MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++

本文提出了一种结合变分模态分解（VMD）、门控循环单元（GRU）和灰狼优化（GWO）的时间序列预测方法。针对传统预测模型在非线性、非平稳序列中的局限性，该方法通过VMD将复杂时序分解为多个平稳模态分量，利用GRU建模序列的长期依赖关系，并采用GWO优化GRU的关键参数。实验结果表明，该"分解-优化-预测"框架显著提升了预测精度和鲁棒性。文章详细介绍了算法原理、实现步骤（包括Matlab核心代码）及参数设置，并提供了效果预览图和参考文献，为时间序列预测研究提供了有效的技术方案。

本文提出了一种基于局部粗糙度的热红外图像分析方法。算法通过量化图像局部区域内灰度分布的"不规则性"，有效表征物体表面的热辐射差异特征。研究采用Matlab实现，对比分析了故障与正常热红外图像的局部粗糙度分布规律。理论部分阐述了热红外图像灰度与温度场的关系，推导了局部粗糙度的物理意义和数学定义。实验结果表明，该方法能有效区分不同状态的热红外图像特征，为遥感监测、医疗诊断等领域提供了一种新的纹理分析手段。参考文献包括海面粗糙度分析等相关研究，验证了方法的可行性。

摘要：本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)和灰狼优化(GWO)-LSTM的时间序列预测方法。通过VMD将复杂时序分解为多个平稳模态分量，利用GWO优化LSTM的关键参数，建立"分解-优化-预测"框架。算法在Matlab环境下实现，实验结果表明该方法能有效提升预测精度，RMSE指标验证了其优越性。研究为能源、气象等领域的时序预测问题提供了新的解决思路，具有重要的应用价值。

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、门控循环单元（GRU）和鲸鱼优化算法（WOA）的混合时间序列预测方法。该算法首先通过VMD将复杂时序信号分解为多个平稳模态分量，然后利用GRU网络建模各分量的时序特征，最后采用WOA优化GRU的关键参数。实验结果表明，该混合方法通过多技术协同有效提升了非线性、非平稳时间序列的预测精度和鲁棒性。算法在Matlab2024b环境下实现，包含完整的训练、预测和参数优化流程，适用于能源、气象等领域的时序预测任务。

摘要：本文提出了一种结合变分模态分解（VMD）、遗传算法（GA）优化和长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测框架。该算法通过VMD将复杂时序分解为多个平稳模态分量，利用GA优化LSTM关键参数，最后通过LSTM进行预测。实验结果表明，该混合模型能有效提升非线性时序的预测精度。算法在Matlab2022a/2024b环境实现，包含完整的训练流程和参数优化模块。理论部分详细阐述了VMD的变分分解原理和LSTM的门控机制，并通过参考文献验证了方法在气温和风电功率预测中的有效性。程序工程提供中文注释和操作指导视频

本文提出了一种基于LSTM的视频类型分类方法，通过ResNet-18提取空间特征，结合LSTM处理时序信息。算法采用门控机制解决长程依赖问题，能有效区分动作片、喜剧等视频类型。实验验证了该方法在Matlab平台的性能，并详细介绍了特征提取、序列构建等关键技术。研究为视频分类提供了深度学习方法，具有实际应用价值。

摘要：本文提出了一种结合变分模态分解(VMD)、长短期记忆网络(LSTM)和遗传算法(GA)的时间序列预测方法。通过VMD将复杂时序信号分解为多个平稳模态分量，采用GA优化LSTM网络参数，构建"分解-优化-预测"框架。实验表明，该方法在Matlab 2024b环境下能有效提升非线性、非平稳时间序列的预测精度，适用于能源、气象等领域。文章详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真参数设置，并提供了完整程序工程和参考文献。

摘要：本文提出了一种基于遗传算法(GA)优化的多边形拟合方法，用于泡沫铝孔洞轮廓线的几何特征分析。算法采用Matlab 2024b实现，通过边界跟踪和多边形拟合技术提取泡沫铝细观结构的五个关键几何特征：边数分布、多边形面积、等效半径、形状不规则度和尺寸不规则度。其中多边形面积采用三角形分解叠合算法计算，等效半径通过面积转换公式获得。算法通过遗传优化过程最小化目标函数误差，实现对不规则轮廓的精确拟合。仿真实验验证了该方法的有效性，为泡沫铝材料微观结构分析提供了新的技术手段。文中包含完整的算法实现代码、仿真参数

