图像去噪算法研究是计算机视觉和数字图像处理中的一个重要领域。由于成像系统、传输介质和记录设备的不完善，数字图像在形成、传输和记录过程中容易受到噪声的污染，这些噪声可能表现为孤立的像素点或像素块。噪声的出现会扰乱图像的可观测信息，对图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等后续处理步骤造成影响。因此，图像去噪成为图像处理中的一项关键预处理步骤，对于提高图像质量和视觉效果具有重要意义。 国内外的研究者们已经提出多种图像去噪算法。早期的经典算法如模拟退火法虽然有效，但其计算过程复杂，计算量大。近年来，许多非线性滤波方法如正则化方法、最小能量泛函方法和各向异性扩散法等相继出现。这些方法通常在空间域或频域进行，空间域的方法包括均值滤波、加权均值滤波、中值滤波和最小均方差滤波等；频域方法则涉及复杂的域转换运算，需要更多的资源和时间。然而，这些方法都有其局限性，例如加权均值滤波在细节损失上较为明显，中值滤波则仅对脉冲干扰有效，对高斯噪声效果不佳。 中值滤波算法是一种经典的去除图像噪声的算法，它通过用邻域内的像素值中值替换目标像素值来达到去噪效果。该算法能够有效抑制椒盐噪声，但有时会损害图像的细节，如细线和棱角。为了克服这一问题，研究者们发展了标准中值滤波、加权中值滤波、中心加权滤波等改进算法，以提高图像去噪效果。但这些改进算法在去除细节丰富的图像噪声时，容易将非噪声点误判为噪声点，导致替换像素灰度值，进而影响图像的细节。 开题报告还提到了目前图像去噪技术在科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象和天文学等领域的广泛应用。例如，人造卫星拍摄的地球资源照片、气象情况图像，医生利用X射线或CT技术对病人进行断层图像分析等。在这些应用中，图像噪声的处理显得尤为重要，因为噪声的干扰会严重影响图像中的有用信息。 图像去噪算法研究对于图像处理技术的进步和图像质量的提升具有重要的意义。尽管已有的去噪算法在实际应用中取得了一定的成果，但为了满足不同领域的具体需求，研究者仍需探索新的去噪算法，以更有效地降低噪声对原始图像的干扰程度，并提高图像质量，使图像更加逼真。

基于大蔗鼠优化策略：改进的大蔗鼠优化算法IGCRA与自然觅食行为结合的元启发式算法研究,改进的IGCRA：三大策略驱动的大蔗鼠优化算法(Greater Cane Rat Algorithm with Enhanced Strategies)在CEC2005测试中的表现及展望,改进的大蔗鼠优化算法（IGCRA），三个改进策略。 快人一步发paper 2024新算法——蔗鼠优化算法Greater Cane Rat Algorithm，GCRA，蔗鼠算法(GCRA)是受蔗鼠觅食和交配行为启发而提出的一种新的元启发式算法，该成果于2024年5月23日在线发表。 GCRA优化过程的灵感来自于大蔗鼠交配季节和非交配季节的智能觅食行为。 它们是高度夜行性的动物，当它们在芦苇和草丛中觅食时，它们会留下痕迹。 这些小路随后会通向食物、水源和住所。 探索阶段是当它们离开分散在它们领地周围的不同避难所去觅食和留下踪迹时。 据推测，雄性首领保留了这些路线的知识，因此，其他老鼠根据这些信息修改它们的位置。 在cec2005测试函数进行测试，有最优值，最差值，标准差和平均值和四个指标。 由于代码本身原因F14-F

