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RSS订阅原创 蚁群算法解决51城市旅行商问题
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够访问给定的一系列城市并回到起始城市。蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用于解决TSP问题。通过模拟蚂蚁觅食行为并利用信息素和启发式信息，蚁群算法能够找到接近最优的旅行路径。在每次迭代中，蚂蚁将根据信息素和启发式信息选择下一个城市，并更新路径和信息素矩阵。首先，我们需要定义问题的输入。
2023-09-16 20:16:02
107
原创 Matlab中size函数的用法
它允许我们获取矩阵、数组、字符串和元胞数组的维度信息，帮助我们更好地理解和操作这些数据结构。函数是一种非常有用的函数，用于获取数组或矩阵的维度信息。它可以告诉我们数组的行数、列数以及其他维度的大小。函数的用法，我们可以更有效地编写Matlab程序，并利用其强大的数据处理功能。函数还可以用于其他类型的对象，如字符串和元胞数组。是一个包含多个元素的向量，每个元素表示相应维度的大小。函数将返回元胞数组的维度信息，类似于矩阵和数组的用法。函数的用法，并提供一些示例代码。是要获取尺寸信息的数组或矩阵，而。
2023-09-14 16:32:34
1263
原创 Matlab实现男女声音识别
我们将介绍一种基于机器学习的方法，使用声音特征提取和分类器训练来区分男性和女性的声音。请注意，这只是一个基本示例，实际的声音识别系统可能需要更复杂的特征提取和分类器设计。然而，通过使用Matlab的丰富工具和函数，我们可以轻松地构建和验证声音识别系统。在这里，我们假设你已经准备好了这些声音样本，并将它们存储在合适的文件夹中。在以上示例代码中，我们首先创建了一个标签向量，其中前一半样本标记为1，代表男性声音，后一半样本标记为0，代表女性声音。声音特征是从声音信号中提取的数值化表示，用于描述声音的属性。
2023-09-14 16:31:49
861
原创 基于遗传算法和蚁群算法的旅行商问题求解（附带Matlab源码）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条路径，使得旅行商能够经过所有城市并最终回到出发点，同时使得总的路径长度最短。在本文中，我们将介绍如何使用遗传算法和蚁群算法结合来解决旅行商问题，并提供相应的Matlab源代码。它通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种算法，通过蚂蚁在环境中释放信息素的方式来实现路径的搜索和优化。源代码中首先生成了随机的城市坐标，然后通过遗传算法和蚁群算法迭代搜索最优解。
2023-09-14 16:31:05
174
原创 水电厂优化调度购电最小问题的粒子群算法求解
更新粒子的速度和位置：根据粒子群算法的公式，更新每个粒子的速度和位置。速度的更新公式包括两个部分：一部分是根据粒子自身历史上的最优解进行更新，另一部分是根据全局最优解进行更新。初始化粒子群：我们随机生成一组粒子，每个粒子表示一种可能的解，即一种供电方式和购电数量的组合。更新粒子的最优解和全局最优解：根据适应度函数的值，更新每个粒子的最优解和全局最优解。粒子的最优解是该粒子自身历史上适应度函数值最低的解，而全局最优解是整个粒子群中适应度函数值最低的解。计算适应度：对于每个粒子，我们计算其适应度函数值。
2023-09-14 16:30:21
52
原创 基于人工蜂群算法的概率密度无人机作战路径规划
基于人工蜂群算法的概率密度无人机作战路径规划无人机在现代军事和民用应用中扮演着越来越重要的角色。为了有效规划无人机的作战路径，提高其任务执行效率和安全性，人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，简称ABC算法）被广泛应用于路径规划领域。本文将介绍一种基于人工蜂群算法的新型概率密度无人机作战路径规划方法，并提供相应的MATLAB代码。路径规划是无人机作战中的关键环节之一。传统的路径规划方法主要基于启发式算法，如遗传算法和模拟退火算法。然而，这些方法在处理复杂的路径规划问题
