1、实现效果：《基于ADPCM压缩标准的音频压缩和解压缩实现》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/125097236 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，在毕业设计中实现了《基于ADPCM压缩标准的音频压缩和解压缩实现》，采用matlab语言，可以完美实现语音编码和解码，语音播放，语音重建信号。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！

1、内容介绍：基于区域生长的道路检测算法实现，采用MATLAB语言实现。 2、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 3、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 4、质量保证：完整代码，可直接运行！

1、实现效果：《【CV/Matlab系列】基于matlab GUI的视频监控界面》见博客链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/109135989 支持功能： （1）、支持启动4个摄像头； （2）、支持人脸检测和计数； （3）、支持拍照功能； （4）、支持监视功能； （5）、支持报警功能。 2、视频监控界面的matlab设计，并采用matlab GUI界面实现。 3、适用于计算机，电子信息工程，电子信息科学与技术等专业的大学生毕业设计。

1、实现效果：《基于DCT和置乱算法的视频水印Matlab实现》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/123978970 2、内容介绍：采用置乱技术进行嵌入水印和提取水印，并加入滤波、剪切、椒盐噪声、高斯噪声进行攻击测试，采用matlab GUI实现。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

1、实现效果：《基于最小二乘滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124739289 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，分别实现了采用最小二乘法滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像，采用Matlab语言实现，效果很好。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

1、实现效果：《基于NSCT和改进Canny的图像边缘检测matlab实现》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124779801 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，实现了基于NSCT和改进Canny的图像边缘检测算法，采用Matlab语言实现，边缘提取效果不错，与经典的Canny和Sobel算子相比，可以在抑制噪声的同时提取有效边缘分量。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

本文基于模拟人类大脑视觉皮层的Where．What网络模型(WWN)，以实际 应用(进入人类日常生活的第三代智能机器人)为目标，对其自主发育机制做了 进一步研究。

通过对人脑认知方式的研究，将生物神经与数学建模相结合的研究方法，在自主调节发育网络中融入决策计算模型来构建智能体，实现网络无需训练数据，可自主在环境中发育学习，根据需要动态的添加新的神经元节点，最终以更小的代价完成任务。

本文采用模仿人类大脑发育的发育神经网络模型实现机器人导航功能，采用监督学习和强化学习相结合的方式进一步减少了人类制定训练数据的工作量，人类只需要教授智能体一部分数据，

基于Hopfield神经网络实现机器人路径规划