matlabworld，程序链接：https://mbd.pub/o/easy16333/work

摘要： 目录 1.前言 2.算法硬件测试效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法测试参数 6.硬件测试说明 7.算法理论概述 8.参考文献 9.算法完整程序工程 1.前言 基于FPGA的RGB图像转换为灰度图实现是一种在图像处理领域常见的操作。这种操作通过将彩色图像的RGB三个通道转换为 阅读全文

摘要： 目录 1.前言 2.算法测试效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法理论概述 5.1 圆投影变换原理 5.2 伪Zernike矩原理 5.3 亚像素精定位 6.算法完整程序工程 1.前言 在机器视觉、目标识别与精密测量领域，图像匹配是核心技术之一。传统像素级匹配算法受限于采样分辨 阅读全文

摘要： 目录 1.前言 2.算法运行效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法仿真参数 6.算法理论概述 7.参考文献 8.算法完整程序工程 1.前言 传统LSTM模型虽能捕捉时序依赖，但存在超参数依赖经验设置、长序列关键信息挖掘不足的问题。基于遗传优化的LSTM-Attention算法通 阅读全文

摘要： 目录 1.前言 2.算法运行效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法仿真参数 6.算法理论概述 7.参考文献 8.算法完整程序工程 1.前言 支持向量机（SVM）是织物瑕疵识别的经典模型，但易受参数选择影响；遗传算法（GA）则擅长全局寻优，二者结合可显著提升瑕疵识别精度。 2.算 阅读全文

摘要： 目录 1.前言 2.算法运行效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法仿真参数 6.算法理论概述 7.参考文献 8.算法完整程序工程 1.前言 时间序列预测是机器学习领域的重要任务，广泛应用于气象预报、金融走势分析、工业设备故障预警等场景。传统时间序列模型（如ARIMA、单LSTM 阅读全文

摘要： 目录 1.前言 2.算法运行效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法仿真参数 6.算法理论概述 7.参考文献 8.算法完整程序工程 1.前言 基于SIFT+FLANN+RANSAC+GTM的织物图像拼接技术，核心是通过特征提取与匹配建立图像间关联，再通过鲁棒模型估计和全局变换融合 阅读全文

摘要： 目录 1.前言 2.算法测试效果图预览 3.算法运行软件版本 4.部分核心程序 5.算法理论概述 5.1 通信节点时序数据预处理与状态重构 5.2 全网节点对二元传输熵遍历计算 5.3 置换检验统计显著性筛选潜在通信链路 5.4 多元条件传输熵剔除间接虚假链路 5.5 网络拓扑邻接矩阵构建与链路权重 阅读全文

摘要： 1.前言 KAZE算法基于非线性扩散滤波构建尺度空间，在处理织物这类纹理复杂图像时，能更好地保留细节特征，提升拼接精度。 2.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 3.算法运行软件版本 Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a 4.部分核心程序 （完整版代码包含中文注释和操作 阅读全文

摘要： 1.前言 基于FPGA的图像中值滤波是一种在图像处理中常用的滤波技术，其原理是通过一定的算法将图像中的噪声平滑掉，同时尽量保留图像的细节信息。该技术主要应用于图像降噪、图像增强等领域。中值滤波是一种非线性信号处理技术，其原理是将图像中每个像素点的值设置为该点周围邻居像素值的中值。具体来说，对于一个像 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测是机器学习领域的重要任务，广泛应用于气象预报 、金融走势分析、工业设备故障预警等场景。传统时间序列模型（如ARIMA、单LSTM）在处理长序列依赖、捕捉多尺度特征时存在局限性，而双向LSTM（BiLSTM） 可同时利用历史与未来上下文信息，多头注意力（Multi-Head At 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测是机器学习领域的重要任务，广泛应用于气象预报 、金融走势分析、工业设备故障预警等场景。传统时间序列模型（如 ARIMA、单 LSTM）在处理长序列依赖、捕捉多尺度特征时存在局限性，而双向LSTM（BiLSTM） 可同时利用历史与未来上下文信息，多头注意力（Multi-Head 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测是机器学习领域的重要任务，广泛应用于气象预报 、金融走势分析、工业设备故障预警等场景。传统时间序列模型（如 ARIMA、单 LSTM）在处理长序列依赖、捕捉多尺度特征时存在局限性，而双向LSTM（BiLSTM） 可同时利用历史与未来上下文信息，多头注意力（Multi-Head 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性 、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度 。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，GRU可有效建模 阅读全文

摘要： 1.前言 热红外图像通过捕捉物体表面的热辐射强度分布，反映目标的温度场特征，在遥感监测、医疗诊断等领域具有不可替代的作用。局部粗糙度作为热红外图像的关键纹理特征，不仅与物体表面的物理粗糙程度直接相关（如地表土壤颗粒度、工业构件表面平整度），还间接反映了温度场的空间异质性（如植被覆盖区的热辐射差异）。 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型 （如LSTM）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，LSTM可有效建 阅读全文

摘要： 1.前言 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。在本课题中，将通过FPGA实现图像sobel边缘提取的硬件测试。 2.算法硬件测试效果图预览 3.算法运行软件版本 vivado2022.2 Matlab2022a/matlab2024b 4.部分 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性 、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，GRU可有效建模序 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型 （如LSTM）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，LSTM可有效建 阅读全文

摘要： 1.前言 视频类型分类是计算机视觉与多媒体分析领域的核心任务，旨在通过算法自动识别视频的语义类别（如动作片、喜剧、纪录片、动画片等）。该任务的核心挑战在于：视频是时空混合的动态序列数据，既包含单帧内的空间视觉信息（如场景、人物、物体），又包含帧间的时序依赖关系 （如动作变化、情节推进）。例如，动作片 阅读全文

摘要： 1.前言 时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如LSTM）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，LSTM可有效建模 阅读全文