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原创 专题1：仿生优化算法目录
仿生优化算法是一种基于生物仿生学的优化方法，它通过模拟自然界中生物的进化、遗传、自然选择等过程来寻找最优解。仿生优化算法的基本思想是通过模拟自然界中生物的进化过程来寻找问题的最优解。它借鉴了生物的遗传、交叉、突变等机制，将问题的解看作是生物个体，并在搜索过程中不断调整和优化这些个体。算法通过模拟生物遗传过程，使用交叉、突变等操作对解进行更新和改进，使得新的解继承了父代解的一些优点，同时又具有一定的变异和创新。这种选择过程可以模拟自然选择机制，使得优秀的解有更多的机会被保留下来，逐步接近问题的最优解。
2023-09-27 13:11:43
943
原创 【导频位置优化】基于HS和声搜索导频最优位置插入算法的MIMO-OFDM信道估计和均衡matlab仿真
MIMO-OFDM（多输入多输出正交频分复用）技术作为现代通信系统中的关键技术，能够有效提高系统的频谱利用率和数据传输可靠性。在 MIMO-OFDM 系统中，准确的信道估计和均衡是保证系统性能的关键。而导频位置的插入对信道估计的精度有着重要影响，HS和声搜索算法作为一种智能优化算法，可以用于寻找导频的最优位置插入，以提升信道估计和均衡的性能。在HS算法中，将问题的解空间看作是一个和声空间，每个解（和声）由多个决策变量（音符）组成。算法通过不断迭代，根据一定的规则更新和声，以寻找最优解。
2025-05-07 23:27:09
930
原创 【姿态估计】基于ATSUKF算法的卫星姿态估计matlab仿真
卫星姿态控制是卫星实现其各项任务的关键技术之一，准确的姿态估计对于卫星的稳定运行、有效载荷的正常工作以及轨道控制等方面都具有至关重要的意义。在卫星姿态估计中，由于测量数据存在噪声、系统模型存在不确定性等因素，需要采用合适的滤波算法来提高姿态估计的精度和可靠性。
2025-05-02 02:48:25
514
原创 基于带通滤波的ECG信号P波检测matlab仿真
ECG 信号特点：心电图（ECG）信号是由心脏电活动产生的生物电信号，包含了多个特征波，如 P波、QRS波群、T波等。P波代表心房去极化过程，其频率相对较低，一般在0.67 - 5Hz左右，幅度较小，通常在0.1 - 0.3mV之间。带通滤波原理：带通滤波器是一种允许特定频率范围内的信号通过，而阻止其他频率信号通过的滤波器。对于ECG信号的P波检测，选择合适的带通滤波器可以有效地滤除其他频率成分的干扰，突出P波信号。
2025-04-24 15:42:55
39
原创 基于卡尔曼滤波的相位跟踪与估计算法matlab仿真
卡尔曼滤波是一种基于线性最小均方误差估计的递归滤波器，它利用系统的状态方程和观测方程，通过预测和更新两个步骤来不断地估计系统的状态。在相位跟踪与估计中，将相位作为系统的状态变量。假设相位随时间的变化遵循一定的动态模型，例如可以用一个简单的线性模型来描述相位的变化，即相位的变化率是一个常数加上一些噪声。同时，通过某种观测手段得到关于相位的观测值，观测值也会受到噪声的干扰。卡尔曼滤波的目标就是根据这些带有噪声的观测值，尽可能准确地估计出相位的真实值，并跟踪相位的变化。状态方程和观测方程定义预测步骤。
2025-04-24 14:40:46
37
原创 基于小波域隐马尔科夫树模型WHMT的图像去噪matlab仿真
小波变换是一种数学技术，它将信号或图像分解成不同尺度和位置的小波系数。通过离散小波变换（DWT），图像可以被分解为多个子带，包括低频子带（近似分量）和高频子带（细节分量）。低频子带包含图像的主要能量和大致轮廓，高频子带包含图像的边缘、纹理等细节信息。噪声通常主要分布在高频子带中，且其小波系数幅值相对较小。自然图像的小波系数具有随尺度呈指数衰减的特性，并且在不同尺度之间存在依赖性。WHMT 模型利用隐马尔可夫链来描述小波系数的这种跨尺度依赖性。
2025-04-24 12:57:36
117
原创 【MIMO-OFDM】基于MIMO-OFDM和MRC最大合并比接收器的通信系统matlab仿真,对比STC,BF,SM