2023-09-14 16:29:37
75
原创 多种算法实现数据预测的比较与实现（附带Matlab源码）
本文通过比较BP、ELM、LSTM、BiLSTM和SAELSTM等多种算法的实现方法，展示了如何使用Matlab实现这些算法进行数据预测。这些算法在不同的应用领域中都有广泛的应用，并且可以根据具体任务的需求选择合适的算法。本文将比较并实现基于BP、ELM、LSTM、BiLSTM和SAELSTM多种算法的数据预测，并附带相应的Matlab源码。BiLSTM算法是对LSTM算法的改进，引入了双向循环结构，能够更好地捕捉序列数据中的上下文信息。BP神经网络是一种经典的人工神经网络算法，具有广泛的应用。
2023-09-14 16:28:53
171
原创 正交幅度调制（Orthogonal Amplitude Modulation）的简单理解及 Matlab 实现
通过将原始消息信号分解为正交子信号，并将每个子信号调制到不同的载波上，OAM 实现了信号的传输和解调。然后生成了两个正交的子信号 m1(t) 和 m2(t)，并将它们相加得到原始消息信号 m(t)。接下来，对每个子信号进行调制操作，得到调制后的子信号 s1(t) 和 s2(t)，并将它们相加得到最终的调制信号 s(t)。在解调部分，我们将调制信号 s(t) 与对应的载波进行乘积运算，得到解调后的子信号 demod1(t) 和 demod2(t)。title(‘解调后的消息信号 demod_m(t)’);
2023-09-14 16:28:09
450
原创 Matlab实现等高线图
在上述代码中，我们将生成的网格坐标x和y以及高度值矩阵Z作为输入参数传递给contour函数，以绘制等高线图。除了基本的等高线图，Matlab还提供了许多其他选项和功能，可以进一步个性化定制等高线图的外观。在Matlab中，我们可以使用contour函数来实现等高线图的绘制。首先，我们准备了二维数据，然后使用contour函数绘制等高线图，并添加了标题和标签。然后，我们根据具体的函数关系计算了每个点的高度值，并将结果保存在矩阵Z中。其中，X和Y是表示网格坐标的矩阵，Z是对应的高度值矩阵。
2023-09-14 16:27:24
1555
原创 图片深度信息提取的MATLAB仿真
通过使用MATLAB提供的工具和函数，我们可以方便地进行深度信息提取的仿真，并获取图像中不同对象的距离信息。接下来，我们可以对加载的图像进行预处理，以准备进行深度信息提取。这种方法利用两个摄像头的图像，通过计算两个视图之间的视差来估计物体的深度。深度信息提取是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及从图像或视频中获取场景中不同对象的距离信息。在本文中，我们将使用MATLAB进行图片深度信息提取的仿真，并提供相应的源代码。首先，我们需要对图像进行校正，以消除由于摄像机的不完美设置而导致的畸变。
2023-09-14 16:26:40
196
原创 Matlab：实时屏幕更新
在Matlab中，实时屏幕更新是一项非常有用的功能，它允许我们在运行程序时动态地更新图形界面。在本文中，我将详细介绍如何在Matlab中实现实时屏幕更新，并提供相应的源代码示例。除了简单的图形更新，实时屏幕更新还可以用于更复杂的应用，例如数据可视化、动画和交互性应用程序。您可以根据自己的需求和想法，结合Matlab的强大功能，实现各种各样的实时屏幕更新效果。例如，下面的代码创建一个大小为800x600像素的窗口，并将其位置设置在屏幕的中央。在每次循环中，我们可以更新窗口中的内容，并使用Matlab的。
2023-09-14 16:25:56
336
原创 CoSaMP算法在医学图像去噪中的MATLAB仿真