2025电赛预测无线通信安全_信道状态信息分析_深度学习模型训练_击键行为识别与分类_基于WiFi信号的非接触式键盘输入监测系统_用于网络安全审计与隐私保护的击键特征提取算法研究_实现高精度击键位.zip无线通信安全_信道状态信息分析_深度学习模型训练_击键行为识别与分类_基于WiFi信号的非接触式键盘输入监测系统_用于网络安全审计与隐私保护的击键特征提取算法研究_实现高精度击键位.zip 随着无线通信技术的迅速发展，无线网络的安全问题日益凸显。为了有效地保护网络安全，维护用户隐私，本研究聚焦于无线通信安全领域中的几个关键问题：信道状态信息分析、深度学习模型训练、击键行为识别与分类，以及基于WiFi信号的非接触式键盘输入监测系统。这些问题的研究与解决，对提升网络安全审计的准确性和隐私保护水平具有重要的现实意义。 信道状态信息（Channel State Information, CSI）是无线网络中不可或缺的一部分，它反映了无线信号在传播过程中的衰落特性。通过对CSI的深入分析，可以实现对无线信道状况的精确掌握，这对于无线通信的安全性至关重要。研究者利用这一特性，通过获取和分析无线信号的CSI信息，来检测和预防潜在的安全威胁。 深度学习模型训练在无线通信安全中起到了关键作用。基于深度学习的算法能够从海量的无线信号数据中学习并提取有用的特征，对于实现复杂的无线安全监测任务具有天然的优势。训练出的深度学习模型能够对无线环境中的各种异常行为进行有效识别，从而在源头上预防安全事件的发生。 击键行为识别与分类是本研究的另一个重点。通过分析无线信号与键盘输入活动之间的关系，研究者开发了基于WiFi信号的非接触式键盘输入监测系统。该系统能够通过分析无线信号的变化，识别出用户在键盘上的击键行为，并将其转换为可识别的文本信息。这不仅能够实现对键盘输入的实时监测，还能有效地防止键盘输入过程中的隐私泄露。 基于WiFi信号的非接触式键盘输入监测系统，为网络安全审计与隐私保护提供了新的途径。通过这一系统，安全审计人员可以对用户的键盘输入进行非侵入式的监测，从而对可能的安全威胁做出快速反应。同时，对于个人隐私保护而言，这一技术可以辅助用户及时发现并阻止未经授权的键盘监控行为，从而保障用户的隐私安全。 为了实现高精度的击键位识别，研究者开发了专门的击键特征提取算法。这些算法通过对WiFi信号变化的深入分析，能够有效地从信号中提取出与键盘击键活动相关的特征，进而实现对击键位置的高精度识别。这一成果不仅提高了无线监测系统的性能，也为相关的安全技术研究提供了新的思路。 本研究通过对无线通信安全问题的多角度探讨和技术创新，为网络安全审计与隐私保护提供了有力的工具和方法。其研究成果不仅能够提高无线网络安全的防护能力，还能够在保护个人隐私方面发挥重要作用，具有广阔的应用前景。

在本项目中，我们主要探讨的是基于Retinex理论的图像去雾算法在MATLAB环境下的实现。Retinex理论是一种模拟人眼视觉系统对图像处理的理论，它结合了图像亮度和色度的特性，旨在提高图像的对比度和清晰度。在图像去雾领域，Retinex理论的应用能有效地提升雾天图像的质量，恢复其原有的色彩和细节。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，是进行图像处理和计算机视觉研究的理想平台。在这个课程设计或毕业设计中，你将学习如何利用MATLAB编写代码来实现Retinex理论的核心算法，包括多尺度Retinex、光照估计和对比度增强等步骤。 1. **多尺度Retinex理论**：Retinex算法通常会涉及到多个尺度的处理，通过不同尺度的分析，可以更好地分离图像的局部亮度和全局光照信息。在MATLAB中，可以使用滤波器（如高斯滤波器）在不同的尺度上对图像进行平滑处理，然后计算不同尺度下的亮度比值，以估计图像的反射部分和环境光。 2. **光照估计**：在图像去雾过程中，准确地估计环境光是关键。这通常涉及到对图像全局亮度的分析，例如，通过选择图像中特定区域（如天空）的平均亮度作为环境光的估计。MATLAB提供了丰富的图像分析函数，可以帮助我们完成这个任务。 3. **对比度增强**：Retinex理论的一个重要优势在于它可以显著提升图像的对比度。在MATLAB中，可以通过调整图像的直方图分布，或者应用非线性变换（如伽马校正）来增强图像的对比度，使去雾后的图像更加鲜明。 4. **项目结构与代码解读**：项目文件"projectok_x"可能包含了MATLAB代码文件（.m）、数据文件（如原始图像和处理结果图像）、以及可能的README.md文件。README文件通常会详细解释项目的结构、代码的使用方法、以及预期的结果。通过阅读和理解这些文档，你可以更好地掌握算法的实现过程。 5. **实践与调试**：助教老师已经测试并确认了代码的正确性，这为你提供了一个良好的起点。你可以尝试用不同的图像数据来运行代码，观察和分析去雾效果，甚至尝试优化算法参数以获得更好的结果。 6. **进一步研究**：除了Retinex理论，MATLAB中还有其他去雾算法，如暗通道先验、大气散射模型等。了解和比较这些方法，可以帮助你深入理解图像去雾的原理，并提升你的图像处理技能。 这个项目不仅是学习Retinex理论和MATLAB编程的好机会，也是锻炼你解决问题和独立思考能力的实践平台。通过这个设计，你将能够掌握图像去雾的基本流程，并具备将理论应用于实际问题的能力。

现有的很多调度算法存在时间复杂度过高或调度成功率低的问题。提出一种新的调度算法(HRTSA)，提高实时任务的调度成功率。HRTSA首先通过METC策略初始化分簇，降低算法的时间复杂度；再在放置任务时根据处理器的负载均衡进行处理器负载的有效控制；最后通过任务复制调度以提高任务调度成功率。对比实验分析表明提出的HRTSA算法时间复杂度与RTSDA相比较低，调度成功率较高。