多输入多输出（MIMO）技术、正交频分复用（OFDM）技术以及不同的信号处理和传输方案在现代无线通信系统中扮演着重要角色。MIMO - OFDM 结合了 MIMO 的空间复用和分集增益以及 OFDM 的抗多径衰落能力，而最大合并比（MRC）接收器则用于有效合并多个接收天线的信号。同时，空时编码（STC）、波束赋形（BF）和空间调制（SM）也是 MIMO 系统中常用的技术，它们各有特点和优势。
2025-04-18 09:27:16
932
原创 【三维重建】基于Kinect相机采集图像的物体三维重建算法matlab仿真
Kinect相机作为一种广泛应用于计算机视觉领域的设备，能够同时获取彩色图像和深度图像，为物体的三维重建提供了丰富的信息。基于 Kinect 相机的三维重建算法在机器人导航、虚拟现实、增强现实、工业检测等众多领域都有着重要的应用价值。通过对 Kinect 相机采集的图像进行处理和分析，能够精确地恢复出物体的三维形状和空间位置，为后续的各种应用提供基础。Kinect相机主要由RGB摄像头、红外投影仪、红外摄像头以及麦克风阵列等部分组成。
2025-04-14 14:59:16
766
原创 基于RBF神经网络的数据分类matlab仿真
在机器学习领域，数据分类是一项至关重要的任务，其目的是根据数据的特征将其划分到不同的类别中。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBF 神经网络）作为一种强大的机器学习模型，在数据分类中展现出卓越的性能。RBF神经网络是一种三层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层输入层的作用是接收输入数据的特征向量。
2025-04-09 11:53:44
33
原创 【ELM网络】基于ELM神经网络的通信链路数据接收器matlab仿真
ELM神经网络是一种单隐层前馈神经网络（Single - Hidden Layer Feed - Forward Neural Network，SLFN），其基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。设输入层有n个神经元，隐藏层有L个神经元，输出层有m个神经元。在基于ELM神经网络的数据接收器中，输入向量xi可以是接收到的信号序列r[k]及其相关特征，例如信号的幅度、相位、频谱特征等。输出向量ti则是对发送信号s[k]的估计或判决结果。
2025-04-09 11:37:10
116
原创 基于同态滤波的医学图像去噪matlab仿真
医学图像在疾病诊断、治疗方案制定以及病情监测等方面发挥着至关重要的作用。然而，在医学图像的采集、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，这严重影响了图像的质量和后续的分析处理。因此，有效的医学图像去噪技术是医学图像处理领域的关键研究内容之一。同态滤波作为一种基于频域分析的图像处理方法，能够在有效去除噪声的同时，增强图像的对比度，突出图像中的细节信息，在医学图像去噪中具有独特的优势和广泛的应用前景。
2025-04-09 06:21:20
25
原创 【图像滤波】基于马尔科夫随机场MRF的图像去噪算法matlab仿真
图像去噪是计算机视觉领域的经典问题，其核心目标是在保留图像细节的同时抑制噪声干扰。马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）作为一种概率图模型，通过刻画像素间的空间依赖关系，为图像去噪提供了强大的理论框架。
2025-04-03 12:30:21
355
原创 【WSN】基于WSN无线传感器网络的Leach协议和heed协议matlab性能对比仿真
无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）由大量微型传感器节点组成，具有自组织、分布式和多跳通信等特点。由于节点能量有限，如何高效管理能量成为WSN设计的核心问题。聚类路由协议通过将节点划分为簇（Cluster），由簇头（Cluster Head, CH）负责数据聚合与转发，能够显著降低网络能耗。
2025-03-30 21:08:00
467
原创 基于EKF和传感器融合的GNSS-INS惯性导航系统matlab仿真