摘要：本文研究了GMSK调制信号的三种解调方法对比。通过Matlab仿真实现维特比解调、1比特差分解调和2比特差分解调，分析其性能差异。维特比解调采用MLSE算法，性能最优但复杂度高；1比特差分实现简单但误码率高；2比特差分在性能和复杂度间取得平衡。仿真参数包括码元速率24kHz、载波频率96kHz等，核心程序展示了载波去除、滤波抽取和维特比算法实现过程。理论分析表明，不同解调方式适用于不同场景，其中维特比解调BER性能最佳，适合高可靠性通信。参考文献提供了相关算法的理论基础。

基于图像模糊度统计和盲卷积滤波的图像去模糊算法，结合了对图像模糊程度的量化评估和无需预先知道模糊核的图像恢复技术，能够在一定程度上自动分析图像的模糊特性并进行有效复原。

本文提出了一种基于维纳滤波的图像去模糊算法。针对相机抖动等因素导致的图像模糊问题，该方法通过建立运动模糊模型，利用维纳滤波在频域对噪声和信号进行权衡处理。算法首先估计点扩散函数(PSF)，计算其傅里叶变换并确定噪信比参数，然后应用维纳滤波器进行图像恢复。实验采用Matlab实现，包含模糊核生成、维纳滤波等核心程序，可有效处理水平/垂直方向抖动造成的模糊。理论分析表明，该方法通过最小化估计误差，实现了较好的图像恢复效果。参考文献包括维纳滤波的理论研究及其在图像去模糊中的应用成果。完整程序工程提供了详细实现方案

摘要：本文提出一种融合变分模态分解（VMD）、门控循环单元（GRU）和遗传算法（GA）优化的时间序列预测方法。针对非线性非平稳序列，VMD自适应分解为多模态分量，GRU建模时序依赖关系，GA优化GRU参数，形成"分解-优化-预测"框架。Matlab实验验证了该算法在能源、气象等领域的应用有效性，通过协同技术提升预测精度和鲁棒性。核心程序包含信号分解、GRU网络训练及遗传参数优化模块，仿真参数设定为10代种群迭代。理论分析表明，VMD确保模态平稳性，BiGRU增强长期依赖捕捉能力，为复杂时

摘要： 本文提出一种结合变分模态分解（VMD）、长短期记忆网络（LSTM）和粒子群优化（PSO）的时间序列预测方法。VMD将复杂时序分解为多个平稳模态分量，LSTM建模序列长期依赖关系，PSO优化LSTM关键参数（如隐藏层节点数和学习率）。实验采用Matlab实现，通过适应度函数评估模型性能。结果表明，该VMD-LSTM-PSO框架有效提升了非线性、非平稳序列的预测精度，适用于能源、气象等领域。核心代码包含数据预处理、网络训练和参数优化模块，支持多模态分解与动态学习率调整。参考文献验证了该方法在气温和风电功

本文提出了一种基于压缩感知和稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)算法，用于机载雷达杂波功率谱估计。传统STAP方法在小样本条件下性能受限，而新算法利用杂波空时功率谱的稀疏特性，通过构建空时导向矢量字典，将功率谱估计转化为稀疏信号重构问题。采用非正交匹配追踪(NOMP)算法进行稀疏恢复，结合字典降维技术降低计算复杂度。仿真结果表明，该方法在降低训练样本需求的同时，能够实现杂波功率谱的高精度估计。算法核心包括杂波稀疏性建模、字典降维处理和NOMP迭代优化，为机载雷达实时处理提供了有效解决方案。

