本文深入解析了正交匹配追踪算法(OMP)的原理与应用。OMP是匹配追踪算法(MP)的升级版，通过逐步迭代寻找最佳解，并确保剔除向量与残差正交，从而显著提高计算效率。文章详细介绍了OMP的算法流程，包括如何通过内积计算选择最优向量、更新残差以及利用施密特正交化方法保证正交性。通过具体数值示例展示了OMP相比MP的优势，如收敛速度快、避免死循环等。此外，还提供了基于Python的代码实现，并讨论了OMP在压缩感知和回归问题中的应用场景及优缺点。 正交匹配追踪算法（OMP）是匹配追踪算法（MP）的一种改良形式，其核心目标在于提升追踪过程的计算效率和解的质量。OMP通过迭代的方式逐步挑选出最能够代表数据的原子集合，从而构建出近似解。这种选择是通过内积运算来实现的，确保每次迭代所选取的原子与当前的残差向量正交，以此减少计算冗余，加快算法的收敛速度。 在算法流程上，OMP首先初始化残差，并在每次迭代中挑选出与当前残差内积最大，且保持正交的原子。选定原子后，算法将更新残差，以排除已经被所选原子代表的信息，使得下一个原子的选择聚焦于当前残差尚未覆盖的部分。为维持原子集合的正交性，OMP引入了施密特正交化过程，确保在迭代过程中不会出现冗余的原子。 OMP算法不仅在理论上有明确的优势，实际应用中也表现出了高效性。例如，在压缩感知问题中，OMP能够更快地从远少于实际数据维度的观测值中重构出原始信号。在回归问题中，OMP能够处理高维数据集，有效剔除噪声，找到数据中的关键特征。这些应用场景展示了OMP算法在处理稀疏问题方面的实用价值。 在实现方面，本文提供了一个基于Python的代码示例，通过具体的数值例子详细演示了OMP算法的工作原理。代码部分不仅直观地展示了算法步骤，也便于读者进行修改和扩展，以适应不同的应用场景。通过代码的实践，读者可以更加深刻地理解OMP算法的细节和实现要点。 尽管OMP算法有着诸多优势，但它也存在一些局限。例如，在某些极端情况下，算法可能需要较长的时间来找到最优解，或者在数据不够稀疏的情况下表现不如预期。因此，在应用OMP算法时，需要对数据的特性和问题的背景有充分的认识，以确保算法能够发挥其最大效用。 OMP算法的优化和改进也在持续进行中，研究者们在保留OMP基本框架的同时，尝试引入新的技术和策略，以进一步提升算法在处理大规模、高维数据集时的性能。此外，与其它算法如基追踪（BP）、最小角度回归（LARS）的比较研究，也推动了OMP算法在稀疏信号处理领域内的创新和应用。 正交匹配追踪算法是一种高效且实用的信号处理技术，尤其适合于需要从少量观测数据中恢复稀疏信号的场景。其简洁的数学框架、明确的理论基础以及在多种应用领域中的成功实践，使OMP成为值得深入学习和研究的算法。通过理论与实践相结合的探讨，本文为读者提供了一次全面了解和掌握OMP算法的机会。

主动形状模型(Active shape model,ASM)是一种基于统计参数化的图像特征匹配算法,它主要应用于提取图像的特征点。在分析传统方法不足的基础上,提出一种基于改进主动形状模型的图像特征匹配新算法。传统的ASM直接采样灰度值信息建立局部纹理模型,灰度值对光照、姿态等因素是非常敏感的,常会带来较大匹配误差或者导致模型匹配失败。采用基于每个像素的边缘方向和强度来代替灰度值,改进的表示方法是利用边缘方向和强度的信息去建模,并且加入了边缘结构的方向和强度。改进的表示方法增加了纹理表示的边缘特征,边缘特征

