matlab的egde源代码5g ldpc代码 要测试LDPC编码和解码功能，请在matlab下运行以下功能 test_all_ldpc_cases LDPC解码功能decLDPC_layered.m来自，作者是Christoph Studer。 我对其进行了一些小的修改以加快其执行速度。 LDPC解码功能ldpc_decode.m来自。 包含的两个excel文件来自3gpp。 除decLDPC_layered.m和ldpc_decode.m之外的matlab代码均遵循MIT许可证。

在图像处理领域，特征分类识别是一项关键任务，特别是在生物多样性研究、农业自动化和计算机视觉应用中。本项目专注于使用MATLAB实现树叶图像的特征分类识别，涵盖了图像分析、处理、分割、特征提取以及分类识别等多个核心步骤。接下来，我们将详细探讨这些知识点。 **图像分析**是整个流程的起点，它涉及到对图像的初步理解，包括颜色、纹理、形状等基本信息。MATLAB提供了丰富的图像分析工具，如imhist用于图像直方图分析，imstats用于计算图像的统计特性，这些可以帮助我们了解图像的基本属性。 接下来是**图像处理**，这一步通常包括预处理操作，如去噪（例如使用滤波器，如高斯滤波或中值滤波）、增强对比度、归一化等。在MATLAB中，我们可以使用imfilter进行滤波操作，imadjust进行对比度调整，以及imnormalize进行归一化处理，以提高后续处理的效果。 然后是**图像分割**，这是将图像划分为具有特定属性的区域的关键步骤。MATLAB中的imseg*函数（如imsegkmeans、imseg watershed等）可以用于颜色或强度阈值分割，或者利用更复杂的算法如区域生长、水平集等。在这个项目中，可能采用适合树叶边缘检测的算法，如Canny边缘检测或Otsu二值化，以突出树叶的轮廓。 **特征提取**是识别过程的核心，这一步旨在从图像中抽取有意义的信息，如形状特征（面积、周长、形状因子等）、纹理特征（GLCM、LBP、Gabor滤波器等）或颜色特征（颜色直方图、颜色共生矩阵等）。MATLAB的vision.FeatureExtractor类提供了多种特征提取方法，可以根据具体需求选择合适的特征。 **分类识别**阶段，特征被输入到一个分类器中，如支持向量机（SVM）、神经网络或决策树等，以对树叶进行分类。MATLAB的 Classification Learner App 提供了多种机器学习模型，通过训练数据进行模型构建，并对新图像进行预测。 在压缩包中，`README.md`文件可能是项目说明文档，包含详细步骤、数据来源、运行指令等内容；而`树叶图像特征分类识别程序.zip`是实际的MATLAB代码和相关资源。解压后，用户可以查看代码实现，理解每个步骤的具体细节，并可能需要准备相应的训练图像数据集来运行程序。 这个MATLAB程序展示了从图像处理到特征分类识别的完整流程，是学习和实践图像分析技术的宝贵资源。通过理解和应用这些知识点，不仅可以提高图像处理技能，还能为其他领域的问题解决提供借鉴。