基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和传感器融合的 GNSS - INS 惯性导航系统结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优势，利用 EKF 对两者的数据进行融合，以提高导航的精度和可靠性。GNSS 系统：GNSS 通过接收多颗卫星发射的信号，能够实时提供高精度的位置和速度信息，但它存在信号易受遮挡、更新频率较低（通常为 1 - 10Hz）以及在某些环境下精度下降等缺点。INS 系统：INS 由加速度计和陀螺仪组成。加速度计测量载体的加速度，陀螺仪测量载体的角速度。
2025-03-26 20:32:55
169
原创 通过蒙特卡洛算法求解电动汽车充电过程的matlab模拟与仿真
首先需要对电动汽车充电过程进行数学建模。一般来说，电动汽车充电过程可以用电池的等效电路模型来描述。这些模型将电池表示为一个电压源、一个内阻和一个电容等元件的组合，通过电路理论和电池的充放电特性来建立描述电池电量、电压、电流等参数随时间变化的微分方程。充电参数的随机化：实际的电动汽车充电过程受到多种因素的影响，如充电设备的功率波动、电池的初始状态差异、环境温度变化等。蒙特卡洛算法通过对这些影响因素进行随机抽样来模拟实际情况中的不确定性。
2025-03-26 20:28:57
32
原创 基于GA遗传优化算法的函数最优值计算matlab仿真,显示全局优化过程和局部优化过程
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化算法，可用于计算函数的最优值，能显示全局优化过程和局部优化过程。
2025-03-26 20:24:28
39
原创 【预编码】基于BD预编码和MMSE均衡的通信链路matlab误码率仿真,调整方式对比QPSK,16QAM,64QAM
在现代无线通信系统中，为了提高频谱效率和传输可靠性，人们不断探索和应用新的技术。预编码和均衡技术是其中的重要组成部分。BD（Block Diagonalization，块对角化）预编码可以有效消除多用户之间的干扰，而 MMSE（Minimum Mean Square Error，最小均方误差）均衡则可以在接收端对信号进行有效的恢复，减少信道噪声和干扰的影响。
2025-03-17 03:06:32
713
原创 基于相关估计法的语音信号基音频率估计matlab仿真
基音频率（Pitch Frequency）是语音信号的重要特征之一，它反映了声带振动的周期性，对于语音识别、合成、情感分析等领域具有关键作用。相关估计法是一种经典的基音频率估计方法，其核心思想是利用语音信号的周期性，通过计算信号的自相关或互相关函数来提取基音周期。基于自相关法的基音频率估计相关估计法是一种经典且有效的基音频率估计方法，通过自相关或互相关函数的峰值检测实现基音周期提取。
2025-03-17 02:42:31
53
原创 蚁群算法求解VRPTW问题matlab代码
带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是经典车辆路径问题（VRP）的扩展，要求车辆在满足客户时间窗约束的前提下，以最小化总行驶距离或成本为目标规划路径。该问题广泛应用于物流配送、公共交通调度等领域，具有重要的实际意义。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种受蚂蚁觅食行为启发的元启发式算法，通过模拟蚂蚁群体的协作和信息素更新机制，能够有效求解复杂的组合优化问题。
2025-03-17 02:36:25
83
原创 【电网重构】基于PSO粒子群优化的IEEE33电网重构算法matlab仿真
IEEE33节点配电网是一个常用的测试系统，由33个节点和37条支路组成，其中包含5条联络开关和32条分段开关。其拓扑结构相对固定，但通过改变开关的开合状态可以改变电网的拓扑结构，从而实现电网重构。该电网的主要参数包括节点电压、支路电阻、电抗、负荷功率等，这些参数决定了电网的运行状态和性能。PSO算法模拟了鸟群或鱼群的群体行为，每个粒子代表一个潜在的解，在搜索空间中飞行。每个粒子有自己的位置和速度，通过跟踪个体最优位置（pbest）和全局最优位置（gbest）来更新自己的位置。
