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2025年11月25日
基于SVM与K-means的图像分割实现
摘要: 一、核心流程设计 本方案采用两阶段分割框架,结合K-means的快速聚类与SVM的高精度分类优势: 粗分割阶段:K-means聚类实现初始区域划分 精细分割阶段:SVM分类器优化分割边界 二、完整MATLAB代码实现 %% 清空环境与数据加载 clc; clear; close all; img =
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posted @ 2025-11-25 10:17 风一直那个吹
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2025年11月18日
基于DSP28027的流水灯实验
摘要: 基于DSP28027的流水灯实验 一、硬件连接方案 1. 电路连接 DSP引脚 连接设备 电路说明 GPIO0 LED1(红) 串联330Ω限流电阻接VCC GPIO1 LED2(绿) 同上 GPIO2 LED3(蓝) 同上 GPIO3 按键KEY1 上拉电阻10kΩ接VCC,按键另一端接地 GND
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posted @ 2025-11-18 16:04 风一直那个吹
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2025年11月17日
MATLAB基于小波变换的图像融合处理
摘要: 1. 参数设置 % 图像参数 imageSize = [256, 256]; % 图像大小 waveletName = 'db1'; % 小波基函数 level = 2; % 小波分解层数 2. 读取并预处理图像 % 读取图像 img1 = imread('image1.png'); % 替换为实际
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posted @ 2025-11-17 16:43 风一直那个吹
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2025年11月16日
修复Ubuntu系统文件损坏问题:手动fsck指令
摘要: 在Ubuntu系统中,当文件系统出现损坏或一致性问题时,fsck(文件系统检查)工具是一个重要的修复手段。这个命令是专为检查和修复文件系统错误而设计,支持多种文件系统类型,包括但不限于ext2/ext3/ext4、Btrfs、XFS等。 使用 fsck进行修复的基本步骤如下: 启动到单用户模式或恢复
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posted @ 2025-11-16 13:40 风一直那个吹
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2025年11月13日
bluetooth matlab GFSK 调制解调,误码率统计
摘要: 在MATLAB中实现蓝牙GFSK(高斯频移键控)调制解调并进行误码率统计,需要遵循蓝牙核心规范(通常为BT=0.5,调制指数h=0.32-0.35)。 一、GFSK调制解调原理 调制过程: 差分编码(避免相位模糊) 比特到符号映射(0→-1,1→+1) 高斯低通滤波(BT=0.5) 频率调制(积分后
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posted @ 2025-11-13 16:17 风一直那个吹
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2025年11月12日
基于遗传算法的PID控制器参数整定方法详解
摘要: 基于遗传算法的PID控制器参数整定方法详解 一、算法原理与核心流程 1. 遗传算法优化框架 2. 关键参数编码 染色体结构:采用实数编码直接表示Kp、Ki、Kd参数 取值范围: Kp ∈ [0.1, 100], Ki ∈ [0, 50], Kd ∈ [0, 20] % 典型工业范围 编码示例: ch
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posted @ 2025-11-12 15:48 风一直那个吹
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2025年11月11日
MATLAB实现Gardner位同步算法
摘要: Gardner位同步算法(Bit Synchronization Algorithm)是一种用于通信系统中的同步技术,尤其是在数字通信中,用于捕获和锁定接收到的数据信号的位同步。在MATLAB中实现Gardner位同步算法,我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的功能,如相关函数(correla
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posted @ 2025-11-11 16:15 风一直那个吹
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2025年11月10日
MATLAB实现海浪数据处理与谱分析
摘要: 一、数据准备与预处理 1. 数据获取与格式转换 % 读取原始海浪数据(示例:时间-波高数据) data = readtable('wave_data.txt', 'Delimiter', '\t'); t = data.Time; % 时间向量 eta = data.Height; % 波高向量 %
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posted @ 2025-11-10 11:00 风一直那个吹
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2025年11月6日
基于MATLAB的SAR成像系统实现
摘要: 1. 关键算法实现 1.1 参数配置 % 基本参数设置 c = 3e8; % 光速 (m/s) fc = 5.3e9; % 载频 (Hz) B = 60e6; % 带宽 (Hz) PRF = 1000; % 脉冲重复频率 (Hz) R0 = 1000; % 最短斜距 (m) v = 150; % 平
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posted @ 2025-11-06 11:12 风一直那个吹
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2025年11月5日
小波特征与模糊支持向量机(FSVM)的脑电信号分类方法
摘要: 一、算法框架 二、关键技术实现 1. 脑电信号预处理 去噪处理:采用改进的软阈值小波去噪法(分解层数=3) function denoised = wavelet_denoise(eeg, wavelet) [c,l] = wavedec(eeg,3,wavelet); sigma = median
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posted @ 2025-11-05 10:15 风一直那个吹
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