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【图像传输】利用MATLAB的DTMF系统进行图像传输【附带Matlab源码 3471期】.md

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简介:
本文介绍了如何使用MATLAB开发一个基于DTMF技术的图像传输系统,并提供了相关的MATLAB源代码,帮助读者理解和实现这一通信方案。适合对信号处理和通信工程感兴趣的开发者学习研究。 武动乾坤上传的资料均包含可运行代码,并经过验证可用,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 提供有程序的运行结果效果图展示。 2、支持的Matlab版本为2019b。若在不同版本中遇到问题,请根据提示进行修改,如需进一步帮助可直接联系博主。 3、操作步骤: 第一步:将所有文件放置于当前工作的MATLAB目录下; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:运行程序直至完成并获取结果。 4、关于仿真咨询或其它服务需求,请通过博客文章中的联系方式与博主取得联络。 具体服务包括但不限于完整代码提供,期刊文献复现,Matlab定制编程及科研合作等。

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  • MATLABDTMFMatlab 3471】.md
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB开发一个基于DTMF技术的图像传输系统,并提供了相关的MATLAB源代码,帮助读者理解和实现这一通信方案。适合对信号处理和通信工程感兴趣的开发者学习研究。 武动乾坤上传的资料均包含可运行代码,并经过验证可用,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 提供有程序的运行结果效果图展示。 2、支持的Matlab版本为2019b。若在不同版本中遇到问题,请根据提示进行修改,如需进一步帮助可直接联系博主。 3、操作步骤: 第一步:将所有文件放置于当前工作的MATLAB目录下; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:运行程序直至完成并获取结果。 4、关于仿真咨询或其它服务需求,请通过博客文章中的联系方式与博主取得联络。 具体服务包括但不限于完整代码提供,期刊文献复现,Matlab定制编程及科研合作等。
  • MATLAB实现无损压缩及效率分析)【含MATLAB 10005】.zip
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    本资源提供基于MATLAB的无损图像压缩与传输方案,包括详细的代码和传输效率分析。适用于研究与学习,帮助理解数据压缩技术在实际中的应用。 在Matlab领域上传的视频是通过完整代码运行产生的,并且这些代码可以顺利执行,已经经过验证适用于初学者。 1. 代码压缩包包含以下内容: - 主函数:main.m; - 其他m文件(调用函数);无需手动运行 - 运行结果效果图展示 2. 所需的Matlab版本为2019b,如果遇到问题,请根据提示进行修改。 3. 代码执行步骤如下: 步骤一:将所有相关文件放置在当前工作目录下; 步骤二:双击打开main.m 文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序完成并查看结果输出 4. 如果需要进一步的帮助或服务,请与博主联系。 - 提供博客或者资源的完整代码 - 协助复现期刊文章或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序 - 科研项目合作
  • 分类】MATLAB HOG与SVM识别【MATLAB 2141】.md
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    本文介绍了使用MATLAB中的HOG特征和SVM算法实现图像分类的方法,并提供了完整的MATLAB代码,适合希望深入学习图像处理技术的读者参考。 在上发布的Matlab资料均附有可运行的代码,并且经过测试确认有效,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图; 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应的修改,如有需要可以联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果; 4. 若有仿真咨询需求或其他服务请求(如完整代码提供、期刊或参考文献复现等),请通过平台私信博主联系; - 完整代码的提供 - 期刊或参考文献的重现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作项目
  • MFC
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    本项目通过Microsoft Foundation Classes (MFC)编写了用于实现图像数据在网络或本地环境间高效传输的应用程序代码。专注于解决跨平台兼容性和性能优化问题。 两个图像传输程序都实现了将图片从客户端传输到服务器端,并且能够将BMP格式的图片转换为JPEG格式的功能。其中一个程序是基于上的源代码开发的,另一个则是参考该代码自己编写的。
  • 去雾】MATLAB偏振水下模糊去雾【Matlab 396】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用,并提供相关代码,帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码,并且经过验证确认可行,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题,请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 具体技术包括但不限于: - 图像增强:同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强; - 图像去雾:直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
  • 边缘检测】MATLAB CNN灰度边缘提取【Matlab 490】.md
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    本篇文章介绍如何使用MATLAB结合CNN技术实现对灰度图像的边缘检测,并提供相关代码供读者参考学习。 上传的Matlab资料包含对应的代码,所有代码均可运行并经过验证确认有效,适合初学者使用。 1、压缩包内容: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 结果效果图也会一并提供。 2、所需软件版本为 Matlab 2019b。如遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; 第二步,双击打开main.m 文件; 第三步,点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4、关于仿真咨询或其他服务需求(如提供完整代码、复现期刊或参考文献中的内容、定制Matlab程序或者科研合作等),欢迎联系博主。 具体可提供的服务包括但不限于: - 图像边缘检测方法:Snake模型、八方向算法、CNN以及积累加权; - Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子的图像边缘检测; - Robert算子图像边缘检测 - 蚁群算法与模拟退火算法在图像处理中的应用,如蚁群聚类进行边缘检测。 - 元胞自动机应用于图像中 - 亚像素精度提升技术:插值法和基于Zernike矩的方法; - 拉普拉斯算子的图像边缘检测方法。
  • 重建】MATLAB正则化超分辨率重建【MATLAB 1882】.md
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现基于正则化的图像超分辨率重建技术,旨在提高图像的清晰度和细节。文中包含了详细的代码示例与说明,适合对图像处理感兴趣的读者学习实践。 上发布的关于 Matlab 的资料都配有相应的代码,并且这些代码都是经过测试可以运行的,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(其他m文件),无需单独运行。 运行结果效果图也包含在内。 2. 所需Matlab版本为2019b,如果遇到问题,请根据错误提示进行修改;若无法解决,可以联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置到当前的 Matlab 工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m 文件; - 步骤三:点击运行按钮,并等待程序执行完毕以获得结果; 4. 若需要进一步的服务,可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询: 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作 图像重建相关的算法包括:ASTRA 算法、BP神经网络方法、投影法、小波变换技术、字典学习KSVD 方法进行低秩重建、主成分分析PCA 技术以及正则化去噪和离散余弦变换DCT。此外,还有卷积神经网络的超分辨率图像重建(如SCNN)、SAR 图像处理方法、OSEM 重建算法及超分辨率图像恢复技术等,还包括Zernike矩图像重建与Split Bregman 方法的应用。
  • 分割】MATLAB GUI遗算法神经网络分割【Matlab 659】.zip
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    本资源提供基于MATLAB GUI平台,结合遗传算法与神经网络技术实现图像自动分割的方法及源代码。适合科研和学习参考(第659期)。 基于matalb GUI遗传神经网络图像分割【含Matlab源码】.zip
  • 融合】MATLAB GUI素点融合【Matlab 783】.mp4
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    本教程讲解如何使用MATLAB GUI工具实现像素级图像融合,并提供第783期的完整源代码供读者参考和实践。 基于MATLAB GUI的像素点图像融合方法及Matlab源码(783期).mp4
  • 融合】MATLAB多尺度奇异值分解融合【MATLAB 2040】.md
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    本文介绍了使用MATLAB实现基于多尺度奇异值分解技术的图像融合方法,并提供了相关代码,适合希望深入研究这一领域的读者参考。 【图像融合】基于MATLAB多尺度奇异值分解的图像融合方法【包含Matlab源码 2040期】