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专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成

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经过网络搜索我发现，其实是百度输入法或搜狗输入法等出现的bug，MATLAB将其转化成了选中的字符无法进行编辑。解决方案:1.换成微软自带的输入法，用英文输入任意字母，就可以使用了。

要点深度学习网络两种选择的强制选择对比度检测贝叶斯自适应估计对比敏感度函数空间观察对比目标量化视觉皮质感知差异亮度、红/绿值、蓝/黄值色彩空间改变OpenCV图像对比度对比敏感度函数模型空间对比敏感度估计眼球运动医学研究空间时间颜色偏心率对比敏感度函数模型JavaScript人眼颜色对比差异sRGB：sRGB是一种三刺激色彩模型，是Web的标准，用于大多数计算机显示器。它使用与高清电视标准Rec7

MATLAB的机器人系统工具箱（RST）的官方例程PlanaReachingTrajectorywithMultipleKinematicConstraints规划具有多个运动学约束的到达轨迹%创建用于视觉化杯子的点

（按照老师发的学习计划走）先学习数字图像处理：1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像：红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元（Pixel，图像元素的简称）是数字图像中最小的单元，代表图像中的一个点。

在MATLAB中实现模拟退火算法，我们首先需要定义目标函数（即我们需要最小化的能量或成本函数），然后设定算法的参数，如初始温度、降温速率、内循环次数（每个温度下的迭代次数）等。以下

GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度)残差检验级比偏差检验三、代码实现----Matlab

一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1形态学概述形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学（Mathematicalmorphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、

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NumPyNumPy（NumericalPython）是Python科学计算的基础包，它可以提供以下功能。■快速高效的多维数组对象ndarray。■用于对数组执行元素级计算和直接对数组执行数学运算的函数。■用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。■线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。■用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。除了为Python提供快速的数组处理能力，Num

功能：使用Matlab按行读取txt文件，按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~

下面是一个基于和声搜索算法求解基站选址问题的Matlab伪代码框架。请注意，这个框架是一个基本的实现，你可能需要根据你的具体问题和约束条件进行调整和优化。代码%和声搜索算法求解基

目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、概述  在进行论文写作时，需要做对比实验，来分析改进算法的性能，期间用到了迭代误差分布统计的比较分析，为直观表示配准误差，需要进行可视化

MATLAB/Simulink基础总结相信很多朋友总是遇到这种情况，学过的知识总是忘记，尤其是针对课外知识较多的专业技巧课程，老师或者是师兄师姐只是带你入门，然后讲几个例子，你认真地听，最开始觉得也就是如此简单的一个东西罢了

蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，用于解决如旅行商问题（TSP）等组合优化问题。在蚁群算法中，每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素，并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移，较短的路径上累积的信息素会更多，从而吸引更多的蚂蚁，最终找到最优路径。在城市路径优化问题中，蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径

实验目的与要求：1熟悉matlab工作环境2掌握建立矩阵的方法和基本的矩阵运算3掌握matlab各种表达式的书写规则以及常用函数的使用4用矩阵求逆法解线性方程组实验内容：P3601，3，4P3624，5

在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。

在MATLAB中，符号计算是通过符号表达式来实现的，这些表达式由符号变量、符号运算符和括号等组成。符号变量可以是任何字母或单词，它们代表数学上的未知量或变量。

郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算

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OMP（OrthogonalMatchingPursuit）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。基本步骤以下是OMP算法的简要步骤：初始化残差：将残差初始化为测量向量。迭代过程：a.原子选择：在每次迭代中，从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计：使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差：更新残差，将其减去已匹配的部分。停止条件：重复步骤

在MATLAB中创建和操作矩阵是该科学计算软件的核心功能之一。MATLAB的名字本身就来自于“矩阵实验室”（MatrixLaboratory）的缩写，它提供了丰富而强大的矩阵处理能力。

Currentfolder7.9版)*命令历史窗口(CommendHistory)*启动平台(LaunchPad)6.x版*帮助窗口(Help)*M文件优化器(Profiler)命令窗口：(Commandwindow)MATLAB

一、无人机路径规划模型介绍无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。二、算法介绍冠豪猪优化算法(CrestedPorcupineOptimizer，CPO)由MohamedAbdel-Basset等人于2024年提出，该算法

EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费

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图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像

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基于matlab的信号盲源分离算法，包括变步长盲源分离（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通，可直接运行。

前言MAB建模规范（Model-BasedDesignAcrossMathWorksProducts）是MathWorks公司制定的用于提高MATLAB和Simulink模型可读性、可维护性和可重用性的建模规范

根据代码最终画出的图片如下：其实原理很简单，就是在一张figure中画多个坐标轴，每个坐标轴都有对应的图例，之后再将多余坐标轴隐藏，只保留一个即可。代码如下：clearall;closeall;dd_linewidth=1;a=0.5;b=1;c=2;d=3;e=4;semilogy(a,b,'r',a,c,'g',a,d,'m',a,e,'b','LineWidth',dd_linewidth)

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用）是一种高效的无线信号传输技术，广泛应用于现代通信系统，

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在水下环境中，由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用，导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果，而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。因此，研究有效的水下图像增强算法具有重要意义。近年来，水下图像增强方法主要分为模型法和非模型法。模型法利用光照物理模型估计图像的降质模式，根据估计的结果复原降质图像。非模型法不考虑水下光学成像机理和光照机理，直

matlab中rand相关的随机函数包括rand(),randn(),randi()等。

目录1主要内容模型架构图目标函数非合作博弈流程2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》，程序包含3种场景，场景1中包含风电、光伏和制氢-储氢-发电3种分布式电源，而场景2中仅包含风电和光伏，场景3中包含风电和制氢-储氢-发电。（通过设置相应的变量为0来实现对比场景）以风电、光伏和制氢-储氢-发电系统3个投资方作为博弈主体，并以各投资方收益最

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