW;
figure
imshow(BW1);title(‘canny 边界图像’); %显示图像
[H,T,R]=hough(BW);
figure,imshow(H,[],‘XData’,T,‘YData’,R,‘InitialMagnification’,‘fit’);
xlabel(‘\theta’),ylabel(‘\rho’);
axis on, axis normal,hold on;
P=houghpeaks(H,4,‘threshold’,ceil(0.3*max(H(😃))); %hough变化峰值检测
x=T(P(:,2)); y = R(P(:,1));
plot(x,y,‘s’,‘color’,‘white’);
lines=houghlines(BW,T,R,P,‘FillGap’,50,‘MinLength’,7); %hough检测线段
figure,imshow(BW),title(‘直线标识图像’);
max_len = 0;
hold on;
for k=1:length(lines) %主要把线条和点显示出来
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
% 标出线段
plot(xy(:,1),xy(:,2),‘LineWidth’,2,‘Color’,‘green’);
% 标出线段的起始和终端点
plot(xy(1,1),xy(1,2),‘x’,‘LineWidth’,2,‘Color’,‘yellow’);
plot(xy(2,1),xy(2,2),‘x’,‘LineWidth’,2,‘Color’,‘red’);
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
Len(k)=len;
if (len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