2025-03-03 23:04:17
237
原创 基于PSO-GWO混合优化算法的matlab性能仿真,对比GWO
PSO-GWO混合优化算法是将粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）和灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）相结合的一种智能优化算法，旨在综合两者的优势，提高算法的搜索能力和收敛速度。PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟，将每个优化问题的潜在解看作搜索空间中的一个粒子，粒子在搜索空间中以一定的速度飞行，通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己的位置和速度。PSO-GWO混合优化算法通常是在算法运行过程中，将PSO和GWO的操作进行结合。
2025-03-03 22:54:04
71
原创 基于遗传算法的Ns+1个CVRP问题求解matlab仿真
车辆路径规划问题（CVRP，Capacitated Vehicle Routing Problem）是一个经典的组合优化问题，旨在为一组具有容量限制的车辆找到最优的行驶路径，使得所有客户的需求都能被满足，同时最小化总行驶成本（如总行驶距离）。而基于遗传算法求解Ns+1个CVRP问题，这里的Ns+1可能表示不同的场景或者实例，下面详细介绍其原理。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，在解空间中搜索最优解。
2025-03-03 22:47:54
69
原创 电动汽车充电过程中非侵入性负载监测算法matlab模拟与仿真
非侵入性负载监测的核心原理是基于负载的特征提取与匹配。不同的电器设备在运行时会表现出独特的电气特征，如电流、电压的波形、功率变化模式等。通过对总输入电气量进行分析，提取这些特征并与预先建立的负载特征库进行匹配，从而识别出各个电器设备的运行情况。在电动汽车充电过程中，其充电功率、电流变化等具有一定的规律和特征，可利用这些特性进行监测。该算法主要基于负载启动和停止时引起的功率突变事件进行监测。当电动汽车开始或停止充电时，会导致总功率发生明显变化。
2025-02-21 15:28:00
40
原创 基于BP神经网络的数据训练和预测算法matlab仿真
BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，常用于数据训练和预测任务。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。信息从输入层传入，经过隐藏层的非线性变换，最终在输出层得到输出结果。训练过程通过误差反向传播来调整网络的权重和偏置，使得网络输出与期望输出之间的误差最小化。使用训练好的网络对新的数据进行预测，将新数据输入网络，经过前向传播得到预测结果。
2025-02-21 15:24:48
144
原创 基于matlab的光平面镜反射模拟与仿真
光的反射遵循反射定律：反射光线与入射光线、法线处在同一平面内；反射光线与入射光线分别位于法线的两侧；反射角等于入射角。在二维平面中，假设平面镜放置在水平方向，入射光线与平面镜法线的夹角为入射角 ，那么反射光线与法线的夹角 满足。
2025-02-21 15:21:23
50
原创 基于MIMO-OFDM通信系统的离散傅里叶变换信道估计matlab仿真
MIMO-OFDM系统的性能在很大程度上依赖于准确的信道估计。信道估计的目的是获取信道的状态信息（CSI），以便在接收端进行准确的解调。离散傅里叶变换（DFT）作为一种高效的信号处理工具，在信道估计中得到了广泛应用。基于 DFT 的信道估计方法利用信道的稀疏特性，能够在降低计算复杂度的同时，提供较为准确的信道估计结果。MIMO技术通过在发射端和接收端使用多个天线，利用空间维度来提高通信系统的性能。在发射端，多个天线可以同时发送不同的信号，实现空间复用，从而增加系统的传输速率；
