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蒙特卡洛风光场景并通过削减法聚类法得到几个典型场景（包含Matlab代码和Python代码实现）

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，通过多次随机抽样来估计系统的行为，从而得到系统的统计性质。在风光模型中，蒙特卡洛方法可以用来模拟风速、风向和太阳光照的变化，进而评估风力和太阳能系统在不同条件下的性能。

然哥依旧
2026-04-28 02:11:01

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 12

#聚类 #matlab #python +1
基于 DQN 与 Python-Simulink 联合仿真的 HEV 能量管理策略实战

本文探讨了强化学习在自动驾驶和混合动力汽车能量管理中的应用，重点介绍了马尔可夫决策过程（MDP）框架及其实现方法。文章首先解析了MDP的四要素：状态空间（车速、加速度、坡度）、动作空间、状态转移概率和奖励函数。随后详细说明了Q-table的初始化方法，强调状态设计中的特征提取和离散化处理。通过混合动力汽车能量管理的具体案例，展示了如何将理论应用于实际场景，包括状态量化、奖励函数设计和多目标优化。最

 南宫萧幕
2026-04-28 13:41:50

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 5

#python #开发语言 #matlab +1
告别固定频带划分：基于阶统计滤波的自适应频域分解方法（Python）

本文提出了一种数据驱动的自适应频带分割方法，用于振动信号分析中的频带划分问题。该方法通过阶统计滤波提取频谱包络，并基于包络峰谷形态自动确定频带边界，无需先验频率知识。实验验证表明，该方法在仿真信号上能准确分解各分量，相关系数均大于0.98。相比传统等宽划分、倍频程划分或经验划分方法，该方法具有更好的自适应性和物理意义清晰性。

哥廷根数学学派2023
2026-05-19 10:48:33

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 4

#python #matlab #算法 +4
cplex完全安装手册，适配matlab和python！

免费获取cplex，并配套安装教程，适配matlanb和python

cooldog123pp
2026-06-16 08:47:12

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 4

#人工智能 #matlab #python
【MATLAB+Python】基于深度学习增强 LS 信道估计的代码实现

本项目是一套基于深度神经网络（DNN）的OFDM信道估计算法仿真代码。在传统的信道估计中，最小二乘（LS）算法计算复杂度低，但在低信噪比下易受噪声影响；最小均方误差（MMSE）算法估计精度高，但需要已知信道的二阶统计特性，且计算复杂度较高。本项目参考相关文献，采用“先进行LS粗估计，再利用DNN进行误差修正”的方案。通过让神经网络学习多径衰落信道下的误差分布，可以在不依赖信道先验统计信息的情况下，

吼我干嘛.
2026-03-25 13:08:24

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 5

#matlab #python #深度学习
26年电工杯AB题|超级棒电力系统|Python、Matlab代码、论文

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。🎁完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击：👉👉👉。

?? G.E.M.
2026-05-18 08:36:47

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 5

#python #matlab #支持向量机
演化博弈模型搭建、求解与Matlab/Python仿真实战

不少同学、科研人员在学习和科研过程中，常会遇到模型构建困难、方程求解复杂、动态仿真不会实现、代码调试报错等问题。博弈论作为运筹学、管理科学、经济学、社会学等领域常用的分析工具，被广泛应用于供应链、政企关系、产业竞合、网络演化、合作机制设计等研究场景。- 零和博弈、非零和博弈、囚徒困境、智猪博弈、鹰鸽博弈等经典模型复现。- 微分博弈、联盟博弈、合作博弈、Stackelberg主从博弈。- 静态博弈、

梵贞小铺
2026-05-27 04:37:08

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 4

#matlab
基于MNE Python进行空间信号分离(SSS)及Maxwellfiltering——MEG分析必看

SSS（Signal-Space Separation，信号空间分离）是一种基于电磁场物理学的技术。它会把 MEG 测量到的信号分解成两部分：一部分来自传感器阵列内部，也就是脑内的信号（internal components）；另一部分来自传感器阵列外部，也就是环境中的磁噪声（external components）。

茗创科技
2026-06-10 16:31:28

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 6

#python #matlab
【数字信号处理含matlab代码】第十二篇：智能峰值/谷值检测算法详解

在没有平坦区时，fq - rs 通常为 1，此时 floor(0.5)=0，满足条件。如果出现一个平台（plateau），例如 [1, 2, 2, 1]，该条件会将峰值定位在平台的中心位置（第 2 或第 3 个点，取决于 floor 的行为）。我们将进入 findSegment.m，了解如何将离散的 0/1 标签聚合成有意义的语音片段，并计算每个片段的时长，为后续的语音识别或特征提取准备结构化数据

 紫气东来168
2026-08-12 18:35:58

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 5

#matlab #开发语言 #其他
matlab基于CNN卷积神经网络的人脸表情情绪识别项目课题，采用GUI界面

matlab基于CNN卷积神经网络的人脸表情情绪识别项目课题，采用GUI界面，

2501_90824910
2026-04-13 07:30:00

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 9

#matlab #cnn #开发语言
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究附Matlab代码