在本示例中，我们将使用MATLAB内置的"cameraman"图像，它是一张常用的测试图像。在本示例中，我们将使用MATLAB内置的"cameraman"图像，它是一张常用的测试图像。最后，我们可以将去噪后的图像与原始图像进行比较，以评估去噪效果。通过运行上述代码，您将获得一个包含三个子图的图像窗口，分别显示原始图像、带噪声的图像和去噪后的图像。通过运行上述代码，您将获得一个包含三个子图的图像窗口，分别显示原始图像、带噪声的图像和去噪后的图像。接下来，我们将向图像中添加一些高斯噪声，以模拟真实的医学图像。
2023-09-14 16:25:12
83
原创 基于MATLAB的乳腺肿瘤图像分割
通过指定聚类的簇数，我们可以将图像分割为不同的区域。聚类结果存储在pixelLabels变量中，然后我们将其重塑为与原图像相同大小的分割图像。乳腺肿瘤图像分割是医学图像处理中的一个重要任务，它可以帮助医生准确地识别和定位乳腺肿瘤区域，为诊断和治疗提供有力的支持。本文将介绍如何使用MATLAB进行乳腺肿瘤图像分割，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们可以在MATLAB中实现乳腺肿瘤图像的简单分割。当然，这只是一种基础的方法，实际应用中还可以结合其他图像处理算法和技术进行更精确的分割。
2023-09-14 16:24:28
160
原创 基于卷积神经网络（CNN）的图像超分辨率重建——MATLAB仿真
图像超分辨率重建是一项重要的计算机视觉任务，旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率的细节信息。本文将介绍如何使用MATLAB进行基于CNN的图像超分辨率重建的仿真，并提供相应的源代码。我们可以使用现有的高分辨率图像，然后通过下采样和模糊操作生成对应的低分辨率图像。当然，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求和数据集进行更复杂的模型设计和训练。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的低分辨率图像进行超分辨率重建。上述代码中，我们导入了一个新的低分辨率图像，并使用训练好的模型对其进行超分辨率重建。
2023-09-14 16:23:43
371
原创 基于MATLAB GUI的数字图像处理
以上是一个基于MATLAB GUI的数字图像处理的示例。通过创建一个GUI应用程序，并使用MATLAB提供的图像处理函数，我们可以实现图像加载、显示、灰度化、平滑、边缘检测和保存等功能。在本文中，我们将使用MATLAB GUI（图形用户界面）来展示数字图像处理的一些常见操作，并提供相应的源代码。请注意，以上示例代码只是展示了一些常见的数字图像处理功能，实际的应用可能需要更复杂的算法和处理步骤。然而，通过借助MATLAB的强大功能和GUI设计，我们可以轻松构建出更加复杂和功能丰富的数字图像处理应用程序。
2023-09-14 16:22:59
93
原创 车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法研究
接着，根据距离判断是否存在碰撞风险，并通过绘制车辆位置和碰撞风险的散点图展示了车载自组织网络中车辆的安全情况。最后，通过绘制节点位置和连接关系的散点图和传输延迟矩阵的热图，展示了车载自组织网络中路边节点的性能情况。通过MATLAB实现了评估路边节点传输性能和基于车辆距离的防碰撞算法，并提供了相应的代码示例。车载自组织网络中的路边性能是指路边基础设施节点在网络中的传输性能和通信质量。车载自组织网络中的防碰撞算法是为了保证车辆之间和车辆与路边基础设施之间的安全通信和协同工作。一、车载自组织网络中路边性能研究。
2023-09-14 16:22:15
141
原创 Matlab：创建和绘制图表