"自适应天线匹配低频RFID读写器设计" RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术在工业现场、野外甚至水中的应用中，读写器天线电特性参数的变化会导致阻抗不匹配和发射功率大幅下降，降低RFID读写器读写范围和效率。为了解决这个问题，需要设计一个自适应天线匹配RFID读写器系统。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括电子标签、读写器和远端数据处理计算机三部分。电子标签具有智能读写及加密通信的能力，包含天线、匹配网络、充电模块、传输算法模块、存储模块等。低频读写器由天线、无线匹配模块、读写器芯片和微处理器组成，通过调制的射频信号向标签发出请求信号，标签回答识别信息，然后读写器把信号送到计算机或者其他数据处理设备。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括微处理器模块、功率放大、自适应电容匹配网络、低噪声放大、正弦波均方根检测、模数转换器、天线以及相应的处理程序和算法。该系统比基本的低频RFID读写器系统多了三个模块：自适应电容匹配网络、正弦波均方根检测和模/数转换器。 自适应电容匹配网络是用来调节射频前端电路阻抗与天线阻抗的匹配效率。正弦波均方根检测和模/数转换器是为了检测天线发射信号的幅度，并转换成数字量存储到微处理器。 解调点电压采集电路的主要任务是实现天线发射信号的正弦波均方根检测和模/数转换。该电路采用高度集成专用集成电路，仅需要较少的电阻、电容等外围器件就可以完成相应功能，使采集电路小型化并尽量降低电路的功耗。 AD736是一款低功耗、精密、单芯片真正弦波均方根检测电路。能够直接将正弦波转换为直流输出，直流电压就是该正弦波的均方根值Vrms，该正弦波的幅度Va可以由式(1)表示： Va = Vrms / √2 模/数转换电路采用ADS1113，该芯片具有16位分辨率的高精度模/数转换器(ADC)，采用超小型的MSOP-10封装。ADS1113具有一个板上基准和振荡器。数据通过一个I2C兼容型串行接口进行传输。 自适应匹配电容网络天线匹配电路通过计算阻抗匹配计算相应的电阻和电容值，可以实现长距离的天线匹配和各类天线布局要求。将电容矩阵代替图4中C4、C5构成可调节天线匹配网络。由于天线电感值的变化在一定的范围，不可能从0到无限大，因此可以根据实验初步确定最大电感为Lmax，由此可以在电容矩阵连接一个不需要断开的电容C_M，其他的电容可以通过微处理器输出控制信号D1、D2…D8控制MOS开关来确定是否连接该电容到天线匹配网络。 自适应匹配方法与软件设计自适应天线匹配低频RFID读写器系统软件设计的流程图如图6所示。为了保证正弦波均方根检测电路和后续的模拟/数字转换器电路有足够的稳定和转换时间，确保采集的天线发射信号的幅度准确稳定，在读取过程中需要加入多个延时。程序中需要设置专门寄存数组用于存储读采集的256组发射信号幅度，在读取完成全部256组数据以后，再将256组数遍历一遍，找出其中最大的一组。根据最大的一组所对应的位置，设置相应的电容矩阵，获取最佳匹配电容和实现射频前端电路阻抗与天线阻抗的自动匹配。

matlab匹配滤波代码期末项目 年度项目-电子与通信工程（2013-2017） 该存储库包含用于频谱传感及其模拟的不同技术的matlab代码 提出了一种基于人工智能的决策技术，以集中频谱感知技术（在软结合技术中）在融合中心做出决策。在我们的工作中，我们分析了三种人工智能技术，例如ANN（人工神经网络），Fuzzy -逻辑，模糊神经网络（FNN）来决定通道的占用情况（通道状态）。 在这些FNN中，给出了有关频谱空缺的有效决策。 这些神经网络是根据诸如能量检测，匹配滤波器，PU与SU之间的距离，SNR，频谱效率等参数进行训练的。 在本文中，我们用GLRT组合代替了一种有效的频谱感知方案，即空间虚警，将其与GLRT相结合，以提高鲁棒性，恢复力并缩短感知间隔。 协作频谱感知技术用于减少噪声不确定性和隐藏节点问题，并在二级用户（SU）的虚警概率（PFA）和检测概率（PD）方面实现高性能。 模拟和结果 我们提出的方法的架构 所用技术的流程图 仿真结果 最终结果