永磁同步电机(SPM)在现代工业中的重要性和面临的高频振动噪声问题。文中重点探讨了SVPWM（空间矢量脉宽调制）算法和载波扩频调制技术的优化方法。对于SVPWM算法，作者提出了多种随机波形（如正弦波、锯齿波、方波）和自研混合算法来优化高频振动噪声并提升能效。关于载波扩频调制，则强调了扩频因子和扩频码选择对抗干扰能力和通信功耗的影响。此外，还利用Simulink建立了控制仿真模型，以便直观评估优化效果。最后对未来的技术发展方向进行了展望。 适合人群：从事电机控制系统设计、电力电子技术研究的专业人士，以及对永磁同步电机高频振动噪声优化感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机SVPWM算法和载波扩频调制技术原理及其实际应用的人群。目标在于掌握这两种技术的具体实现方式，特别是如何通过优化减少电机运行时产生的高频振动噪声。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还有具体的实验数据支持，有助于读者全面理解相关技术的实际应用价值和发展趋势。

永磁同步电机SVPWM算法载波扩频调制技术与随机波形混合算法研究——Simulink模型在高频振动噪声优化中的探索,永磁同步电机SVPWM算法载波扩频调制算法控制仿真simulink模型。 用于优化电机高频振动噪声优化研究。 包括随机（可扩展正弦、锯齿、方波)，自研混合算法等。 ,关键词：永磁同步电机；SVPWM算法；载波扩频调制算法；控制仿真；Simulink模型；高频振动噪声优化；随机（可扩展正弦、锯齿、方波）；自研混合算法。,"基于SVPWM算法与载波扩频调制的永磁同步电机控制仿真与振动噪声优化研究"

内容概要：本文探讨了基于粒子群（PSO）优化的BP神经网络PID控制算法，旨在提升工业控制系统的精确性和稳定性。首先介绍了粒子群优化算法、BP神经网络以及传统PID控制的基本概念和技术特点。接着详细阐述了算法的设计过程，包括BP神经网络模型的构建、PSO算法对BP神经网络的优化以及PID控制器参数的优化方法。最后，通过多个实际工业控制系统的实验验证，证明了该算法在提高系统控制精度、稳定性和响应速度方面的显著优势。 适合人群：从事工业自动化、控制系统设计与优化的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度、高稳定性的工业控制系统，如电力系统、化工流程控制和机器人控制等领域。目标是通过优化PID控制器参数，提升系统的控制性能。 其他说明：该算法结合了PSO算法的全局搜索能力和BP神经网络的学习能力，为复杂系统的控制提供了一种新的解决方案。未来的研究方向包括进一步探索该算法在更多领域的应用及其性能优化。

内容概要：本文针对无人系统的智能室内视觉语言导航算法进行了深入研究，提出了基于余弦相似和波束搜索两种算法模型，通过改进视觉语言导航（VLN）中的特征匹配和评估策略，显著提高了导航算法在未知环境中的导航准确率和泛化能力。实验表明，这两种改进的 VLN 模型不仅在国际公开数据集 Room-to-Room 上表现优异，还在多项指标上超过现有模型。 适合人群：电子与通信工程领域的研究人员、高校师生、从事机器人导航和多模态融合技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要研究或开发基于视觉和语言融合的导航算法的企业和机构，目标是提高机器人在复杂室内环境中的导航准确率和鲁棒性。 其他说明：本文提供的研究成果可以推广应用到智能家居、智慧物流、自动驾驶等领域，对于推动人工智能与机器人技术的融合发展具有重要意义。

基于AES主动紧急转向与避障系统的多模型控制算法研究与应用,基于五次多项式PID控制和MPC模型的AES主动转向避障系统介绍,AES-自动紧急转向 AES 主动转向 紧急转向 避障系统 转向避障 五次多项式 PID控制 纯跟踪控制 MPC控制 模型预测 车辆行驶过程中，利用主动转向的方式躲避前方障碍物。 主要利用安全距离进行判断，并利用各种控制算法模型进行车辆转向控制。 所有资料包括： 1、相关问题的文档分析 2、simulink模型和carsim模型（simulink为2021b carsim为2019） 3、可代转simulink版本（文件中有一个转的2018a版本） 4、均包含simulink文件和cpar文件 ,AES主动转向;紧急转向;避障系统;转向避障;五次多项式;PID控制;纯跟踪控制;MPC控制;模型预测;文档分析;simulink模型;carsim模型;可代转simulink版本。,基于主动转向技术的车辆避障系统研究：多算法控制模型预测与仿真分析