Hai_Lang_IT的博客

毕业设计-基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理系统：随着互联网信息技术的不断发展与普及，语音依然是人类沟通、 交流传递信息的重要载体。语音信号处理是一个新兴的交叉学科，是语音和数字信号处理的两个学科的结合产物，即综合运用数字信号处理技术对语音信号进行处理。 随着互联网、信息技术的发展，除了人们之间自 然语言的交流，人机对话以及智能领域也都使用 语音。语音信号在采集、存储、传输过程中会不可避免的受到噪声和干扰的污染， 当语音信号淹没在噪声中时，人们很难得到有用的信息， 给语 音信号的处理带来不便。 文章利用

毕业设计-基于MATLAB的最短路径算法分析：随着社会快速发展，人们生活水平提高，很多需求都在向着最优化、最快捷、最高效的方向延伸，而最短路径算法则是图论研究中的典型问题。最短路径算法就是用于计算一个节点到其他节点的最短路径问题，一般是指确定起点的最短路径问题，求起始节点到某一终点的最短路径问题，也常用于已知起点和终点，求解两节点之间的最短路径。最短路径问题一直是计算机科学，运筹学，地理信息科学等学科的一个研究热点。国内外大量专家学者对此问题进行了深入研究。经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的

毕业设计-一种基于 MATLAB 的指纹识别方法：在全球信息化的大环境下，人们的身份信 息识别备受关注。密码遗忘或泄露后，简单的 修改密码或使用磁卡符号设置等操作已不能 满足用户需求，因而数据的安全性和可靠性至 关重要。指纹所具有的独特性和方便性，使其 在智能身份识别领域的应用较为普遍。目前，智能手机上的指纹解锁功能受到了用户的 一致好评，基于指纹识别原则的权威系统和考 试记录已被推广运用至各领域。虽 然 指 纹 特 征仅包含了人体很小一部分的信息，但对于每 个独立 的 个 体 来 讲，能够有效地进行身份识

毕业设计-基于 Matlab 的蚁群算法求解旅行商问题：蚁群算法是一种解决组合优化问题的算法，具有灵 活性、稳健性等优势，而旅行商问题正是一个利用蚁群 算法得以解决的经典选择优化问题。本文首先以蚁群算 法为研究对象，阐述了蚁群算法的基本原理、模型的建 立以及算法的实现流程，其次讨论了蚁群算法在经典的 旅行商问题上的应用，最后利用 Matlab 软件对旅行商问 题进行编程求解并对最终实验结果进行了分析。 群体智能优化算法来自于对自然界中的有生物种在 寻觅食物时所做出的行为的仿真模拟。这种算法是将搜 索和优化的

毕业设计-基于Matlab的遗传算法在结构优化设计中的应用：遗传算法（1972年提出）已经不能很好的解决大规模计算量问题，它很容易陷入“早熟”，常用混合遗传算法，合作型协同进化算法等来替代，这些算法都是GA的衍生算法。遗传算法 （Genetic Algorithm） 是一种通过模 拟自然进化过程搜索最优解的方法，其主要特点 是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数 连续性的限定，具有更好的全局寻优能力，采用 概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜 索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的 规则。 由

毕业设计-基于 MATLAB 的图形图像处理系统的设计与实现：在数字信息化的今天，我们都被各种各样的信息所包围着，如何这些海量的信息里面快 速准确的寻找出有用的信息，成为了你能脱颖而出的关键。而信息是抽象的，它依附在各种 媒体所表示的数据中，其中，图像信息是人类获取信息的重要来源之一。 数字图像处理技术是通过计算机对图像进行去除噪声、复原、增强、压缩、几何变换、 提取特征等处理的方法。20世纪初，图像处理首次应用到海底电缆传送图像的质量优化。随着科学技术的发展，计算机网络已是人们生活中无法离去的工具，故信

毕业设计-基于MATLAB的医学影像数据迁移学习的实现：近年来，基于深度学习的计算机视觉技术 越来越多地应用于临床影像数据的分类和识别。在深度学习和机器学习领域，不论是数据还是模 型都可进行一定的迁移，尤其是在某些应用场景下，如目标数据量较大但标注的数据样本较少时，机器可依靠模型的迁移捕捉到其他数据集中与目标数据集共享的参数信息，并将其迁移至 目标数据集中，进而加强深度学习训练模型识别图像的能力 。迁移学习（transfer learning） 作为一种机器学习方法，可将模型学习到的知识从源领域迁移至另一

毕业设计-基于 Matlab 的心电信号去噪系统设计：心电信号是人类最早进行研究并应用于医学临床诊断的一种生物医学信号。通过对心电信号的研究,可以了解心脏的生理特性,为心血管疾病的诊断提供重要依据。由于人体心电信号本身十分微弱,且具有随机性,常常被淹没在强噪声中,因此,心电信号的稳健提取具有相当大的困难。为了消除心电信号中的噪声干扰,国内外研究者已经提出许多方法,其中小波变换去噪是近年来研究非常活跃的一种方法。在利用小波变换对心电信号去噪的过程中,如何在小波域正确区分信号和噪声,即选取最佳阈值,是小波变换去