摘要：本文提出一种结合变分模态分解(VMD)、门控循环单元(GRU)和粒子群优化(PSO)的时间序列预测算法。该算法首先通过VMD将复杂时序分解为多个平稳模态分量，再利用PSO优化GRU的关键参数(隐藏层节点数和学习率)，最后使用优化后的GRU对各分量进行预测并重构结果。实验采用Matlab2024b环境，通过调整GRU网络结构(序列输入层、GRU层、ReLU激活层等)和训练参数(Adam优化器、200次最大训练次数等)，实现了对非平稳时序的有效建模。算法通过多技术协同，克服了传统方法在处理非线性序列时的局

本文介绍了基于加权多模算法（WMMA）的盲信道估计与均衡系统，并与多模算法（MMA）和恒模算法（CMA）进行了对比分析。WMMA通过引入动态权重因子，能够更灵活地适应不同的信号分布，在收敛速度、稳态误差和误码率性能方面均优于CMA和MMA。尽管WMMA的计算复杂度较高，但随着硬件技术的发展，其在高性能通信系统中的应用前景广阔。文章还提供了算法运行效果图预览、软件版本（Matlab2024b）、部分核心程序代码（包含详细中文注释和操作步骤视频）以及算法理论概述。未来的研究方向包括进一步优化WMMA算法、探索与

本文介绍了一个基于TCN-BiGRU注意力机制的网络模型，该模型结合了时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制，旨在提升时间序列数据的处理能力。文章首先展示了算法运行的效果图，并提供了运行所需的软件版本（Matlab 2024b）。随后，文章详细描述了部分核心程序，包括网络参数的设置、训练过程以及仿真预测的实现。此外，文章还概述了算法的理论基础，解释了TCN、BiGRU和注意力机制的工作原理及其在模型中的应用。最后，文章提到了完整的程序工程，为读者提供了进一步探索和实现该模型的基础

本文介绍了一种基于MATLAB的多波束LEO卫星通信算法。文章首先展示了算法运行效果图，并提供了运行所需的软件版本（MATLAB 2024b/2022a）。随后，文章详细描述了部分核心程序代码，包括自适应算法的迭代更新过程、波束响应的计算以及三维方向图的绘制。算法理论部分阐述了多波束技术的核心优势，包括频率复用、功率聚焦和灵活调度，并讨论了LEO卫星通信系统的特点和挑战，如卫星切换和链路跟踪技术。最后，文章提到了算法完整程序工程的可用性，为读者提供了全面的实现细节和理论背景。

本文介绍了一个基于TCN-BiGRU注意力机制的网络模型，该模型结合了时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制，旨在提高时间序列数据的处理能力。文章首先展示了算法运行的效果图，并提供了运行所需的软件版本（Matlab 2024b）。接着，文章详细描述了部分核心程序，包括网络参数的设置、训练过程以及仿真预测的实现。此外，文章还概述了算法的理论基础，解释了TCN、BiGRU和注意力机制的工作原理及其在模型中的应用。最后，文章提到了完整的程序工程，为读者提供了进一步探索和实现该模型的基础

本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的QPSK调制信号检测与识别算法。文章首先展示了算法运行效果图，并提供了Matlab 2024b版本的运行环境。核心程序部分详细描述了算法的实现过程，包括数据分类、误检率与漏检率的计算，以及准确率的评估。算法理论部分阐述了QPSK调制原理及其在频偏情况下的信号处理问题，并介绍了CNN在信号处理中的应用。最后，文章提供了完整的程序工程，包括训练集和验证集的划分、模型训练与参数优化过程。该算法通过CNN自动学习信号特征，有效处理频偏带来的相位变化，实现了对QPSK信号的准

TCN主要由因果卷积层、扩张卷积和残差连接构成。因果卷积保证了模型在时间序列上的因果关系，即当前时刻的输出仅依赖于过去时刻的输入，符合时间序列的特性。扩张卷积通过增加卷积核的间隔来扩大感受野，能以较少的层数捕捉到长距离的时间依赖关系。残差连接则有助于缓解梯度消失问题，加快模型的收敛速度。GRU是循环神经网络（RNN）的一种改进变体，通过门控机制来控制信息的流动，解决了 RNN中梯度消失的问题。

