
基于MATLAB的CA-CFAR在干扰背景下的检测性能仿真及运行结果.zip
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简介:
本项目通过MATLAB模拟了CA-CFAR算法在复杂干扰环境中的目标检测效能,并分析其运行结果。
版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。
领域:
- 智能优化算法
- 神经网络预测
- 信号处理
- 元胞自动机仿真
- 图像处理
- 路径规划
- 无人机等多种领域的MATLAB仿真
内容:标题所示的项目介绍和更多相关博客文章,可点击博主头像查看。
适合人群:
本科、硕士等科研学习使用
开发者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,在修心和技术上同步精进。欢迎关注天天Matlab微信公众号获取更多信息!
团队长期从事以下领域的算法研究与改进:
1. 智能优化算法及应用
- 改进智能优化算法(单目标和多目标)
- 生产调度:装配线、车间、生产线平衡、水库梯度等调度问题
- 路径规划:旅行商问题(TSP)及其变体,车辆路径规划(VRP),机器人与无人机路径规划,多式联运及配送优化
- 三维装箱求解和物流选址(背包问题、货位优化)
2. 神经网络回归预测分类清单:
- BP神经网络
- LSSVM
- SVM
- CNN
- ELM及其变体(KELM, DELM等)
- RNN (Elman,LSTM,BiLSTM)及GRU模型
3. 图像处理算法:图像识别,分割,检测,去噪、增强和压缩
4. 信号处理算法:信号识别与检测,故障诊断等
5. 元胞自动机仿真:
- 模拟交通流
- 疏散人群
- 病毒扩散
- 晶体生长
6. 无线传感器网络:
- 室内定位和覆盖优化
- 融合无人机通信中继的传感网设计
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