毕业设计-基于 MATLAB 的小波去噪的研究：近些年来，小波分析理论发展得十分迅速，良 好的时域和频域特性使得其广泛地被应用于实际。 在现实中，搜集到的信号往往都是含有噪声的，噪 声的存在常常会将原始信号所要表达的信息掩盖 掉，所以，在实际对信号的处理过程中，降噪是首 先要进行的，并且是非常重要的一个步骤。 小波分析法去噪是当前广泛应用的信号去噪 方法，小波分析法源于傅里叶变换，却相比传统的 傅里叶分析去噪而言，更适合于对非平稳信号的去 噪问题。傅里叶分析去噪适合于平稳信号去噪，可 是生活中非平稳信号是绝

毕业设计-基于 MATLAB 的图像去雾技术研究：工业促进了人类社会的发展，随之而来的是空气污染越来越严重，空气中悬浮的尘粒和水滴在大气光的散射和吸收下形成雾霾。雾霾天气条件下，自然光受空气中悬浮粒子的干扰发生散射，使所获取的户外图像对比度和色彩饱和度降低，图像细节模糊不清，其视觉效果会显著降低，从而限制了景物的识别，造成一些户外图像采集装置无法正常工作。计算机视觉应用领域，如智能交通、遥感探测、安全监控等，其有效性与采集到的图像的可视性息息相关，对图像质量要求较高。因此，对雾霾天气所采集的退化图像做清晰化

毕业设计-基于 MATLAB 的图像分割算法研究及实现：图像分割是图像处理与理解、模式识别和人工智能等多个 领域中非常关键的问题，是计算机视觉技术中重要步骤，其作 用在汽车车型自动识别系统、检查癌细胞、精密零件表面缺陷 检测等领域中不可忽视。图像分割是通过将图像中感兴趣的对 象与其背景分割，分割出的区域作为特征提取的目标对象，特 征可以是像素、颜色、纹理等。最理想的分割结果就是分割出的 每一块区域都可以表示其对象的特征，可以通过对其特征的提 取进行图像的识别和重建等任务。在数字图像处理的大部分领域中，图像分

毕业设计-基于 MATLAB 的图像边缘检测算法的研究和实现：二十世纪五十年代，人们开始提出一些数字图像处理的技术，是通过计算机对图像 所包含的信息进行加工和处理后，使得图像中的信息能够为我们所用。从早期的报纸业， 到 1964 年，在航天领域中，有里程碑作用的“旅行者七号”太空船在太空中拍摄了月 球的照片，并回传给地球上的工作站成功处理，到现在的我们所能接触到的统计学、医学等等各种领域之中，数字图像处理已经迅速发展，并成为了我们不可或缺的重要技术 和研究对象。 图像处理中最关键的一步就是对图像信息进行分解

毕业设计-基于MATLAB的尿沉渣图像有形成分的自动分类方法的研究与实现：尿沉渣是尿液经过离心或自然沉淀之后形成的沉渣，是尿液中各有形成分的集合，包括红细胞，门细胞，上皮细胞。管型，结晶和杂质等成分。尿沉渣检查能辅助临床对泌尿系统疾病进行诊断，但其成分众多。不易区分，临床上常用的尿液检查方法有干化学法、流式法和镜检法等。干化学法应用试纸条进行检测，成本低，但只能测试尿液中的某些化学成分，无法分析尿沉渣形态，从面影响对病变部位的判断，其试纸条也容易受到药物影响:流式法的检测结果较准确，医院使用率也很高，但其设

毕业设计-基于 MATLAB 的课程教学质量评价模型的研究与实现：教学质量是教育竞争力的核心内容，是高等教育特别是高职院校的生命线，是教育可持续发展的基础和前提。提高教学质量是各高校特别是高职院校提高教育质量的核心，尤 其是提高教师的课程教学质量。学校教学过程的中心环节是教师课程教学，课程教学是 教师教学质量的集中反映，学校教育质量的高低取决于教师课程教学质量的好坏。所以， 教师课程教学质量评价是教学管理整个评价的一个核心内容，它在整个教师考核过程中占 有举足轻重的作用。 高职学院教学工作是学校常规

毕业设计-基于 MAT LAB 的神经网络在股市预测中的应用股市变化叵测，掌握其变化规律并预测其走势，一直是投资者梦寐以求的一件事。 但影响股市的因素太多，因 此，要从理论上彻底弄清股市的变化机理将十分困难。 但股市确实隐含着规律性，因此出现了各种各样的学说和假 说，有的甚至相互矛盾，但它们都从某个侧面反映了这种规律性，股市技术分析中道氏理论中的 三大假设是：①市场行为涵盖一切信息；②价格沿趋势移动；③历史会重演。 根据道氏三大假设，股市是可以预测的，至少是短期可预测的，但至今没有一个大家都满意的模型。试图

