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基于MATLAB的YOLO仿真代码.m

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简介:
本代码为基于MATLAB实现的YOLO目标检测算法仿真程序,适用于快速原型开发与测试。包含模型训练、参数调整等功能模块。 代码下载:完整代码,可直接运行;支持的MATLAB版本包括2022a、2019b或2014a。 **仿真咨询** 1. 各类智能优化算法改进及应用: - 生产调度 - 经济调度 - 装配线调度 - 充电优化 - 车间调度 - 发车优化 - 水库调度 - 三维装箱问题解决 - 物流选址分析 - 货位优化策略 - 公交排班优化方案 - 充电桩布局设计 - 车间布局规划 - 集装箱船配载优化 - 水泵组合选择优化 - 医疗资源分配问题解决 - 设施布局改进 2. 机器学习和深度学习应用: - 卷积神经网络(CNN) - LSTM - 支持向量机(SVM) - 最小二乘支持向量机(LSSVM) - 极限学习机(ELM) - 核极限学习机(KELM) - BP - RBF - 宽度学习系统 - DBN神经网络 - RF算法 - DELM模型 - XGBOOST框架 - TCN技术 应用场景包括风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测等。 3. 图像处理方面: 包括图像识别,分割,检测,隐藏,配准,拼接,融合及增强和压缩感知等方面的应用研究。 4. 路径规划相关问题的解决。

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  • MATLABYOLO仿.m
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    本代码为基于MATLAB实现的YOLO目标检测算法仿真程序,适用于快速原型开发与测试。包含模型训练、参数调整等功能模块。 代码下载:完整代码,可直接运行;支持的MATLAB版本包括2022a、2019b或2014a。 **仿真咨询** 1. 各类智能优化算法改进及应用: - 生产调度 - 经济调度 - 装配线调度 - 充电优化 - 车间调度 - 发车优化 - 水库调度 - 三维装箱问题解决 - 物流选址分析 - 货位优化策略 - 公交排班优化方案 - 充电桩布局设计 - 车间布局规划 - 集装箱船配载优化 - 水泵组合选择优化 - 医疗资源分配问题解决 - 设施布局改进 2. 机器学习和深度学习应用: - 卷积神经网络(CNN) - LSTM - 支持向量机(SVM) - 最小二乘支持向量机(LSSVM) - 极限学习机(ELM) - 核极限学习机(KELM) - BP - RBF - 宽度学习系统 - DBN神经网络 - RF算法 - DELM模型 - XGBOOST框架 - TCN技术 应用场景包括风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测等。 3. 图像处理方面: 包括图像识别,分割,检测,隐藏,配准,拼接,融合及增强和压缩感知等方面的应用研究。 4. 路径规划相关问题的解决。
  • MATLABISODATA聚类算法仿.m
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    这段MATLAB代码实现了ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)聚类算法的模拟。通过灵活调整参数,用户可以进行数据点分群实验,适用于模式识别和机器学习教学与研究。 我想要做一个ISODATA聚类的实验,在研究网上的代码后发现一些问题:有的代码虽然可以运行但内部错误较多,调整参数时会出现问题;还有的代码尽管实现了功能却过于复杂。基于这些观察,我在学习和借鉴的基础上编写了新的代码,程序更加简洁,并且可以通过修改不同参数来进行实验对比分析。
  • TSNE MATLAB论文仿.m
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    本MATLAB脚本用于实现T-SNE算法对高维数据进行降维和可视化分析,适用于聚类效果展示及复杂数据集的研究。包含详细注释与参数配置,便于科研人员理解和应用。 Visualizing data using t-sne论文的Matlab仿真代码已经封装好,可以直接使用。
  • MATLABM/M/1排队系统仿
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    本研究利用MATLAB软件对M/M/1排队系统进行仿真分析,旨在通过模拟不同参数条件下的队列行为,探索系统的最优配置方案。 MM1排队系统仿真在MATLAB中的实现是基于顾客到达分布服从负指数分布、服务时间也遵循负指数分布的假设条件下的单服务台、单一队列及FIFO(先入先出)服务规则进行建模与仿真的过程。
  • MATLAB信号限幅仿.m
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    该文档包含使用MATLAB编写的信号限幅仿真实验代码,适用于学习和研究信号处理中的限幅技术。 输入信号与限幅的门限值后,输出经过限幅处理后的信号。
  • MATLABGabor变换仿信号时频分析.m
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    本段代码利用MATLAB实现基于Gabor变换的仿真信号时频分析,适用于研究和教学中对信号处理的需求。 对仿真信号用Gabor变换进行时频分析的MATLAB代码。
  • MATLAB M序列仿结果
