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

本文介绍了基于CART算法的决策树分类系统实现。通过MATLAB训练生成的决策树模型包含28个节点，以x2、x4、x5等特征作为判决条件。系统采用FPGA硬件加速测试，统计分类错误数并输出结果。核心程序展示了三个工作阶段：数据收集、结果统计和计数器重置。算法理论部分详细阐述了CART的二叉决策树构建过程，包括特征选择、递归分裂、剪枝处理等关键步骤。该系统实现了MATLAB训练与FPGA硬件协同的完整流程，兼具模型准确性和实时性，适用于嵌入式视觉等实时分类场景。

脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）是第三代人工神经网络，它更接近生物神经元的工作方式。其中，Izhikevich - Memristive（IM）神经元模型是一种结合了忆阻器（Memristor）特性和 Izhikevich 神经元动力学的模型，在神经形态计算和复杂神经动力学模拟等领域具有重要的应用价值。Izhikevich 神经元模型的基本方程为：其中v是神经元的膜电位，u是恢复变量，用于控制神经元的不应期等特性。

LIF（Leaky Integrate - and - Fire）神经元是一种常见的脉冲神经元模型。它模拟了生物神经元的基本特性，主要包括对输入信号的积分和脉冲发放机制。从概念上理解，LIF 神经元就像一个带有漏电特性的容器，输入信号不断往这个容器中 “注水”（积分），当水位（膜电位）达到一定高度（阈值）时，就会产生一个脉冲，然后水位（膜电位）又会被重置。膜电位动态方程离散时间形式的膜电位更新公式脉冲发放条件和复位机制输入 - 输出关系示例。