毕业设计-基于MATLAB的混凝土裂缝宽度计算方法研究：混凝土因其强度高、耐久性好、价格低廉、原材料来源广 泛，已广泛应用于各种建筑工程中。 但是在外部荷载、施工 方法、服役环境等因素的影响下，混凝土结构会产生不同形 式、不同程度的裂缝 。 这不仅会影响建筑物的外观，而且对 建筑物的稳定性和结构的耐久性都会产生很大影响。 在混凝 土结构中，裂缝宽度和形状是评估其耐久性的重要标志 。 及时识别混凝土表面的裂缝宽度、长度，有助于评价混凝土结 构的健康状态，预计其发展状况并做出相应的维修措施 。 传统的混凝土裂缝

毕业设计-基于 ＭＡＴＬＡＢ的红外图像预处理算法对比研究：红外图像成像的特征可以总结为两 点：一 是 分 辨 率 低；二是图像质量 差，非 常 模 糊，含有大量的噪声。因 此， 要从背景复杂、信噪比低的此类图像中识别并提取目标， 是非常复杂的过程。经过全面的分析后发现，噪声和邻近 区域之间的灰度差是非常明显的。以此为依据，完成图像 的平滑处理，剔除噪声，能够为后续的目标检测、图像分割 创造良好的条件。 中值平滑滤波 在众多的非线性平滑滤波中，中值平滑滤波应用最为 普及。它以邻域运算为 基 础，与卷积较为相似

毕业设计-基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理方法的研究与实现：随着互联网信息技术的不断发展与普及， 语 音依然是人类沟通、 交流传递信息的重要载体。 语音信号处理是一个新兴的交叉学科， 是语音 和数字信号处理的两个学科的结合产物， 即综合 运用数字信号处理技术对语音信号进行处理 。 随着互联网、 信息技术的发展， 除了人们之间自 然语言的交流，人机对话以及智能领域也都使用 语音。 语音信号在采集、 存储、 传输过程中会不 可避免的受到噪声和干扰的污染， 当语音信号淹 没在噪声中时， 人们很难得到有用的信

毕业设计-基于 PID 控制算法仿真算法研究- Matlab：ID 控制器(亦称 PID 调节器)是发展 最早的控制算法之一。它的参数整定方式简便，结构改变灵活，有比例调节、比例积分调节以及比例积分加微分调节。 然而，随着控制过程日益复杂，控制要求不断提高，很多产品的生产过程要求不允许超过设定值，例如 在葡萄酒的酿制过程中，任何一种原料的一点点超标都会影响葡萄酒的整体口味，因此生产过程中的无超 调控制是非常重要的。在发展速度越来越快的今天，工业自动化的科技水 平已成为一个国家发展快慢的重要标志，同时国家的发

毕业设计-基于 BP 神经网络企业财务模型优化分析 -MATLAB ：企业财务管理是整个企业资金运行控制中心，其运行状况与整个企业运转密切相关，随着经济一体化不断发展，企业经营过程中存在的不确定性逐渐增强，在此基础上导致的财务风险不断增多，因此需要对财务管理进行有效管理，降低财务困境出现的可能性。大数据背景下需要通过计算机技术对企业财务管理进行仿真分析，建立企业财务模型，在其运行过程中对企业未来财务运行多种情况进行综合性分析，并制定对应预警措施，降低企业未来运转过程中可能存在的风险。优化企业财务结构的作用在

毕业设计-基于BP神经网络的水果识别系统-matlab：我国地域广阔、水果资源丰富，随着科技发展和社会需求 的加大，水果的种植规模也在不断增大；同时也出现了复合型 果园。在复合型果园场景中，借助水果识别系统配合机械化设 备可以完成自动采摘、分拣等操作；尽管人工同样能实现相同 的操作，但是效率不高、需要的劳动力也较大。而且，随着劳动 力结构的转变，从事农业的劳动力也在不断减少。所以将其应 用到生产当中可以代替大量的劳动力，可以达到高效、方便的 特点。 在当前，国内外对水果识别以及神经算法的研究已经取得 了不错

毕业设计-基于 BP 神经网络的房地产价值评估研究-matlab:随着城市化发展，我国房地产市场发展迅速，出现了大量的消费、投资等交易 活动。其中，住宅类房地产是房地产市场的热点，占据了最大的开发投资比重。房 价的快速上涨引发的种种矛盾引起了社会各界的广泛关注，要求对房地产价格进行 客观准确的评估，从而使人们准确把握房地产价格及其走势。然而传统的房地产评 估方法耗费大量人力物力，速度慢、主观性强，无法满足房地产市场中大量的交易 与价格评估需求，此外，由于房地产自身所固有的特殊属性，影响房地产价格的特 征因素

毕业设计-基于BP神经网络传染病时间序列预测-matlab：时间序列是将某一指标在不同时间上的数值 按时间先后顺序排列而成的数列 。对传染病时间序列进行观察、研究，找寻它发展变化的规律， 并对未来准确预测，可为卫生资源合理配置提供科学依据。随着科学技术的迅猛发展和计算机的普及，ARIMA 、灰色模型、残差自回归模型等多种预测模型作为经典的预测技术，在传染病 预测中得到了广泛应用。但预测模型无法处理非线性关系的局限性限制了模型的适用性。人工神 经网络作为新兴的技术，能很好的处理的非线性关系，在人工智能

计算机毕业设计之matlab人脸识别:在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。