文章 2023-09-25 来自:开发者社区

【大规模 MIMO 检测】基于ADMM的大型MU-MIMO无穷大范数检测研究(Matlab代码实现)

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【大规模 MIMO 检测】基于ADMM的大型MU-MIMO无穷大范数检测研究(Matlab代码实现)
文章 2023-09-22 来自:开发者社区

【视频处理】通过调用图像来重建新影片及计算颜色通道的平均灰度值,并检测帧与前一帧之间的差异(Matlab代码实现)

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【视频处理】通过调用图像来重建新影片及计算颜色通道的平均灰度值,并检测帧与前一帧之间的差异(Matlab代码实现)
文章 2023-09-22 来自:开发者社区

使用显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合(Matlab代码实现)

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使用显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合(Matlab代码实现)
文章 2023-09-19 来自:开发者社区

用于大规模 MIMO 检测的近似消息传递 (AMP)(Matlab代码实现)

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用于大规模 MIMO 检测的近似消息传递 (AMP)(Matlab代码实现)
文章 2023-08-07 来自:开发者社区

使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测研究(Matlab代码实现)

1 概述使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测是一种应用广泛的研究方向。下面是一个简要的步骤:1. 数据收集和标注:收集包含情绪标签的大量人脸图像数据集。可以通过各种渠道收集,如在线数据库或自行采集。确保数据集中有多样性的情绪表达,如喜悦、愤怒、悲伤、惊讶等。同时,为每个人脸图像标注相应的情绪标签。2. 数据预处理:对收集到的人脸图像进行预处理,如人脸检测和对齐,以确保输入CNN模型的图像具有统....

使用深度学习模型CNN进行实时情绪检测研究(Matlab代码实现)
文章 2023-08-07 来自:开发者社区

【虚警检测】基于CA-CFAR(单元平均恒虚警)、GO-CFAR(最大选择恒虚警)、SO-CFAR(最小选择恒虚警)算法的恒虚警检测附Matlab代码

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【虚警检测】基于CA-CFAR(单元平均恒虚警)、GO-CFAR(最大选择恒虚警)、SO-CFAR(最小选择恒虚警)算法的恒虚警检测附Matlab代码
文章 2023-08-07 来自:开发者社区

【基于FFT的自由响应非线性检测方案】使用归零早期FFT的非线性检测研究(Matlab代码实现)

1 概述文献来源:这项工作提出了一类检测和表征暂态响应测量非线性的时频方法。这些方法适用于响应随着响应幅度的衰减而变得越来越线性的系统。响应数据的离散傅里叶变换是在初始响应的各个部分都为零的情况下得到的。这些频率响应,被称为零早期快速傅立叶变换(ZEFFTs),获得线性频率响应函数(frf)的通常形状,因为更多的初始非线性响应被取消。因此,非线性是由一个质变的形状的ZEFFT作为初始无效部分的长....

【基于FFT的自由响应非线性检测方案】使用归零早期FFT的非线性检测研究(Matlab代码实现)
文章 2023-08-07 来自:开发者社区

【信号检测】基于长短期记忆(LSTM)在OFDM系统中基于深度学习的信号检测(Matlab代码实现)

1 概述正交频分复用 (OFDM) 是一种流行的调制方案,已在无线宽带系统中广泛采用,以对抗无线信道中的频率选择性衰落。信道状态信息 (CSI) 对于 OFDM 系统中的相干检测和解码至关重要。通常,在检测到传输数据之前,可以通过导频来估计 CSI。使用估计的 CSI,可以在接收器处恢复传输的符号。从历史上看,OFDM系统中的信道估计已经被彻底研究过。传统的估计方法,即最小二乘法 (LS) 和最....

【信号检测】基于长短期记忆(LSTM)在OFDM系统中基于深度学习的信号检测(Matlab代码实现)
文章 2023-08-04 来自:开发者社区

基于图像特征检测——使用相位拉伸变换(Matlab代码实现)

1 概述在过去的几十年里,深度学习和计算机视觉在目标检测、目标跟踪、行人检测和自动驾驶汽车方面发挥了趋势引导作用。一些方法被提出来解决这些计算机视觉和基于深度学习的检测、跟踪技术、算法和数据源的问题。近年来,这一领域变得越来越重要,研究人员利用有关图像和视频的在线/离线数据,集中进行情绪建模和计算分析。比较了灰度和相位的两种不同的图像边缘提取方法及其提取结果。相位的边缘检测方法是以Hilbert....

基于图像特征检测——使用相位拉伸变换(Matlab代码实现)
文章 2023-08-04 来自:开发者社区

【目标识别】检测具有相同背景的不同图像并找到图像中的红色圆圈目标(Matlab代码实现)

1 概述目前卷积神经网络已经在SAR目标识别领域得到了广泛应用,然而,由于SAR图像的目标样本数量过少,以及图像相干斑噪声的存在,使得网络不能充分的学习样本深层特征,对网络的识别性能会造成一定的影响。针对上述问题,提出一种基于数据融合的目标识别方法,算法首先对原始图像分别进行噪声抑制和边缘信息提取处理,然后将处理后的两类特征信息进行数据融合,将单通道灰度图像融合扩充至双通道图像来作为训练样本,同....

【目标识别】检测具有相同背景的不同图像并找到图像中的红色圆圈目标(Matlab代码实现)

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