随着新能源并网、电力电子设备普及以及非线性负荷激增，现代电力系统中电能质量扰动问题日益突出，电压暂降、暂升、谐波、振荡等扰动类型频发，严重影响电力系统安全稳定运行和用电设备正常工作。准确、高效的电能质量扰动分类是扰动治理、故障定位及电力系统优化的前提。针对传统扰动分类方法抗干扰能力弱、特征提取不充分、分类精度不足等问题，本文提出一种融合离散小波变换（Discrete Wavelet Transfo

Matlab学术达人
2026-04-23 21:28:05

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 5

#分类 #matlab #数据挖掘
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化附Matlab代码

在频分双工（FDD）MIMO（5G/6G Massive MIMO 主流）中，基站必须获取精确的下行信道状态信息（CSI，即信道矩阵 H 的子空间）来做预编码 / 波束成形，才能最大化频谱效率。但 CSI 是高维复数矩阵（如 64 天线 ×4 流，维度极高），直接反馈会导致反馈开销爆炸、量化复杂度指数级上升—— 传统单阶段 Grassmannian 量化（子空间量化主流），码本大小随天线数指数增长

 Matlab科研工作室
2026-04-26 20:51:04

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 11

#深度学习 #分类 #matlab
有图有真相 MATLAB实现基于CNN-LSTM-Attention卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）融合注意力机制进行时间序列预测（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）

本文提出了一种基于CNN-LSTM-Attention混合神经网络的时序预测方法。该方法通过两阶段超参数搜索（随机搜索+邻域细化）优化模型结构，结合注意力机制提升关键时间步的特征提取能力。实验结果表明，相比LSTM基线模型和持久性基线，该模型在测试集上取得了更优的预测性能（RMSE=0.0569，R²=0.9829），方向准确率达79.5%。项目提供完整MATLAB实现，包含数据生成、模型训练、评

 xiaoxingkongyuxi
2026-04-23 12:00:00

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 23

#神经网络 #matlab #cnn +4
CNN卷积神经网络MATLAB实现：高速精确的图像分类

MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了强大的CNN实现，结合MATLAB的优化计算引擎，能够实现高速、高精度的图像分类。

jllllyuz
2026-04-28 09:23:40

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 4

#cnn #matlab #分类
项目介绍 MATLAB实现基于卷积门控循环单元（CNN-GRU）进行锂电池SOC估计（含模型描述及部分示例代码）专栏近期有大量优惠还请多多点一下关注加油谢谢你的鼓励是我前行的动力谢谢支持加

摘要：本文介绍了一种基于CNN-GRU混合神经网络的锂电池SOC估计方法。该方法结合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力和门控循环单元（GRU）的时序建模优势，有效解决了传统SOC估计方法在复杂工况下的精度不足问题。文章详细阐述了数据预处理、网络架构设计、训练策略及评估流程，并提供了MATLAB实现示例。实验结果表明，该模型在不同工况、温度变化和老化条件下均能保持稳健的SOC估计性能，且计算复

 xiaoxingkongyuxi
2026-05-11 14:15:00

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 8

#matlab #gru #cnn +4
【图像融合】多模态图像无缝融合Matlab代码

在当今数字化时代，图像数据的获取手段日益丰富，多模态图像融合技术应运而生。多模态图像是指由不同成像设备或基于不同物理原理获取的关于同一目标场景的图像，例如可见光图像与红外图像、磁共振成像（MRI）与计算机断层扫描（CT）图像等。多模态图像无缝融合旨在将这些具有互补信息的图像融合为一幅图像，以便更全面、准确地呈现目标场景的特征，在医疗诊断、智能安防、遥感监测等众多领域具有重要应用价值。多模态图像无缝

 Matlab科研工作室
2026-06-15 23:23:19

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 7

#matlab #计算机视觉
【深度学习Day3】实战首秀：PyTorch 搭建 MLP 网络与 MNIST 实战及面试指南

本文以MNIST手写数字识别为实战案例，带来可直接运行的MLP搭建保姆级教程，落地张量操作并实现97%以上识别准确率，还分享实用调参技巧，总结算法岗相关高频面试考点，为后续CNN学习做好铺垫。

柠檸酱
2026-06-09 14:47:20

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 27

#深度学习 #pytorch #面试 +2
【老生谈算法】基于matlab的运动目标识别与跟踪系统设计与算法原理及程序源码——目标识别算法

本文介绍了一种基于MATLAB的运动目标识别与跟踪系统设计方案，重点阐述了其核心算法原理。系统采用背景差分法检测运动目标，通过灰度转换（YUV空间）、二值化处理和连通性分析提取目标区域，并计算形心坐标。目标跟踪环节结合卡尔曼滤波预测运动轨迹，实现稳定跟踪。文章对比了帧间差分、光流法等不同检测方法的优缺点，指出背景差分法在完整提取目标区域方面的优势。该系统适用于中等复杂度的动态场景，为后续高级图像分

