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改进后的标题可以是:“基于方向梯度的直方图(HOG)”

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简介:
本研究提出了一种改进的方向梯度直方图(HOG)算法,在保持原有特征提取能力的基础上,进一步提高了目标检测的速度与准确性。 HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图用于描述图像局部区域的梯度或边缘的方向分布。选择HOG而不是其他低级特征,如像素亮度、梯度信息及其组合,是因为像素亮度只能反映两个图像块之间的亮度差异,而梯度特征对噪声较为敏感。相比之下,基于梯度方向的直方图不仅能有效表征图像局部结构的信息,还具有较好的抗噪性和鲁棒性。

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客服
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  • :“(HOG)”
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    本研究提出了一种改进的方向梯度直方图(HOG)算法,在保持原有特征提取能力的基础上,进一步提高了目标检测的速度与准确性。 HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图用于描述图像局部区域的梯度或边缘的方向分布。选择HOG而不是其他低级特征,如像素亮度、梯度信息及其组合,是因为像素亮度只能反映两个图像块之间的亮度差异,而梯度特征对噪声较为敏感。相比之下,基于梯度方向的直方图不仅能有效表征图像局部结构的信息,还具有较好的抗噪性和鲁棒性。
  • HOG代码
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    这段代码实现了计算机视觉中的HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征提取算法,用于图像识别和物体检测任务。 HOG的Matlab源代码以及C++实现的效果都不错。本人专注于视频处理方向,有兴趣可以联系。
  • (HOG)Matlab源程序
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    本资源提供了一个详细的MATLAB实现代码,用于计算图像的方向梯度直方图(HOG),适用于计算机视觉和机器学习中的物体检测任务。 HOG(方向梯度直方图)的MATLAB源程序。
  • :“Matlab学习工具”
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    MATLAB深度学习工具箱提供了一系列强大的功能,用于构建和训练各种类型的深层神经网络。它支持图像、信号及文本数据等多领域的应用开发。 利用MATLAB进行简单的深度学习,包括CNN、DBN、RBN、DNN等多种架构,是一个很好的资源。
  • :“TOA-AOA三维定位”
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    本研究提出了一种结合到达时间(TOA)和到达角度(AOA)信息的新型三维定位方法,显著提升了室内复杂环境下的定位精度与可靠性。 三维定位问题一直备受关注。本段落采用C语言格式,针对TOA_AOA和TDOA_AOA设计,内容简洁明了。如有需要,可以直接下载使用,祝您好运!
  • :“扩BPSK抗干扰码技术”
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    本研究聚焦于直序列宽带信号处理领域,创新性地提出了一种基于相移键控(BPSK)的抗干扰编码技术。该方法通过优化编码策略显著提升了通信系统的鲁棒性和数据传输的安全性,在复杂电磁环境下的性能尤为突出。此技术对于保障无线通信网络的信息安全和稳定运行具有重要应用价值。 在无线通信领域,直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS)是一种广泛使用的传输技术,它通过将低频信息信号与一个高速伪随机码(PN码)相乘来扩展信号的频谱。其中,BPSK(Binary Phase Shift Keying,二进制相移键控)是DSSS系统中常用的一种调制方式,它通过改变载波相位来传输二进制数据。在实际应用中,DS-BPSK系统需要面对各种干扰,如白噪声、窄带干扰等,因此研究其在不同干扰条件下的性能至关重要。 **DS-BPSK调制原理** DS-BPSK调制是通过改变载波的相位来表示二进制数字1和0。当发送1时,载波相位为0度或π;发送0时,相位为180度或-π。在DS-BPSK中,通过将这个基带信号与伪随机码序列相乘,信号的频谱被扩展到较宽的带宽,增强了抗干扰能力。 **Matlab实现** 在Matlab环境中,我们可以使用以下步骤来模拟DS-BPSK系统在不同干扰条件下的误码率(Bit Error Rate, BER): 1. **生成基带信号**:创建二进制数据流,通常用`randi([0,1], N, 1)`生成随机二进制序列,其中N是传输的数据量。 2. **调制**:对基带信号进行BPSK调制,相位翻转表示0和1。可以使用`modulate`函数或者自定义函数实现。 3. **扩频**:使用伪随机码序列与调制后的信号相乘。这可以通过生成PN码并进行卷积实现。 