基于matlab和bag of words的图像分类，
目录中不包含数据集！
设计目标
输入一幅图像，输出标签
可以固定图片大小
实现
数据集：caltech101
matlab + bag of words
改自ImageCategoryClassificationTrainSample
bag of words：利用matlab中bagOfFeatures函数提取SURF特征并K-means聚类构造“词典”
svm：利用trainImageCategoryClassifier函数训练线性SVM分类器
测试结果：
训练集正确率：97.91%
测试集正确率：30.11%
matlab + cnn + svm
改自DeepLearningImageClassificationSample
cnn：利用预先训练好的AlexNet CNN网络获取特征向量，由于AlexNet已经针对ImageNet上的众多样本进行了训练，从其中抽取的特征向量对于一般图像具有较强的区分能力
svm：fitcecoc函数可以方便地训练基于SVM的多分类分类器
测试结果：
训练集正确率：99.67%
测试集正确率：77.95%
运行说明
两个实验文件夹都包含xml、m文件
xml为matlab2016b的新功能，旧版本可使用m文件
两个文件夹都有predictCategory.m文件，该函数输入参数为一幅任意图形，输出参数为类别字符串的元胞数组
2022-01-17 19:01:59
1.84MB
matlab模仿PS，用APP designer做的简易图像处理系统，是一个大作业，也有很多问题，借鉴了很多代码，详细内容可以参考资源里面的报告，用matlab打开里面的.m文件就行
2022-01-16 14:04:56
54.53MB
本课程设计使用的仿真软件为MATLAB 7.0，利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM信号的仿真分析，并分别绘制出基带信号、载波信号、已调信号的时域波形和频域波形；再进一步分别绘制出对已调信号叠加噪声后信号、同步解调前信号和解调后基带信号的时域波形；最后绘出FM基带信号调制和解调系统后的输入输出信噪比的关系，并通过与理论结果波形对比来分析该仿真调制与解调过程的正确性及噪声对FM信号解调的影响。">本课程设计使用的仿真软件为MATLAB 7.0，利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM信号的仿真分析，并分别绘制出基带信号、载波信号、已调信号的时域波形和频域波形；再进一步分别绘制出对已调信号叠加噪声后信号、 [更多]
2022-01-05 09:12:23
371KB
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matlab课程设计，对英文文本（多行）的识别，使用神经网络保存为net_2.mat，网络一共9层。全过程由Gui实现，包括对图像的切割与识别工作，m文件中有详细的中文注释。
2021-12-23 11:03:30
1.02MB
设计要求
1.语音信号采集：录音几秒钟，采样频率20000多，任何格式都可以。
2.加的噪声不能和有用信号混叠，可以是单频噪声也可以是多频噪声。音乐信号语音采集的时候加频谱分析。
3.进行频谱分析时，频谱图横坐标要单位Hz或者弧度每秒。
4.滤波器的设置，低通或带通，通带fp要大于有用信号，阻带fs要小于噪声。
5.滤过噪后要进行频谱对比分析。
6.GUI设计
2021-12-22 16:19:41
932KB
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做的比较基础，经供借鉴，相关知识点有１２个，主要为ＧＵＩ设计和函数画图，也有一些文件操作。要求：至少包含12个知识点，如：数组，结构体，元胞数组，分支语句，循环结构，自定义函数，二维画图，三维化图，三维隐函数画图，GUI设计，文件操作，EXCEL交互等。
2021-12-16 11:12:42
129KB
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被调信号f(t)电压为=-cos（100t+）,载波信号电压为=cos800t，则调幅信号y(t)表达式为：（t）=（1+cos100t）cos800t，为其调幅度。从所学相关知识可以分析得，调幅信号y(t)的波形是载波振幅随着调制信号的大小而变化的，y(t)的频谱是从50Hz处搬移到载波两侧，即400Hz两侧，对称排列的上、下边频（350Hz，450Hz），它们均与载波频谱相距50Hz，且两者的幅度应该相等
2021-12-15 19:13:15
314KB
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