2025-02-10 19:24:14
62
原创 基于机载合成孔径雷达回波信号的目标成像算法matlab仿真,对比CS算法和RD算法
机载合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的对地观测技术，在军事侦察、地形测绘、灾害监测等众多领域发挥着关键作用。目标成像算法是 SAR 系统的核心部分，其中压缩感知（CS）算法和距离 - 多普勒（RD）算法是两种具有代表性的成像算法。机载 SAR 在飞行过程中，不断向地面发射窄带脉冲信号，并接收目标的后向散射回波。雷达与目标之间的距离随时间变化，通过对回波信号的处理，可以重建目标的二维图像。
2025-02-10 19:20:09
167
原创 基于小波变换的模糊图像融合算法matlab仿真
小波变换以其良好的时频局部化特性，能够有效提取图像的多尺度特征，在图像融合领域得到了广泛应用。同时，模糊理论可以处理图像中的不确定性和模糊性，两者结合形成的基于小波变换的模糊图像融合算法，为解决复杂的图像融合问题提供了有力的手段。多分辨率分析（Multi - Resolution Analysis，MRA）是小波变换的核心理论。它将信号在不同分辨率下进行分解，得到不同频率成分的子带信号。
2025-02-10 19:11:42
39
原创 基于贪心算法的图支配集求解算法matlab仿真
图支配集（Dominating Set）问题是图论中的经典NP难问题，在无线传感器网络、社交网络分析与病毒传播控制等领域具有重要应用。贪心算法因其高效性与实现简单性，成为求解支配集的主流近似算法之一。支配集定义贪心算法原理基于最大度数优先的贪心算法为图支配集问题提供了高效的近似解，其对数近似比与线性时间复杂度在实际应用中表现出显著优势。通过数据结构优化与混合策略改进，可进一步提升解的质量。
2025-02-03 05:08:24
51
原创 【通信】基于802.11n的OFDM通信链路物理层simulink建模与仿真
IEEE 802.11n是无线局域网（WLAN）的重要标准，其物理层通过引入正交频分复用（OFDM）和多输入多输出（MIMO）技术，显著提升了数据速率与抗干扰能力。本文从数学原理与系统设计角度，深入解析802.11n物理层的核心技术，涵盖OFDM调制、MIMO处理、信道编码及帧结构设计。OFDM通过将高速数据流分割为多个低速子载波并行传输，解决多径衰落引起的符号间干扰（ISI）。802.11n通过OFDM与MIMO技术的深度融合，实现了无线链路的高速率与高可靠性。
2025-02-03 05:04:28
183
原创 基于小波变换和金字塔分解的多分辨水印嵌入和提取算法matlab仿真
数字水印技术作为信息隐藏领域的重要分支，其核心目标是将特定标识信息（水印）嵌入宿主信号（如图像、音频、视频）中，确保水印在保持宿主信号感知质量的同时，具备对常见信号处理攻击的鲁棒性。基于多分辨分析的水印算法通过结合小波变换（Wavelet Transform）与金字塔分解（Pyramid Decomposition），充分利用信号的多尺度特征，在频域与空间域协同优化水印嵌入位置与强度，实现不可见性与鲁棒性的平衡。
2025-02-03 05:00:05
54
原创 WSN无线传感器网络Leach协议的matlab模拟与仿真
LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议是一种典型的用于无线传感器网络的低功耗自适应聚类分层型协议，它是一种基于簇的路由协议，旨在通过随机循环地选择簇头来均衡网络中节点的能量消耗，从而延长整个无线传感器网络的生命周期。LEACH 协议的工作过程主要包括簇的建立阶段和稳定的数据传输阶段，并且周期性地循环进行这两个阶段。
2025-01-27 02:37:39
182
原创 VLC可见光通信系统matlab模拟仿真
VLC系统主要基于强度调制 / 直接检测（IM/DD）技术，利用光源的发光强度变化来携带信息，在接收端通过光电探测器直接检测光强变化并转换为电信号，进而还原出原始信息。在实际应用中，为了提高频谱效率和系统性能，还会采用各种先进的调制方式，如脉冲位置调制（PPM）、正交频分复用（OFDM）等。