多输入多输出（MIMO）技术通过在发射端和接收端使用多个天线，能够显著提高无线通信系统的容量和可靠性。空时分组码（STBC）是一种常用的 MIMO编码技术，它可以在不增加带宽的情况下提供发射分集增益。最大似然（ML）检测是一种最优的检测算法，但计算复杂度较高。消息传递算法（MPA）作为一种迭代算法，能够在可接受的复杂度下接近 ML 检测的性能。

TCN主要由因果卷积层、扩张卷积和残差连接构成。因果卷积保证了模型在时间序列上的因果关系，即当前时刻的输出仅依赖于过去时刻的输入，符合时间序列的特性。扩张卷积通过增加卷积核的间隔来扩大感受野，能以较少的层数捕捉到长距离的时间依赖关系。残差连接则有助于缓解梯度消失问题，加快模型的收敛速度。GRU是循环神经网络（RNN）的一种改进变体，通过门控机制来控制信息的流动，解决了 RNN中梯度消失的问题。

人物步态识别作为一种生物特征识别技术，在安防监控、智能门禁等领域具有广泛的应用前景。它通过分析个体行走时的姿态和动作模式来识别身份。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像和视频处理领域展现出强大的特征提取和分类能力，而步态能量图（Gait Energy Image, GEI）是一种有效的步态特征表示方法。步态能量图是一种用于表示步态序列的静态图像，它将一个完整步态周期内的所有帧图像进行融合，从而捕捉到步态的整体特征。

在现代无线通信系统不断演进的过程中，对频谱效率和连接密度的要求日益增长，传统的正交多址接入技术在满足这些需求时逐渐显露出局限性。非正交多址接入（NOMA）技术应运而生，其中稀疏码多址接入（SCMA）凭借其独特的优势成为研究热点。同时，在多输入多输出（MIMO）系统中引入SCMA技术，结合消息传递算法（MPA），能够进一步提升系统性能。

序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用，其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的梯度提升框架，在结构化数据预测中表现优异，但其性能高度依赖超参数的选择。GA具有较强的全局搜索能力，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将GA与XGBoost结合，可自动优化模型超参数，提升序列预测精度。

序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用，其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的梯度提升框架，在结构化数据预测中表现优异，但其性能高度依赖超参数的选择。GWO具有较强的全局搜索能力，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将GWO与XGBoost结合，可自动优化模型超参数，提升序列预测精度。

随着多媒体技术的快速发展，图像数据量呈指数级增长。传统的图像存储和传输方式面临巨大挑战，高效的图像压缩技术成为解决这一问题的关键。基于离散余弦变换（DCT）和Huffman编码的图像压缩算法是目前应用最广泛的方法之一，其核心思想是通过变换编码去除图像的空间冗余，结合熵编码消除统计冗余，从而在保证图像质量的前提下实现高压缩比。

交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）作为一种有效的优化算法，近年来在 MIMO 系统信号检测领域得到了广泛关注。基于 ADMM 的无穷范数检测算法通过将信号检测问题转化为一个带有约束的凸优化问题，并利用 ADMM 算法的迭代特性进行求解，能够在保证一定检测性能的同时，有效降低计算复杂度。

序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用，其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的梯度提升框架，在结构化数据预测中表现优异，但其性能高度依赖超参数的选择。WOA具有较强的全局搜索能力，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将WOA与XGBoost结合，可自动优化模型超参数，提升序列预测精度。

序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用，其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的梯度提升框架，在结构化数据预测中表现优异，但其性能高度依赖超参数的选择。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的随机优化算法，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。

步态识别作为生物特征识别领域的重要研究方向，具有非接触、远距离识别等优势，在智能安防、身份验证等诸多领域展现出巨大的应用潜力。CASI库是步态识别研究中常用的大型数据库，为算法的训练和评估提供了丰富的数据资源。GoogleNet深度学习网络凭借其独特的 Inception 模块和高效的网络结构，在图像分类等任务中取得了优异的成绩。GEI（Gait Energy Image）步态能量图则是一种能够有效表征步态特征的方法，通过对多帧步态图像的能量信息进行整合，突出了步态的关键特征。