通过以上示例代码，你可以在Matlab中创建和绘制各种类型的图表。根据你的需求和数据类型，选择适合的图表类型，然后使用相应的函数进行绘制。记得为图表添加标题和标签，以便更好地解释和理解图表的含义。在Matlab中，图表是可视化数据和结果的重要方式。本文将介绍如何使用Matlab创建和绘制各种类型的图表，并提供相应的源代码示例。折线图是一种常用的图表类型，用于显示随着变量的变化而变化的数据趋势。散点图用于显示两个变量之间的关系，其中每个点代表一个数据样本。箱线图用于显示数据的分布情况和离群值。
2023-09-13 18:16:31
254
原创 基于计算机视觉的芯片缺陷检测——附带MATLAB代码
在这篇文章中，我们将介绍如何使用计算机视觉实现芯片缺陷检测，并提供相应的MATLAB代码。首先，我们需要准备一个用于训练的数据集，其中包含正常芯片和有缺陷芯片的图像。通过以上代码，我们建立了一个基于Faster R-CNN架构的目标检测器，并使用提供的数据集进行训练和评估。然后，我们可以应用该模型来检测输入图像中的芯片缺陷，并可视化检测结果。计算机视觉技术在芯片缺陷检测中具有广阔的应用前景。通过使用深度学习模型和合适的训练数据，我们可以实现高效准确的芯片缺陷检测，从而提高产品质量和生产效率。
2023-09-13 18:15:47
486
原创 基于 MATLAB Simulink 的直流电机开环和比例控制闭环仿真
在上述代码中，我们首先定义了直流电机的参数，包括电阻（Ra）、电感（La）、转矩常数（K）、转动惯量（J）和阻尼系数（B）。在 Simulink 中，我们可以将比例控制器连接到电机的输出端，并将电机的转速反馈连接到比例控制器的输入端。闭环控制是一种常用的控制方法，其中电机的输出被反馈到控制器中，以调整输入信号，使得输出符合预期。在上述代码中，我们首先定义了直流电机的参数，与开环控制仿真中相同。在 Simulink 中，我们可以使用电机的动态方程建立电路模型，并将输入电压作为信号源连接到电机。
2023-09-13 18:15:03
1075
原创 灰狼算法求解复杂地形下无人机路径规划问题（Matlab实现）
无人机路径规划是无人机领域中的一个重要问题，特别是在复杂地形条件下。在灰狼算法中，个体被模拟为灰狼，并通过模拟狼群的捕食行为来获得最优解。更新灰狼位置：根据当前灰狼个体的位置和适应度值，更新每个灰狼的位置。通过模拟狼群的捕食行为，灰狼个体将根据当前最优解和最差解的位置来调整自己的位置。将当前最优解更新为适应度值最好的灰狼的位置。初始化灰狼群：根据问题的要求，初始化一定数量的灰狼个体，并随机分布在搜索空间中。计算适应度：根据每个灰狼个体在搜索空间中的位置，计算其适应度值，即目标函数的值。
2023-09-13 18:14:19
139
原创 基于MATLAB的无人机植保作业路径规划
变异操作通过随机改变路径中的节点顺序来引入新的解。而对于植保无人机来说，一个重要的问题是如何规划最优的作业路径，以提高作业效率并确保植物得到适当的保护。通过遗传算法优化，我们能够得到最优的作业路径，从而提高植保无人机的作业效率和植物的保护效果。在植保无人机的作业过程中，需要考虑多个因素，如作业区域的形状、作物的分布、风速和风向等。我们可以将作业区域划分为离散的网格，然后将每个网格点作为路径上的节点，通过遗传算法来搜索最优路径。通过以上的遗传算法优化过程，我们可以得到一条最优路径，即植保无人机的作业路径。
2023-09-12 15:35:35
184
原创 数字调制与解调设计的Matlab仿真
常见的调制技术包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）和正交调制（如正交振幅调制（QAM）和正交频分多路复用（OFDM））等。数字调制和解调是现代通信系统中重要的技术环节，它们在无线通信、有线通信和数据传输中发挥着关键作用。本文将介绍如何使用Matlab进行数字调制和解调的仿真设计，并提供相应的源代码。首先，我们要定义调制信号的参数，例如信号频率、采样频率和调制指数等。在幅度调制中，解调可以通过简单地提取调制信号的振幅来实现。幅度解调是将经过幅度调制后的信号还原为原始信号的过程。