基于fpga的2psk调制解调器实现，代码包括quartus和vivado两个工程版本，使用到的所有滤波器全部采用matlab设计参数，verilog代码实现，没有调用滤波器ip，可以进行任意调整或者采用其他厂家fpga实现，quartus版本代码采用modelsim仿真，vivado使用其自带仿真软件仿真。 下图是一些仿真以及滤波器频谱图. 在现代通信领域，数字调制解调技术扮演着至关重要的角色，其中2PSK（二进制相位偏移键控）调制解调器是一种广泛使用的数字调制方式。随着可编程逻辑设备如FPGA（现场可编程门阵列）的发展，利用FPGA实现2PSK调制解调器成为了一种灵活高效的解决方案。本文将详细介绍基于FPGA的2PSK调制解调器的实现，包含quartus和vivado两个工程版本，并且重点阐述了使用matlab设计参数以及verilog代码实现的过程。 从系统设计的角度来看，2PSK调制解调器的实现可以被分为两个主要部分：调制部分和解调部分。在调制过程中，数字基带信号被转换成相应的模拟信号，而解调过程则是调制过程的逆过程，即将模拟信号恢复成原始的数字信号。在FPGA实现中，这两个过程都通过硬件描述语言如verilog来编程实现。 为了确保通信系统的性能，设计者通常需要对信号进行滤波处理。在这个项目中，所有滤波器的设计都采用了matlab工具。通过matlab，设计者可以首先进行理论设计和仿真，优化滤波器的参数，以满足特定的性能指标。在参数确定后，这些设计参数会被转化成FPGA可识别的verilog代码，最终在FPGA硬件上实现滤波功能。 本项目中的FPGA工程版本有两个，分别对应于quartus和vivado这两个不同的设计环境。Quartus是由Altera公司（现为Intel旗下）开发的FPGA设计软件，而Vivado则是Xilinx公司提供的新一代设计套件。两种环境都有各自的优势和特点，设计师可以根据项目的具体需求和个人习惯选择使用。值得注意的是，quartus版本的代码使用了modelsim进行仿真测试，而vivado版本则使用了其自带的仿真软件进行仿真。 整个FPGA工程的实现过程，从最初的verilog代码编写，到最终在硬件上的测试验证，是一个复杂且细致的过程。设计者需要对verilog语言有深入的理解，并且掌握FPGA的编程和调试技巧。在编码过程中，除了基本的调制解调算法实现外，还需要考虑信号的同步、误差控制、资源优化等多个方面。 本项目中，设计者还提供了关于2PSK调制解调器实现的详细技术分析和深入的技术细节描述。这包括了对系统架构的讨论、信号处理流程的解释以及在实现过程中可能遇到的技术挑战和解决方案。这些分析内容对于理解整个系统的实现有着至关重要的作用。 在文档中提到的仿真和滤波器频谱图，是验证设计正确性和性能评估的重要工具。通过这些图表，设计者可以直观地看到信号在调制解调过程中的变化，以及滤波器在不同频段上的表现，从而对系统的性能进行评估和调整。 基于FPGA的2PSK调制解调器的实现是一个涉及信号处理、硬件编程和系统仿真等多个方面的复杂工程。通过本项目的实现，不仅可以掌握2PSK调制解调的核心技术，而且能够深入理解FPGA在数字通信系统中应用的潜力和优势。

资源文件夹内部包含fruit-360水果数据集，训练导出来的模型文件，使用main函数可以直接运行示例代码。同时还针对该系统设计了GUI APP可视化界面，对识别的类别精度和时间进行显示，可以基于代码进行自己的深层次开发。fruit-360数据集下总共有131种水果，本次训练文件只选用4种分别为train目录下的Apple Braeburn、Banana、Cherry 1、Grape Pink，需要更多的分类可以重新提取完整数据集下的图片进行训练。 在当今信息技术飞速发展的时代，深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在多个领域展现出其强大的功能和应用潜力。在这其中，图像识别技术，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的图像分类系统，已经成为深度学习研究和应用中的热点。AlexNet是一个标志性的CNN模型，它在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了突破性的成绩，开启了深度学习在图像识别领域的新篇章。 本资源文件夹提供的基于AlexNet的水果分类系统，专为MATLAB环境设计，是一个完整的机器学习工程项目。它不仅包含了用于训练和分类的模型文件，而且还提供了便捷的GUI应用程序，使得用户能够直观地看到识别结果和性能指标。该系统使用的是fruit-360数据集，这个数据集共包含了131种不同的水果类别。在本项目中，为了简化训练过程和提高分类效率，作者选择了其中的四种水果——Apple Braeburn、Banana、Cherry 1、Grape Pink作为分类对象。这四种水果代表了从不同颜色、形状到大小均有所差异的常见水果类型，能够很好地展示模型的分类能力。 用户可以利用main函数直接运行示例代码，观察模型在特定数据集上的分类效果。系统设计了GUI APP可视化界面，这样用户不仅可以得到分类结果，还能获得识别的精度和所需时间等详细信息。这样的设计不仅增加了用户体验的友好性，也为研究者或开发者提供了方便，便于他们根据实际需求进行进一步的分析和开发。 针对需要对更多种类的水果进行分类的问题，该项目也提供了提取fruit-360完整数据集图片进行训练的方案。用户可以通过扩展数据集的方式，不断增加模型的识别种类和准确性，以适应更加复杂的实际应用场景。由于是基于MATLAB平台，开发者还可以利用MATLAB强大的数学计算能力、丰富的工具箱和图像处理功能，来进行模型的改进和优化。 该资源文件夹提供的基于AlexNet的水果分类系统，不仅为研究者和开发者提供了一个有价值的参考模型，也为深度学习在实际应用中的快速部署和自定义开发提供了可能。通过这个系统的使用和改进，可以加深对深度学习理论和技术的理解，推动人工智能技术在各行各业中的广泛应用。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行滚动轴承故障诊断的方法，主要采用了变分模态分解（VMD）算法与包络谱分析相结合的技术手段。首先，通过对西储大学提供的标准轴承数据进行预处理，设定适当的采样频率和VMD参数（如K值和alpha值），将复杂的振动信号分解为多个本征模态分量（IMF）。接着，选择合适的IMF分量进行希尔伯特变换并计算其包络谱，从而识别出潜在的故障特征频率。最后，通过比较理论计算的故障特征频率与实际测量所得的频谱峰值来确定具体的故障类型。 适合人群：从事机械设备维护、故障检测以及相关研究领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于工业生产环境中对旋转机械特别是滚动轴承的健康监测和故障预警。能够帮助技术人员快速定位故障源，减少非计划停机时间，提高设备运行效率。 其他说明：文中还提供了详细的代码实例和参数调整建议，便于读者理解和应用。同时强调了一些常见的注意事项，如避免过度分解、正确设置采样频率等，确保诊断结果的有效性和可靠性。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均是完整代码运行出的仿真结果图，可见完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