 阿里matlab建模师
2026-06-10 20:18:34

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 9

#算法 #matlab #开发语言
【信道估计】IEEE-802.11p标准的深度学习通道估计Matlab实现

随着智能交通系统（ITS）的飞速发展，IEEE - 802.11p 作为专用短程通信（DSRC）的无线通信标准，在车联网（V2X）中扮演着关键角色。准确的信道估计对于 IEEE - 802.11p 系统实现可靠的数据传输至关重要。传统的信道估计方法在复杂多变的车载通信环境下，性能往往受到限制。而深度学习凭借其强大的非线性建模能力，为 IEEE - 802.11p 标准下的信道估计提供了新的思路和解

 Matlab科研工作室
2026-06-12 21:25:14

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 9

#深度学习 #matlab
基于深度学习的语音信号增强方法研究

在语音通信、智能交互、语音识别及助听设备等各类声学场景中，语音信号易受环境噪声、信道干扰、室内混响等因素污染，造成语音清晰度与可懂度大幅下降，严重制约语音系统的整体工作性能。语音增强作为语音信号处理的前置核心技术，是修复带噪语音、抑制干扰噪声、保留语音原始特征的关键手段。传统语音增强方法依托人工建模与先验假设，仅适用于平稳噪声场景，存在非平稳噪声处理效果差、易引入语音失真、泛化能力薄弱等缺陷。为解

 2301_82006965
2026-06-14 17:37:31

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 16

#matlab #语音识别 #开发语言
MATLAB机器学习、深度学习--从数据预处理到模型训练

随机森林的本质是什么？3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系。2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理。6、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等）的下载与安装。3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归

 xiao5kou4chang6kai4
2026-06-16 10:59:15

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#matlab #机器学习 #深度学习
第【20】期--基于深度学习的非正交多址接入(noma)接收端优化--matlab完整代码

本文对深度学习（DL）在非正交多址接入（NOMA）无线系统中多用户检测的应用进行了初步研究。传统方法需要显式地进行信道估计和串行干扰消除（SIC），而在SIC中由于错误传播效应，检测精度将在很大程度上依赖于对先前用户的正确检测。本文设计了一种基于深度学习的NOMA接收机，通过数据驱动的方式，直接学习从接收信号到发送符号组合的端到端映射关系。初步结果表明，深度学习方法能够优于传统的基于导频的信道估计

 小研一枚
2026-06-17 17:59:39

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 10

#深度学习 #matlab
项目文档：基于MATLAB的语音信号智能降噪分析系统设计与实现

摘要：语音信号在采集与传输过程中不可避免地会受到各类噪声干扰，噪声不仅降低语音的可懂度与舒适度，也会显著劣化后续语音识别等上层应用的性能。针对目前商业降噪软件普遍以黑盒形式提供、缺乏中间过程可视化与量化指标反馈的问题，本文设计并实现了一套基于MATLAB的语音信号智能降噪分析系统。

2zcode
2026-07-27 22:16:32

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 7

#matlab #语音识别 #开发语言
基于BP神经网络的语音特征信号分类研究（Matlab代码实现）

语音信号分类是语音信号处理领域的核心研究方向，广泛应用于语音识别、声纹认证、语音情感分析、智能人机交互等诸多领域。由于语音信号具有非线性、时变性、随机性的复杂特征，传统分类方法难以精准挖掘语音特征与信号类别之间的关联关系，存在分类精度低、抗干扰能力弱、泛化性差等问题。BP神经网络凭借其强大的非线性映射、自适应学习和容错能力，能够有效适配复杂语音特征数据的分类任务。

2501_92823441
2026-07-21 05:00:33

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 8

#神经网络 #分类 #matlab +1
【语音识别】基于LMS算法消除嘈杂的鸟类语音信号中的噪声后识别其对应的鸟类物种附Matlab代码

在生态研究、鸟类保护等领域，对鸟类物种的准确识别具有重要意义。而野外采集的鸟类语音信号往往会受到环境中各种噪声的干扰，如风声、雨声、其他动物的叫声等，这些噪声会严重影响后续物种识别的准确性。基于 LMS（最小均方）算法的噪声消除技术，为解决这一问题提供了有效的途径。LMS 算法原理LMS 算法是一种自适应滤波算法，其核心思想是通过不断调整滤波器的系数，使滤波器输出与期望信号之间的均方误差最小化。它

 Matlab算法改进和仿真定制工程师
2025-08-24 10:13:59

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 4

#语音识别 #算法 #matlab
【语音识别】基于K近邻分类算法的语音情感识别（Matlab代码实现）

语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）作为人机交互的关键技术，通过分析语音信号的声学特征实现情感状态分类。K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法因其原理简单、非参数化特性，在语音情感识别中展现出独特优势。本文系统梳理了KNN算法在语音情感识别中的应用原理、特征提取方法、性能优化策略及挑战，结合Emo-DB、RAVDESS等公开数据集的

 2501_93142541
2025-08-26 06:44:22

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 19

#语音识别 #分类 #matlab +1