2023-09-12 15:34:51
271
原创 Matlab GUI BP神经网络单个或连续手写数字识别系统
当用户点击"识别"按钮时，程序将获取绘图区域中的数字图像，并使用训练好的BP神经网络模型进行数字识别。本文将介绍如何使用Matlab GUI创建一个基于BP神经网络的手写数字识别系统，该系统可以实现单个或连续手写数字的识别。通过以上的代码，我们可以创建一个基于Matlab GUI的BP神经网络手写数字识别系统。系统将根据用户绘制的数字图像，通过BP神经网络模型进行识别，并在GUI界面中显示识别结果。此外，为了使系统具有更好的性能，可能需要使用更大规模的数据集进行训练，并进行适当的调参和优化。
2023-09-12 15:34:07
61
原创 Matlab: 验证有效句柄
验证句柄的有效性是一项重要任务，因为在处理复杂的程序和大型项目时，确保句柄引用的对象存在并且有效是至关重要的。当我们在Matlab中创建一个对象时，实际上创建的是对象的副本，而句柄则指向该副本。通过句柄，我们可以访问和修改对象的属性，并且所做的更改会反映在所有引用该对象的句柄上。通过验证句柄的有效性，我们可以避免在无效句柄上执行操作，从而增加程序的稳定性和可靠性。函数销毁了该图形对象，并再次验证句柄的有效性。函数一样，由于我们刚刚创建了该对象，因此句柄应该是有效的，所以将显示消息"句柄有效！
2023-09-12 15:33:23
279
原创 基于MATLAB GUI的射击仿真系统
射击仿真系统是一种常见的训练工具，可以帮助射击爱好者提高瞄准和射击技巧。本文将介绍如何使用MATLAB GUI创建一个简单的射击仿真系统，并提供相应的源代码。在上述代码中，我们首先创建了一个MATLAB GUI窗口，并在窗口中添加了一个靶场图像、一个射击按钮和一个文本框用于显示得分。将在点击按钮时触发，它会在靶场上随机生成击中点，并根据击中点的位置计算得分。点击"射击"按钮，系统将在靶场上随机生成一个击中点，并显示得分。首先，我们需要创建一个MATLAB GUI界面，用于显示靶场和射击结果。
2023-09-12 15:32:39
77
原创 混合蛙跳算法在最优求解中的实现及Matlab源码
它通过模拟蛙群的觅食行为，通过蛙个体的交流和合作，寻找最优解。通过调整参数和对算法的迭代次数，可以得到较优的解。初始化参数：包括蛙群的规模（population）、蛙个体的数量（n）、蛙个体的跳跃步长（step_size）、蛙个体的最大跳跃次数（max_jumps）等。通过信息交流，蛙个体可以学习到其他蛙个体的优点和经验，从而提高自身的优化能力。全局搜索：对整个蛙群进行全局搜索，利用全局最优解的信息指导蛙个体的跳跃行为，从而寻找全局最优解。更新蛙个体位置：根据蛙个体的跳跃步长和跳跃次数，更新蛙个体的位置。
2023-09-12 15:31:55
60
原创 基于分块DCT变换的图像重建 Matlab 仿真
分块离散余弦变换（DCT）是一种常用的图像压缩方法，它将图像分成小块，并对每个小块进行DCT变换。通过上述代码，我们首先将输入图像转换为灰度图像（如果输入图像不是灰度图像），然后将其分成大小为8x8的小块。对于每个小块，我们应用DCT变换，然后再应用逆DCT变换，以重建原始图像。通过使用 Matlab 提供的内置函数，你可以轻松实现这一过程，并对其进行进一步的改进和优化。接下来，我们将对图像进行分块DCT变换。我们需要选择适当的块大小，通常情况下，选择8x8的块大小是常见的选择。
2023-09-12 15:31:11
122
原创 使用改进的遗传算法在MATLAB中解决单目标优化问题
在MATLAB中，我们可以使用改进的遗传算法来解决单目标优化问题。这样，我们就使用改进的遗传算法在MATLAB中解决了单目标优化问题。你可以根据自己的需求修改适应度函数和遗传算法的参数来解决不同的优化问题。运行这段代码后，改进的遗传算法将开始搜索最小值。算法将迭代指定的最大代数（在本例中为50代），并显示每一代的结果。接下来，我们将实现改进的遗传算法来解决这个单目标优化问题。我们将使用MATLAB的遗传算法工具箱来简化实现过程。请注意，如果你要求解最大值，你可以在返回之前将适应度函数的符号取反。
