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matlab/fpga算法仿真,公众号 matworld
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2023年4月6日
m基于HMM和博弈模型的LSTM互联网情感词性分类识别matlab仿真
摘要: 1.算法描述 传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题, 面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮. 本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象, 首先提出一种高效的情感计算框架捕捉在线评论所蕴含的情感倾向; 然后将情感计算和博弈论相结合提出情感演化预测算法, 以混合纳什均衡策略作
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posted @ 2023-04-06 15:20 我爱C编程
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2023年4月5日
一维CNN,二维CNN以及三维CNN的训练模型matlab仿真
摘要: 1.算法描述 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(repres
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posted @ 2023-04-05 10:40 我爱C编程
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基于贝叶斯判决的手写数字识别系统,带GUI界面
摘要: 1.算法描述 贝叶斯判别规则是把某特征矢量(x) 落入某类集群的条件概率当成分类判别函数(概率判别函数),x落入某集群的条件概率最大的类为X的类别,这种判决规则就是贝叶斯判别规则。贝叶斯判别规则是以错分概率或风险最小为准则的判别规则。 判别函数,各个类别的判别区域确定后,可以用一些函数来表示和鉴别某
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posted @ 2023-04-05 10:33 我爱C编程
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基于PSO的最优路径优化仿真,带GUI界面,可以设置粒子数目,迭代次数,优化目标,输出最优解和最优路径
摘要: 1.算法描述 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue),每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。 粒
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posted @ 2023-04-05 10:26 我爱C编程
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m基于多核学习支持向量机MKLSVM的数据预测分类算法matlab仿真
摘要: 1.算法描述 20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难和局部极小等传统机器学习中存在的弊端,且在小样本情况下仍然具有良好的泛化能力,从而该算法受到了广泛的关
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posted @ 2023-04-05 10:18 我爱C编程
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2023年4月4日
基于simulink的无人机姿态飞行控制仿真
摘要: 1.算法描述 无人机是无人驾驶飞机的简称(Unmanned Aerial Vehicle),是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置的不载人飞机,包括无人直升机、固定翼机、多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机。广义地看也包括临近空间飞行器(20-100 公里空域),如平流层飞艇、高空气球、太阳能无人机
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posted @ 2023-04-04 16:17 我爱C编程
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基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
摘要: 1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本,图像是固定⼤小
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posted @ 2023-04-04 16:10 我爱C编程
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m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
摘要: 1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种:基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化,也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系,其中特征包括位置、速度、形状等,其中基于形状特征的方法
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posted @ 2023-04-04 16:00 我爱C编程
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m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
摘要: 1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,旨在通过人们走路的姿态进行身份识别,与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域,比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式,这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装,不让自己身上的哪怕一根毛发掉在
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posted @ 2023-04-04 15:42 我爱C编程
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2023年4月3日
通过概率整形技术对64QAM进行星座图整形,并输出GMI指标
摘要: 1.算法描述 对于现有开销为20%左右的FEC,Pre FEC 的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和 SNR之间的理论关系,我们可以得到不同阶数QAM调制格式时,达到纠前无误码的Required SNR。假设对于QPSK和 8QAM,16QAM分别为a, b, c,其中a<b<c。那现在对于
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posted @ 2023-04-03 14:32 我爱C编程
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