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MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】计算机视觉(基础篇)(三)

目录前言知识储备 计算机视觉常用的Python库算法原理 什么是计算机视觉?

利用MATLAB进行求导

导数是微积分中的一个重要的概念,又称为导函数值。在数学中,我们经常会利用导数来求切线、极值、拐点、渐近线等。在解决数学问题中,经常需要用到导数。MATLAB中提供了diff函数进行求导。本文对于MATLAB的求导操作进行简单介绍。1、求导的定义求导是数学计算中的一个计算方法,它的定义就是,当自变量的增量趋于零时,因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时,称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。本段定义来自百度百科(求导的定义)2、diff函数在MATLAB中提供了diff函数用于导数的求导,其中diff函数提供了四种调用方式。(1)diff(y)

unity脚本实现与Matlab强大计算能力的交互

软件准备是matlab2022b,VS2019,unity2020.3.25f1c1版本、实现了在unity中调用带参matlab函数,输出矩阵跟进行简单计算。方案一:将matlab文件转化成.dll引用一、前期软件准备:1、需安装matlab、matlabcompiler、matlabcompilerSDK。用安装程序安装就行,或者在matlab命令行窗口deploytool点击matlabcompilerSDK安装就可以(会自动安装matlabcompiler)2、安装VisualStudio,不同版本对matlab功能的支持情况不同,但是在安装unity2020.3.25f1c1时安装附

【数值分析】用幂法计算矩阵的主特征值和对应的特征向量(附matlab代码)

题目用幂法计算下列矩阵的按模最大特征值及对应的特征向量幂法代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%简介:用幂法计算矩阵的主特征值和对应的特征向量%作者:不雨_亦潇潇%文件:mifa.m%日期:20221109%博客:https://blog.csdn.net/weixin_43470383%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clc;clearall;%A=[73-2;34-1;-2-13];A=[3-43;-463;331];u=[1;1;1];err=10^(-4);%第一次迭代k=1;m0=1

通信系统中基于matlab的BPSK信噪比检测算法及实现

根据是否需要辅助数据,信噪比估计算法可以分为数据辅助类算法(Dataaided,DA)和非数据辅助类算法(NoDataaided,NDA)。DA估计算法准确性较高,但是需要提供先验信息,需要牺牲信道传输效率。NDA方法在传输数据信息的同时进行信噪比估计,不影响信息传输效率,适用范围较广。根据所采纳的信号处理方法,信噪比估计可以分为最大似然估计(MaximumLikelihood,ML)、谱分析法以及统计量法。在这三种方法中,最大似然估计能够在存在辅助信号的情况下得到最高水平的精度。二进制相移键控(BinaryPhaseShiftKeying,BPSK)是一种数字频带调制中的非线性调制,通过调制

解决使用傅里叶变换开源库fftw分析音频频谱结果与matlab或audacity不一致的问题

找的一些demo输出结果与实际结果相差巨大,修复后效果如下:采用一个采样率48000,精度16bit,单通道的46Hz,振幅为32767的正弦波测试(理论上应该得输出一个一模一样的正弦波)。输出如下图,可以看到和matlab或audacity差不多。fftw测试结果,audacity输出结果:源码如下:#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#inc

【Matlab】语音信号分析与处理实验报告

一、目的使用Matlab分析与设计实验,理解与掌握以下知识点:1、信号的采样、频谱混叠2、信号的频谱分析3、信号的幅度调制与解调方法4、理想滤波器的时域和频域特性5、数字滤波器的设计与实现二、内容1、录制一段个人的语音信号2、采用合适的频率,对录制的信号进行采样,画出采样前后语音信号的时域波形和频谱图3、给原始语音信号加噪声,画出加噪声后的语音信号的时域波形和频谱图4、在频域内进行分析和设计一个理想带通传输信道5、对3所述的语音信号进行幅度调制,画出调制后的语音信号的时域波形和频谱图6、利用4给出的理想带通信道对信号进行传输7、在接收端对接收到的信号进行解调,画出解调后的语音信号的时域波形和频

【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第六讲-假设检验(含Matlab代码)

【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第六讲-假设检验(含Matlab代码)基本概念假设检验的步骤错误类型在数学建模中的应用三种常用的统计检验方法t检验(t-Test)方差分析(ANOVA)Kolmogorov-Smirnov检验(KSTest)习题7.11.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题7.21.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题7.41.题目要求2.解题过程3.程序4.结果如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~基本概念假设检验是一种统计决策过程,用于判断样本数据是否支持某个特定的假设。主要有两类假设:零假设(NullHypothesis):通常表示为没有效应或差异的假设

【完美复现】无人机无线传感器网络中的节能数据采集(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码、数据、文章💥1概述文献来源:摘要:在无线传感器网络中,利用无人机(UAV)作为传感器节点(SNs)的移动数据收集器是一种节能的技术,可以延长网络的寿命。在本文中,考虑了传感器节点和无人机之间的一般衰落信道模型,我们联合优化传感器节点的唤醒时间表和无人机的轨迹,以最小化所有传感器节点的最大能量消耗,同时确保可靠地从每个传感器节点收集所需数量的数据。我们将我们的设计建模为一个混合整数

【路径规划】粒子群算法求解机器人障碍物环境的Voronoi图路径规划【含GUI Matlab源码 3748期】

⛄一、粒子群算法简介粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)可以用于栅格地图上机器人的最短路径规划。在这种问题中,栅格地图被划分为离散的单元格,每个单元格可以是阻挡或可通过的区域。机器人需要从起始位置移动到目标位置,避免碰到阻挡。PSO算法中,通过使用一群粒子来搜索最优解。每个粒子代表一个候选解决方案,即机器人的路径。每个粒子根据自身的历史最优解和群体最优解进行更新,并根据一定的策略进行移动。在栅格地图上,可以将每个单元格看作空间中的一个位置。每个粒子在空间中的位置代表机器人的当前位置,而粒子的速度代表机器人的移动方向和速度。每个粒子根据自身位置和速度进行移动,