Smith原图阻抗匹配模拟工具是一款专为电子工程师设计的实用软件，主要用于在设计和调试射频(RF)和微波系统时进行阻抗匹配。Smith图，也称为Smith圆图，是解决这一问题的经典方法，它将复数阻抗表示在一个圆形坐标系中，使得阻抗调整变得直观且易于理解。 Smith图的核心概念在于它将50欧姆的特性阻抗作为参考点，通过一系列同心圆和半径线来表示各种不同的阻抗状态。在Smith图上，实轴代表纯电阻性阻抗，虚轴则表示纯电抗性阻抗。通过在图上移动，工程师可以找到使电路与负载实现最佳匹配的位置，从而最大化功率传输和最小化反射。 这款"smith原图阻抗匹配模拟工具"软件提供了用户友好的界面，使得操作更加简单。用户只需输入或选择待匹配的负载阻抗，软件会自动在Smith图上显示相应位置。同时，它还可以模拟不同元器件（如电容、电感）对阻抗的影响，帮助工程师找到合适的网络分析参数，例如S参数中的S11，这通常表示反射系数。 S11参数是衡量射频系统中输入端口能量反射的指标，其值越接近-1，表示反射越小，匹配越好。通过调整电路元件，目标是使S11尽可能接近-1，从而达到最优的功率传输。该工具允许用户输入S11数据，然后在Smith图上直观地查看匹配效果，这在实际工程中是非常有价值的。 压缩包内的文件包括： 1. Smith.exe：这是主程序文件，运行后可以启动Smith原图阻抗匹配模拟工具。 2. SMITH_E.RTF：这是一个包含Smith图使用指南的RTF文档，可能包含了详细的软件操作说明和Smith图的理论解释。 3. w3dzz@80.smc和15@03_13.smc：这些可能是保存的项目文件或示例数据，用户可以加载这些文件来学习或参考不同的阻抗匹配案例。 4. babylon.txt：这可能是一个错误日志文件或者辅助文档，用于提供额外的信息或者软件支持。 通过这款工具，电子工程师可以快速有效地进行阻抗匹配设计，减少实验次数，提高工作效率，尤其是在射频和微波工程领域，它的价值不言而喻。使用过程中，结合标签“smith”和提供的文件，用户可以深入理解和应用Smith图理论，实现高效且准确的阻抗匹配设计。

Matlab带宽高效和速率匹配的低密度奇偶校验编码调制_Matlab实现论文“Bandwidth Efficient and Rate-Matched Low-Density Parity-Check Coded Modulation”中的概率整形算法.zip 在无线通信领域，为了提高频谱利用率同时保持信号传输的可靠性，低密度奇偶校验（LDPC）编码调制技术是一种重要的信道编码方式。LDPC码由于其接近香农极限的优异性能和较低的复杂度，受到了广泛的研究和应用。在LDPC码的基础上，进一步优化算法，实现带宽效率和速率匹配，对于提升通信系统的整体性能至关重要。 概率整形算法是一种创新的调制技术，它通过改变符号的分布来逼近信道容量限，从而在保持误码率性能不变的情况下，提高了数据的传输速率。这种算法通过精确控制发射信号的概率分布，可以更有效地利用信道的动态范围，尤其在受限功率和带宽的条件下表现更佳。 LDPC编码调制与概率整形算法的结合，代表了无线通信编码技术的前沿发展。通过Matlab的仿真和实现，可以将这种高效的编码调制方案在实际系统中部署。Matlab作为一种强大的工程仿真工具，提供了丰富的函数库和工具箱，能够方便地对LDPC编码器、调制解调器以及概率整形算法进行模拟和验证。通过细致的参数调整和算法优化，可以有效地解决在实际通信链路中遇到的各种问题，如信号衰减、噪声干扰以及非理想信道条件下的性能损失。 在设计带宽高效和速率匹配的LDPC编码调制方案时，还需要考虑实现复杂度的问题。如何在保持算法性能的同时降低实现复杂度，对于编码器和解码器的硬件实现提出了挑战。因此，研究者需要不断地探索和实验，找到在不同应用场景下的最优平衡点。 在Matlab环境下，研究者可以实现LDPC编码调制的概率整形算法，通过可视化的方式展示算法的性能，验证其在不同信噪比条件下的误码率、数据吞吐率等关键性能指标。此外，Matlab还允许研究者进行算法的灵敏度分析，评估参数变化对系统性能的影响，并据此对算法进行调整优化。 需要注意的是，尽管Matlab为算法的实现提供了便利，但在将算法实际部署到物理硬件中时，仍然存在许多实际问题需要解决。研究者必须考虑硬件的物理特性和限制，并对算法进行进一步的适配和优化，以确保算法在现实条件下的可行性和稳定性。 随着无线通信技术的不断发展，对于更高性能、更高效率的编码调制技术的需求也日益迫切。LDPC编码调制以及概率整形算法的研究和应用，将继续成为通信技术领域内的研究热点。通过Matlab这样的仿真平台，研究者可以不断探索和创新，推动无线通信技术向前发展。

