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SD_detector.zip_MIMO系统算法_球形检测器 sd mimo_sphere detection

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简介：
本项目为MIMO通信系统中球形检测器的实现，采用Sphere Detection算法优化信号检测性能。代码封装于SD_detector.zip文件内，适用于研究和教学用途。 球形检测算法在2*2的MIMO通信系统中的应用，在平稳瑞利衰落信道环境下进行了研究。

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  • SD_detector.zip_MIMO系统算法_球形检测器 sd mimo_sphere detection
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    本项目为MIMO通信系统中球形检测器的实现，采用Sphere Detection算法优化信号检测性能。代码封装于SD_detector.zip文件内，适用于研究和教学用途。 球形检测算法在2*2的MIMO通信系统中的应用，在平稳瑞利衰落信道环境下进行了研究。
     
  • GNSS欺骗检测系统: GNSS-spoofing-detection
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    GNSS欺骗检测系统是一款专为识别和抵御全球导航卫星系统(GNSS)欺骗攻击而设计的安全软件。它通过实时监测与分析信号，确保用户设备接收准确的定位信息，广泛应用于军事、航空及智能交通等领域，保障系统的安全性和可靠性。 GNSS-欺骗检测系统是一个开源项目，旨在识别被GPS/GLONASS模拟器生成的“欺骗”信号。为了开始这项工作，我需要从GLONASS或GPS模拟器接收信号的NMEA数据转储，并且在该日志中必须包含$GPGSV字符串。我会分析卫星信号电平并尝试检测这些“欺骗”。我已经拥有一个GPS接收器并且有经验进行NMEA转储以获取真实信号，但没有从生成欺骗信号的GPS模拟器获得的数据，因此无法制作图表和软件测试。 在一项相关工作中提到过，如果我们能获得欺骗信号的C/N0值（即卫星信噪比），就可以检测到这种“欺骗”。然而，在尝试编程方式生成这些数据时，我认为这不会是一个干净有效的实验。
     
  • 目标检测算法汇总(Object Detection Algorithms Collection)
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    《目标检测算法汇总》是一份全面总结各类经典及现代目标检测技术的资源库，旨在为研究者和开发者提供一个便捷的学习与参考平台。 本段落总结了近几年来目标检测算法的相关论文PDF文档及在GitHub上的代码地址。
     
  • 织物疵点检测的计算机视觉方法：Fabric-defect-detection系统
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    《织物疵点检测的计算机视觉方法：Fabric-defect-detection系统》一文介绍了一种基于先进计算机视觉技术的创新性方案，旨在实现对纺织品生产过程中缺陷的自动识别与分类。该系统能够有效提高产品质量控制效率及精度，助力企业节约成本并提升竞争力。 布匹缺陷检测系统基于计算机视觉技术构建，并分为五个模块：1）读取图像模块；2）缺陷检测模块；3）缺陷定位模块；4）保存模块；5）退出模块。该系统的框架包括系统界面图、加载图片界面图、缺陷检测界面图、缺陷区域定位界面图和保存及退出系统界面图等组成部分。
     
  • 假新闻检测器：Fake-News-Detection
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    Fake-News-Detection是一款先进的在线工具，专门设计用于识别和分类虚假信息。通过运用人工智能技术与机器学习算法，它可以高效地评估文章的真实性和可信度，帮助用户辨别真伪，减少假新闻的传播。 假新闻检测器建立一个模型来识别不可靠的新闻文章。贡献者包括Hutaf R. Aljohani、Abdullah Almokainzi 和 Arwa Ashi。
     
  • 矩形检测的算法
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    矩形检测算法是一种计算机视觉技术，用于识别图像或视频中矩形物体的位置和大小，广泛应用于车牌识别、文档扫描等领域。 图像自动分割算法可以从简单背景中分离出长方形的兴趣图片，并提供方向校正和仿射矫正功能。这种技术适用于名片、试卷以及其他所有长方形目标的分割任务。
     
  • MIMO.rar_MIMO系统建模与信号检测_mimo_mimo detection
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    本资源为MIMO.rar，包含关于多输入多输出(MIMO)系统的建模及信号检测技术的相关资料。适用于通信工程专业研究和学习。 现代通信系统建模与仿真涉及信道估计、信号检测以及MIMO通信系统的相关内容。
     
  • 跌倒检测：Fall-Detection
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    Fall-Detection是一款先进的跌倒监测系统，利用智能传感器和算法实时监控用户活动状态，在发生意外跌倒时迅速发出警报并通知紧急联系人，确保及时获得援助。 跌倒检测自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践。文中还讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。 （注：原文中包含了一些链接和个人联系方式，在重写时已经全部删除） 去掉具体信息后的版本如下： 自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践，讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。
     
  • MIMO系统的检测算法
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    简介：本文探讨了多种应用于MIMO（多输入多输出）通信系统中的信号检测算法。通过对比分析这些算法在不同场景下的性能表现，为实际应用提供了理论指导和优化方案。 MIMO系统的检测算法主要包括最大似然（ML）、零强迫（ZF）、最小均方误差（MMSE）以及球译码检测算法。此外，还将提供MIMO系统模型的描述，并简要介绍空时编码的相关内容。
     
  • Global Wheat Detection: 入选Kaggle全球小麦检测竞赛前1%
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    本项目成功入选Kaggle全球小麦检测竞赛前1%，通过精准算法模型识别和定位小麦图像中的病害区域，为农业监测提供有力支持。 在Kaggle的小麦检测挑战中，通过使用改进的YOLOv5模型，可以获得赛事前10名甚至前5名的成绩。