2025-01-27 02:33:26
111
原创 基于球坐标系点源计算的海啸射线追踪matlab模拟仿真
球坐标系设定：在球坐标系中，点的位置由三个参数确定，通常为径向距离、极角（纬度相关）和方位角（经度相关）。对于地球表面上的海啸问题，可近似为地球半径加上水深，和用于确定位置。点源模型：将海啸的源头，如海底地震、火山爆发或滑坡等，简化为一个点源。假设在某一时刻，点源处产生一个初始的海啸扰动，这个扰动以球面波的形式向四周传播。射线追踪原理：基于几何光学近似，海啸射线被视为能量传播的路径，其传播方向与波前的法线方向一致。
2025-01-27 02:28:51
58
原创 基于图像形态学处理的交通灯检测识别matlab仿真
图像形态学处理是基于数学形态学的理论，利用结构元素（如矩形、圆形等）对图像进行处理，通过将结构元素与图像进行特定的逻辑运算，来提取图像中的目标特征、去除噪声、改善图像质量等。在交通灯检测识别中，主要利用交通灯的颜色、形状等特征，通过形态学操作突出这些特征，抑制背景和噪声干扰，从而实现对交通灯的准确检测和识别。图像采集与预处理采集：通过安装在车辆或道路上的摄像头获取交通场景图像。灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量，便于后续处理。
2025-01-23 02:35:30
46
原创 基于阻尼绕组起动的同步电动机matlab模拟与仿真
与普通同步电动机类似，定子由铁心和三相绕组构成。铁心一般由硅钢片叠压而成，以减少涡流损耗。三相绕组按照一定的规律分布在定子槽内，通入三相交流电后会产生旋转磁场。除了装有直流励磁绕组外，还设有阻尼绕组。阻尼绕组通常由插入转子槽中的多根铜条或铝条组成，这些铜条或铝条的两端分别用铜环或铝环短路连接起来，形成一个类似于鼠笼式绕组的结构。从外观上看，阻尼绕组像一个 “笼子” 套在转子上。在起动开始时，同步电动机依靠阻尼绕组产生的异步转矩来起动，此时电机类似于异步电动机。
2025-01-23 02:00:07
178
原创 基于GWOPSO粒子群灰狼混合优化算法MATLAB仿真
GWOPSO 粒子群灰狼混合优化算法是将粒子群优化算法（PSO）和灰狼优化算法（GWO）相结合的一种智能优化算法，综合了两者的优势，在求解复杂优化问题时具有更好的性能。PSO：源于对鸟群觅食行为的模拟。每个粒子代表解空间中的一个潜在解，粒子通过跟踪自身历史最优位置（pbest）和群体历史最优位置（gbest）来更新自己的速度和位置，向更优解的方向移动。GWO：模拟了灰狼群体的社会等级结构和捕食行为。
2025-01-23 01:54:20
65
原创 基于GA遗传优化算法的全局最优值计算matlab仿真,对比SA优化算法,动态显示优化过程
GA 模拟自然界中生物的进化过程，如遗传、变异、选择等。将问题的解编码成类似生物基因的染色体，每个染色体代表一个可能的解。通过不断地迭代进化，使种群中的染色体逐渐适应环境，即趋向于最优解。用于衡量每个染色体（解）的优劣程度。根据问题的目标，设计一个适应度函数，使得适应度值越高的染色体越接近全局最优解。比如在求函数最大值问题中，函数值可以作为适应度值，值越大适应度越高。
2025-01-23 01:49:03
50
原创 感应电动机和发电机转矩滑移特性matlab仿真
感应电动机主要由定子和转子组成。定子绕组通入三相交流电后，会在电机气隙中产生一个旋转磁场，其感应电动机转矩 - 滑移特性曲线分析感应发电机原理与转矩 - 滑移特性。
2025-01-10 00:04:52
59
原创 基于Adaboost算法的数据训练和测试matlab仿真
Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种集成学习算法，用于提高分类或回归模型的准确性。它通过组合多个弱学习器（Weak Learner）来构建一个强学习器（Strong Learner），并且在训练过程中自适应地调整样本的权重，使得那些被错误分类的样本在后续的训练中得到更多的关注。
2025-01-09 23:51:15
49
空空如也
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