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    本资源提供了MATLAB环境下生成M序列(最大长度线性移位寄存器序列)的详细代码,并附有相应的仿真结果分析。适用于通信系统中的伪随机信号研究与应用开发。 在数字信号处理领域,M序列(M-Sequence)是一种重要的伪随机噪声序列,因其具有良好的统计特性而被广泛应用,如无线通信、加密算法、雷达系统等。本主题将详细讲解如何在MATLAB环境下生成M序列及其仿真过程。 M序列全称为最大长度线性反馈移位寄存器序列,是由本原多项式生成的二进制序列,具备最长周期和优异自相关特性。通过编写代码可以在MATLAB中实现这一功能。`m_sequence.m`文件通常用于此目的,其内容涉及定义本原多项式的步骤。 在选择特定阶数(如5)时,首先需要确定对应的本原多项式。例如,若选用的本原多项式为`x^5 + x^2 + 1`,则该序列将基于长度为5的线性反馈移位寄存器生成。 MATLAB代码中实现M序列的具体步骤如下: - **初始化**:创建一个全零向量作为初始状态。 - **定义反馈函数**:根据本原多项式确定逻辑操作(如异或)规则。 - **执行循环左移**:对当前的线性反馈移位寄存器进行移动,以便生成新的序列值。 - **计算新输出位**:基于上述步骤中的设定更新移位寄存器的状态,并产生下一个二进制数字。 `m_sequence.m`文件中可能包含这些操作的具体实现。另外,为了展示M序列的特性并分析其性能,在MATLAB环境中会编写一个脚本(如`run.m`)来执行生成过程和后续仿真测试。此脚本能调用之前定义好的函数,并利用绘图命令将结果可视化。 通过这种方式,可以观察到自相关特性和功率谱密度等关键属性,进一步验证M序列的周期性及二值特性及其在不同领域的应用价值。这个资料包提供了从理论理解到实际编程实现的一个完整案例研究,帮助学习者深入掌握数字信号处理中的重要概念和技术细节。
  • MATLABQPSK仿与建模(附小论文及M
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    本项目通过MATLAB实现QPSK调制解调的仿真和模型构建,并提供了相关研究的小论文及源代码,便于学习和深入研究。 基于MATLAB的QPSK建模仿真研究包含小论文及MATLAB源程序,从原理、仿真到对比分析的过程十分适合用作参考。
  • MATLABfastSLAM仿
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    本项目基于MATLAB实现fastSLAM算法的仿真模拟,适用于机器人导航与定位研究,为开发者提供了便捷的学习和实验平台。 【FastSLAM仿真MATLAB代码】是理解和学习快速蒙特卡洛定位(FastSLAM)算法的宝贵资源,在同时定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)领域中占据重要地位。该资源提供了FastSLAM 1.0和2.0两个版本的MATLAB实现,使研究者和学生能够直观地了解这两个版本的区别,并在实际环境中进行仿真测试。 **快速蒙特卡洛定位(FastSLAM)**是一种概率方法,通过粒子滤波器解决机器人在未知环境中的定位与地图构建问题。FastSLAM 1.0和2.0的主要区别在于处理地标不确定性的方式:1.0版采用全局重采样策略,而2.0版引入了局部重采样策略,减少了计算复杂性并提高了算法效率。 **MATLAB仿真**利用强大的数值计算与可视化环境来开发和测试FastSLAM算法。在这个项目中,MATLAB被用来模拟机器人的运动及传感器观测数据的获取过程,并验证该算法的有效性和性能表现。 相关文件解析如下: - `frontend.fig`:这是MATLAB图形用户界面(GUI)的设计文件。 - `frontend.m`:主程序文件,负责调用其他子函数、执行FastSLAM算法并处理GUI交互逻辑。 - `configfile.m`:配置参数设置的脚本,包括机器人模型和传感器特性等信息。 - `fast_to_ekf_diag.m`:将FastSLAM结果转换为基于误差状态卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter with diagonal covariance)形式的功能文件,方便比较分析。 - `get_observations.m`:获取模拟环境中的观测数据的函数,反映机器人感知过程。 - `compute_steering.m`:计算机器人转向或移动功能的代码,涉及动力学模型的应用。 - `line_plot_conversion.m`:用于线性图的数据转换和绘制辅助函数。 - `sqrtm_2by2.m`:求解2x2矩阵平方根的功能文件,在卡尔曼滤波更新步骤中使用频繁。 - `feature_update.m`:处理特征(地标)数据的更新,是FastSLAM中的关键部分之一。 - `compute_jacobians.m`:计算雅可比矩阵的函数,对于理解和优化算法至关重要。 通过这些代码的学习与研究,可以深入理解FastSLAM的工作原理,包括粒子滤波、地图建模、观测更新和运动预测等步骤。此外,这个项目也为进一步扩展提供了基础平台,例如引入更复杂的机器人模型或传感器配置以适应不同的应用场景需求。 **学习与应用**:该仿真代码不仅是一个教育工具,也提供了一个实践平台来改进FastSLAM算法并应用于各种实际场景中。通过深入研究和实验操作,可以掌握这一关键技术,并推动机器人导航及自主系统的发展。
  • MATLABM/M/N排队系统模拟与仿.zip
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    本项目为基于MATLAB开发的M/M/N排队系统的模拟与仿真工具。通过该工具可以研究不同参数下服务系统的性能,并对其进行优化分析。 版本:matlab2019a 领域:基础教程 内容:基于Matlab实现M_M_N排队系统的模拟与仿真.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用