2023-09-12 15:30:27
118
原创 基于MATLAB GUI的图像去噪：值+小波+维纳+滤波器
图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一，它的目标是从受到噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。在去噪按钮的回调函数中，根据用户选择的去噪方法，我们使用不同的图像去噪算法对加载的图像进行处理，并在图像显示区域展示去噪后的结果。小波变换：通过对图像进行小波变换，将图像分解为不同频率的子带图像。的函数，它创建了一个GUI窗口，包含一个图像显示区域、一个加载图像按钮、一个去噪操作选择列表和一个去噪按钮。使用GUI界面加载图像并选择相应的去噪方法后，点击"去噪"按钮即可看到去噪后的图像结果在图像显示区域中展示出来。
2023-09-12 15:29:43
139
原创 基于MATLAB的区域性像素等值图像隐写
区域性像素等值图像隐写是一种基于像素的隐写技术，它利用图像像素的等值特性来隐藏秘密信息。在这种技术中，我们将秘密信息嵌入到图像的像素中，通过微小的改变来隐藏信息。由于图像像素的等值特性，这种隐写方法在视觉上是不可察觉的。在这一步中，我们将秘密信息嵌入到图像的像素中。隐写术是一种信息隐藏技术，通过在载体中嵌入秘密信息，使得这些信息在视觉上不可察觉。在本文中，我们将介绍基于MATLAB的区域性像素等值图像隐写技术。在完成秘密信息的嵌入后，我们可以将包含秘密信息的图像保存到磁盘上。步骤3：嵌入秘密信息。
2023-09-12 15:28:59
39
原创 基于计算机视觉的钟表时间识别 - 包含Matlab源码
最后，时间识别阶段通过机器学习或模式匹配的方法确定钟表上的时间。读者可以根据实际需求和数据集的特点进行适当的调整和扩展，以实现更准确和鲁棒的钟表时间识别系统。在图像预处理阶段，我们将对输入图像进行一系列的操作，以减少噪声、增强图像对比度，并提取出钟表的表盘区域。最后，在时间识别阶段，我们将根据这些特征向量使用机器学习或模式匹配的方法来确定钟表上的时间。钟表时间识别是计算机视觉中的一个研究方向，它旨在通过图像处理和模式识别算法，准确地读取和识别钟表上的时间。
2023-09-12 15:28:15
294
原创 基于形态学重建和过滤改进的FCM算法的图像分割
通过引入形态学重建和滤波项，该算法能够有效地去除图像中的噪声和模糊性，改善传统FCM算法在图像分割中的性能。接下来，我们使用过滤改进的FCM算法进行进一步的图像分割，其中在目标函数中引入了滤波项以减少噪声的影响。FCM算法是一种基于聚类的图像分割方法，其核心思想是将每个像素点分配到不同的聚类中心，以实现图像的分割。在图像分割中，形态学重建可以帮助去除图像中的小的噪声区域，同时保持较大的目标区域完整。通过实验结果的观察与分析，我们可以评估提出的过滤改进的FCM算法在图像分割中的性能。过滤改进的FCM算法。
2023-09-12 15:27:31
92
原创 SHE PWM的Simulink仿真和谐波分析（Matlab）
SHE PWM的Simulink仿真和谐波分析（Matlab）在电力电子领域中，选择合适的调制策略对于实现高质量的电力转换至关重要。其中，选择谐波抑制效果较好的调制方法是一项具有挑战性的任务。本文将介绍一种基于Space Harmonic Elimination (SHE) 脉宽调制（PWM）的Simulink仿真方法，并对其进行谐波分析。同时，我们将提供相应的Matlab源代码。SHE PWM是一种用于控制电力转换系统的调制方法，其主要目标是抑制输出电压中的谐波成分。在SHE PWM中，通过选择适当的调制
2023-09-12 15:26:46
434
空空如也
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