4. **添加干扰**:在扩频信号上添加各种干扰,如高斯白噪声(使用`awgn`函数)、窄带干扰等。 5. **解扩**:在接收端,同样使用PN码与收到的信号进行相关运算,以还原基带信号。 6. **解调**:对解扩后的信号进行BPSK解调,恢复原始二进制数据。 7. **计算误码率**:比较原始数据和解调后数据的差异,统计错误位数,然后除以总数据量得到误码率。 8. **循环仿真**:重复上述步骤,多次运行以获得更准确的误码率估计。 **干扰样式分析** 1. **高斯白噪声**:这是最常见的干扰类型,其功率谱密度在整个频带上均匀分布。在Matlab中,`awgn`函数可方便地模拟这种噪声。 2. **窄带干扰**:这种干扰集中在特定频率范围,可能是由于其他通信系统的泄漏或恶意干扰。模拟窄带干扰可能需要自定义滤波器和噪声源。 3. **多径衰落**:在多径传播环境中,信号经过多个路径到达接收机,可能导致信号相位失真和深度衰落。 4. **同步误差**:如果接收端的伪随机码与发送端不同步,会引入额外的干扰。 **Matlab软件/插件** Matlab提供了强大的信号处理工具箱,包括用于调制、解调、加噪和信道建模的函数。通过这些函数,可以轻松构建DS-BPSK系统模型,并进行误码率性能评估。此外,Simulink模块库也有现成的通信系统模型,可以直观地构建和仿真DS-BPSK系统。 在给定的压缩包文件DS-BPSK中,很可能包含了上述过程的Matlab代码实现,包括数据生成、调制、扩频、干扰添加、解调和误码率计算等步骤。通过分析和运行这些代码,可以深入理解DS-BPSK在不同干扰环境下的性能表现。
  • :“二阶倒立摆”
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    二阶倒立摆是一种经典的非线性系统控制研究对象,涉及复杂的力学原理和先进的控制系统设计。 在工程技术和自动控制领域,二级倒立摆是一种常用的非线性控制系统建模与实验平台,能够模拟火箭、飞机等复杂系统的特性。它不仅涵盖了稳定性、能控性和能观性的基本概念,还因为其多变量、不稳定和强耦合的性质成为现代控制理论研究的重要课题。 从物理模型构建开始,二级倒立摆需要在假设条件下去除摩擦力和空气阻力等因素,并假定摆杆为刚体。这使得模型更加简洁且突出核心问题。该系统的参数包括小车质量M、第一级摆杆的质量m1、第二级摆杆的质量m2以及附加质量块的质量m3,这些参数直接影响到倒立摆的动态行为。 在控制理论中,能控性和能观性是评估系统性能的关键特性。通过MATLAB等数学软件工具可以定义和计算相应矩阵来验证系统的这两项性质。对于二级倒立摆而言,如果相关矩阵满秩,则表明该系统具有良好的可控制性和可观测性,这对后续控制器的设计与分析至关重要。 稳定性分析也是控制工程中的重要环节之一,它涉及在受到扰动后系统能否回到平衡状态的问题。通过将空间状态方程转换为传递函数形式,并利用拉普拉斯变换等数学工具进行进一步的解析工作是常见的方法。MATLAB提供的ss2tf和tf2zp函数可以帮助计算系统的稳定性指标。 从数学建模的角度来看,基于输入、状态及输出关系的状态空间模型对于描述二级倒立摆的行为至关重要。使用MATLAB编程语言不仅可以帮助建立这种模型,还能执行能控性和能观性分析以及进行稳定性评估。 在仿真阶段中,通过定义系统参数并利用MATLAB函数计算出系统的数学模型(如状态方程和传递函数),可以模拟实际操作中的二级倒立摆行为。这些仿真实验有助于验证先前的理论分析,并为控制器设计提供依据。 总之,对于研究二级倒立摆的设计、建模、仿真等环节而言,整个过程需要结合现代控制理论的核心内容来完成。借助MATLAB编程语言的支持不仅能够加深对系统特性的理解,还提供了在实际工程中应用这些知识的有效平台。通过一系列的分析和仿真实验可以获取有关稳定性、能控性和能观性的重要信息,这对开发精确控制系统至关重要,并且有助于提升控制理论的实际运用能力。
  • :“微软版Ramdisk版”
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    这款软件是基于微软Ramdisk的增强版本,提供了更快速、高效的数据存储和读取解决方案。它能够大幅提升电脑运行速度,并支持多种高级功能配置。 网友gavotte开发的Ramdisk是从微软的Ramdisk改写的版本,完全免费,并支持Windows 2000及以上操作系统。该内存盘容量几乎没有限制,并且经过朋友们长期使用后证明非常稳定。我在原英文版的基础上将其汉化为简体中文,并做了一些细节调整以方便大家使用。特别提供了详细的使用说明。
  • :“Matlab回声状态网络工具”
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    本工具有助于简化在Matlab环境下构建和训练深度回声状态网络的过程,适用于科研人员及工程师进行复杂时间序列预测与模式识别任务。 一个深度回声状态网络工具包适用于Makey-Glass(tau=30)时间序列预测问题,并可通过简单修改应用于其他时间序列预测研究。相关应用可参考《自动化学报》中关于延迟深度回声状态网络在时间序列预测中的应用的文章。
  • :“Matlab牛顿下山法程序”
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    本简介介绍了一种使用MATLAB编程实现的优化算法——牛顿下山法。此方法在保持牛顿法收敛速度快的优点基础上,通过引入下山机制确保了搜索过程的安全性与稳定性。该程序适用于求解非线性方程组和无约束最优化问题,在工程计算、科学实验等领域具有广泛应用价值。 牛顿下山法数据处理方法提供了一种简单有效的方案,并附有MATLAB程序代码实现。