内容概要：本文详细介绍了吸波材料在电磁屏蔽、隐身技术等领域的应用及其关键参数（如反射损耗、涡流效应、阻抗匹配等）的计算方法。文中重点讲解了如何利用Excel进行快速准确的吸波参数计算，包括反射损耗、涡流效应和阻抗匹配的具体公式和操作步骤。此外，还讨论了吸波材料计算的实际应用优势，如提高科研效率、优化设计和辅助实验。 适合人群：从事电磁材料研究、电子工程及相关领域的科研人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要快速准确计算吸波材料参数的研究项目，旨在帮助研究人员优化材料设计并提高实验精度。 其他说明：文章强调了Excel作为计算工具的优势，并指出后续可将数据导入Origin中作图，进一步提升数据分析能力。

在土地资源调查、管理与规划工作中，土地分类是至关重要的基础性工作。三调，即第三次全国土地调查，是指在中国进行的一次全国范围内的土地利用现状调查。在这一过程中，使用统一的符号库和配套的字体库对于确保数据准确性和一致性至关重要。 三调符号库是专门为了此次土地调查而设计的，它包含了土地利用分类的代码和名称的对应关系，以及这些代码和名称在地图上的具体表示方式。在三调符号库中，地类代码是一套标准化的编码系统，用以代表不同类别的土地利用状况，如耕地、林地、水域等。而地类名称则是这些编码的具体文字说明。匹配这两个要素能够确保在地图上或数据库中，土地的分类能够被清晰地表达和理解。 不同的符号库版本对应了不同的表达需求。例如，带有边框的符号库适用于需要突出边界的土地类型，而无边框的版本则适用于边界不太重要的情况。这种设计考虑到了地图阅读的便利性与视觉效果，使得土地利用的表达更为直观和高效。 另外，三调符号库中的每个符号都有其对应的字体库，即三调字体库.ttf文件。在地图制图与GIS（地理信息系统）工作中，特定的字体文件是必须的，以确保在不同的设备和软件上，文字的显示效果一致，避免了因字体缺失而导致的符号无法正确显示的问题。这种统一的字体库保证了土地分类文字的规范性和专业性。 通过以上分析，三调符号库及其配套字体库的使用，不仅有助于提高土地调查的专业性和准确性，还能够使最终产出的土地调查成果更具有普遍性和权威性。这对于土地资源的管理决策、城乡规划、环境保护等方面都具有极其重要的意义。因此，三调符号库的设计和应用，是中国在土地资源管理方面向标准化、专业化迈进的重要体现。 三调符号库还体现了在大数据时代下，土地资源信息管理的现代化需求。通过Arcgis等先进的地理信息系统工具，能够使土地调查数据的收集、处理、分析和展示更加高效，同时符号库和字体库的应用，也极大地提升了GIS数据的共享性和互操作性。

基于分割的立体匹配及算法-Segment_Based_Stereo_Matching.part1.rar Segment-Based Stereo Matching Using Belief Propogation and a Self-Adapting Dissimilarity Measure 一文及所带程序，可以实现两幅图像的立体匹配及可得到视差图。 PS：我现在做的方向是3DTV，有此方向的朋友可联系我。 QQ：349537618

matlab改变代码颜色CNNF 演示代码“学习有效的密集匹配的新功能的原理” 内容 此演示代码包包括6个不同的部分。 “提取器”：特征提取器，为演示，我们提供16通道立体声和光学快速模型。 （其余内容，包括培训代码，将在以后发布。） “ PMBP原始”：用于立体和光流的PMBP [3]连续密集算法。 如果将“ weight_pw”值设置为零，则还可以产生PatchMatch [2]算法的结果。 简而言之，该软件包提供了4种算法（PMBP立体声，PMBP光学流，PatchMatch立体声，PatchMatch流）。 该软件包由[2]的作者编写。 “ PMBP改进”：通过实现我们的匹配功能，该包是从“ PMBP原始”中修改而来的。 4种匹配算法与上述相对应。 “ CostFilter-original”：这是用于立体匹配和光流的原始costvolume [1]方法（基于粒子）。 “ CostFilter-improved”：这是实施了我们的功能方案的改进的costfilter。 “工具：”此软件包提供了一些有用的matlab工具来更改数据格式（例如，将“ flo”更改为“ int16 p