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2026年3月13日
基于卷积神经网络的图像超分辨率重建MATLAB实现
摘要: 一、图像超分辨率重建概述 1.1 基本概念 图像超分辨率重建(Super-Resolution, SR)旨在从低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像,解决成像系统分辨率受限的问题。主要方法包括: 插值法:双线性、双立方插值(简单但效果有限) 重建法:基于正则化约束的优化方法 学习法:基于样本学
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posted @ 2026-03-13 10:37 kang_ms
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2026年3月10日
迫零预编码算法(Zero Forcing Precoding, ZF Precoding)MATLAB实现
摘要: 迫零预编码(ZF Precodig)是MIMO系统中一种线性预编码技术,核心思想是通过预编码矩阵消除多用户/多流间的干扰,使接收端仅保留目标信号。以下从原理推导、MATLAB实现步骤、仿真案例三方面详细说明。 一、迫零预编码原理 1. 系统模型 考虑多用户MIMO下行链路:基站(BS)有\(N_t\
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posted @ 2026-03-10 10:49 kang_ms
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2026年3月8日
无线低功耗大容量数据采集记录系统设计方案
摘要: 一、系统架构设计 分层架构 感知层:多通道传感器(温度、湿度、加速度等)通过ADC采集数据,支持多路并行输入。 处理层:低功耗MCU(如STM32L4系列)或DSP(如TI TMS320F28335)进行数据预处理、压缩与协议封装。 传输层:集成无线模块(LoRa、NB-IoT或ZigBee),支持
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posted @ 2026-03-08 16:30 kang_ms
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2026年3月6日
基于稀疏低秩分解的图像去噪MATLAB实现
摘要: 基于稀疏低秩分解的图像去噪MATLAB实现,包含RPCA(鲁棒主成分分析)和WNNM(加权核范数最小化)两种主流方法,并支持PSNR/SSIM性能评估: 一、RPCA稀疏低秩去噪(基于交替方向乘子法) function [L, S] = rpca_denoise(M, lambda, mu, tol
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posted @ 2026-03-06 10:03 kang_ms
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2026年3月4日
基于TMS320F28335的永磁同步电机矢量控制源程序实现
摘要: 基于TMS320F28335的永磁同步电机矢量控制源程序实现,包含硬件抽象层、坐标变换、滑模观测器和SVPWM调制等核心模块: 一、系统架构设计 + + | 主程序 | | - 系统初始化 | | - 主循环 | + + + | v + + + | 中断服务 | | - ADC采样中断 | | -
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posted @ 2026-03-04 11:53 kang_ms
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2026年3月2日
蚁群全局最优算法:原理、改进与MATLAB实现
摘要: 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的元启发式算法,通过信息素正反馈和群体协作机制,在复杂组合优化问题中表现出强大的全局搜索能力。本文重点介绍蚁群算法如何通过机制设计实现全局最优解搜索,包括核心原理、避免局部最优的改进策略及MATLAB实
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posted @ 2026-03-02 15:26 kang_ms
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2026年2月28日
基于SIFT的MATLAB图像拼接实现
摘要: 一、核心流程设计 图像拼接的核心流程包含以下步骤: graph TD A[图像读取] --> B[灰度转换] B --> C[SIFT特征提取] C --> D[特征匹配] D --> E[RANSAC配准] E --> F[图像变换] F --> G[多频段融合] 二、关键代码实现 1. SIFT
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posted @ 2026-02-28 16:56 kang_ms
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2026年2月26日
基于C#实现Xbox控制器操控AGV小车完成仓库自动化管理
摘要: 一、系统架构设计 graph TD A[Xbox控制器] --> B[C#上位机] B --> C{通信网关} C --> D[AGV控制模块] C --> E[RFID定位模块] C --> F[环境感知模块] D --> G[运动控制] E --> H[库位管理] F --> I[动态避障] 二
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posted @ 2026-02-26 15:54 kang_ms
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2026年2月25日
MATLAB提取图像的纹理特征和几何特征
摘要: %% 图像特征提取:纹理特征与几何特征 % 功能:提取图像的纹理特征(GLCM、LBP)和几何特征(面积、周长、形状等) clc; clear; close all; %% 主函数 function main() % 读取图像 img = imread('test_image.jpg'); % 替换
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posted @ 2026-02-25 11:23 kang_ms
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2026年2月13日
基于MATLAB的语音信号处理与去噪全流程实现
摘要: 一、语音信号处理基础框架 语音信号处理系统包含预处理、特征提取、分析识别、去噪优化四大模块,其核心流程如下: graph TD A[语音采集] --> B[预处理] B --> C[特征提取] C --> D[模式识别] D --> E[去噪优化] 二、核心处理步骤与MATLAB实现 1. 语音信号
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posted @ 2026-02-13 10:43 kang_ms
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