OFDM 将高速率的数据流分解为多个低速率的子数据流，然后将这些子数据流分别调制到多个相互正交的子载波上进行传输。在接收端，通过正交解调可以将各个子载波上的信号分离出来，恢复出原始的数据流。子载波之间的正交性使得它们在频谱上可以相互重叠，从而提高了频谱利用率。调制与解调：在发送端，通常使用逆快速傅里叶变换（IFFT）来实现OFDM调制，将频域的信号转换为时域信号。在接收端，使用快速傅里叶变换（FFT）将接收到的时域信号转换回频域信号，以便进行解调。循环前缀（CP）

步态识别作为一种生物特征识别技术，具有非接触、远距离和难以伪装等优点，在安防监控、智能门禁等领域有着广泛的应用前景。基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的步态识别算法结合了GEI对步态特征的有效提取能力和CNN强大的特征学习与分类能力，能够取得较好的识别效果。同时，研究不同角度下的步态识别性能对于全面评估该算法的实用性和鲁棒性具有重要意义。1.步态序列获取。

系统模型由一个双功能发射机、一个雷达接收阵列和多个配备通信接收机的目标组成。发射机和雷达接收机分别有和个天线，通信接收机为单天线，且双功能发射机和雷达接收机共址。考虑多径效应，雷达接收的回波信号包含直达信号和反射信号，通信信道为莱斯平坦衰落且可完美估计。波形设计采用多天线FD发射机提供距离 - 角度相关的波束图。波束成形向量会影响雷达和通信性能，通过考虑雷达检测性能和通信传输性能来优化。将优化问题转化为在CRLB约束下最大化信噪比的问题，由于该问题非凸，在本课题中，采用遗传优化问题来解决该问题。

在GWO算法中，灰狼被分为四类：α（领头狼）、β（第二领导者）、δ（第三领导者）以及普通狼（Ω）。在每次迭代中，这些角色对应于当前种群中适应度最好的三个解以及其余的解。通过模拟这些狼在捕食过程中的协作与竞争，算法逐步向全局最优解靠近.1.数据预处理：对时间序列数据进行归一化处理，使其取值范围在([0,1])之间。2.初始化种群：随机生成一组种群，每个个体代表一组网络参数。

在序列预测问题中，如气象数据预测、交通流量预测等，准确捕捉序列中的长期依赖关系和上下文信息是关键。双向长短期记忆网络（BiLSTM）能有效处理长序列数据，同时考虑序列的过去和未来信息，但BiLSTM的性能受其参数设置的影响较大。粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。将PSO应用于BiLSTM的参数优化，可以提高BiLSTM的序列预测性能。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉长序列中的长期依赖关系。其核心结构包含输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元。BiLSTM 是在 LSTM 基础上发展而来，它通过同时向前和向后处理序列，能够更好地捕捉序列中的前后文信息，从而在序列预测任务中表现更优。BiLSTM 由一个前向 LSTM 和一个后向 LSTM 组成。这种结构使得 BiLSTM 能够同时利用序列的前文和后文信息，在处理需要全局信息的序列预测任务时具有明显优势。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉长序列中的长期依赖关系。其核心结构包含输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元。BiLSTM 是在 LSTM 基础上发展而来，它通过同时向前和向后处理序列，能够更好地捕捉序列中的前后文信息，从而在序列预测任务中表现更优。BiLSTM 由一个前向 LSTM 和一个后向 LSTM 组成。这种结构使得 BiLSTM 能够同时利用序列的前文和后文信息，在处理需要全局信息的序列预测任务时具有明显优势。

移动自组织网（MANET）由一组移动节点通过无线链路连接而成，网络中节点动态变化，且通常需要通过网关与外部网络通信。最优网关选择旨在从网络中的候选网关节点集合中，找出能使网络性能最优的网关节点或网关组合，优化目标可能包括最小化传输延迟、最大化吞吐量、均衡网络负载等。假设网络中有 个候选网关节点， 个普通节点，网关选择问题就是在不同网关选择方案下，评估网络性能指标并找出最优方案。枚举法是一种简单直接的算法，它通过穷举所有可能的网关选择方案，计算每个方案下的网络性能指标，然后比较得出最优方案。