异步电机的矢量控制模型是现代电力驱动技术中的一个重要组成部分，它在工业自动化和电力传动领域广泛应用。矢量控制理论借鉴了直流电机的工作原理，通过坐标变换将三相交流异步电机的定子电流分解为磁场定向的直轴分量（d轴）和转矩分量（q轴），从而实现对电机的精确控制，如同控制直流电机一样。 SVPWM（Space Vector Pulse Width Modulation，空间矢量脉宽调制）是一种高效的PWM调制技术，其目的是在给定的开关频率下最大限度地提高逆变器的利用率和电机性能。SVPWM技术通过优化逆变器的开关状态，使得输出电压矢量接近理想的正弦波形，从而减小谐波含量，提高电机效率和动态性能。 在MATLAB的Simulink环境中，可以构建一个完整的异步电机矢量控制的仿真模型。Simulink是一个图形化建模工具，用于系统级的动态系统建模和仿真。在这个模型中，我们可以包括以下几个关键模块： 1. **电机模型**：这通常是一个基于异步电机的电磁场方程的模型，包括定子电流、转子速度和电磁转矩之间的关系。 2. **坐标变换模块**：使用Park变换（Clark和Park变换）将三相电流转换为

MMC-HVDC直流输电系统：20kV电压下子模块与调制策略详解，含系统级至阀级控制及环流抑制技术，基于Matlab Simulink学习整流与逆变技术,MMC-HVDC直流输电系统：20kV电压下子模块与调制策略详解，含系统级控制及环流抑制技术,MMC-HVDC两端直流输电，直流电压20kV 每桥臂10个子模块，系统容量10WM。 包括系统级控制，流站级控制，阀级控制等。 matlab simulink学习MMC必备，整流+逆变，环流抑制 子模块电容排序均压 最近电平逼近 优化调制方法（SUPWM+NLM） ,核心关键词：MMC-HVDC; 直流输电; 直流电压; 子模块; 系统容量; 控制; 环流抑制; 均压; 调制方法; Matlab Simulink。,基于MMC-HVDC的20kV直流输电系统：环流抑制与优化调制技术

Gist-LIBLINEAR-CIFAR-10 项目中的训练数据和测试数据是从网络上下载的CIFAR-10，考虑太大，没有传来，运行程序只需要把data_batch1.mat --- data_batch5.mat 和test_batch.mat加入文件中， 就可以在MATLAB中运行.m程序了。 打开MATLAB 运行TrainGist.m 文件 进行训练数据的特征提取，会在E盘下面生成一个Feartures.txt 文件，运行TestGist.m文件，提取测试数据特征，保存在E盘test_data.txt文件当中；然后就得到Train和Predict的输入文件了。 再用Train和Predict进行训练和测试。 打开运行cmd，进入文件目录， 在该目录下输入train -S type Feartures.txt type可以是从0到7 表示，训练模式。 得到一个Feartures

MATLAB驱动的振动信号处理综合程序集：含基础时频分析、小波与多种高级算法包探索实践,基于MATLAB的振动信号处理算法程序集：时频分析、小波变换及模态分解技术研究,基于matlab的振动信号处理相关程序编写 包括基础的时域频域分析，小波分析，希尔伯特变，谐波小波包变，经验模态分解，变分模态分解，模态分析，混沌振子等常见信号处理算法程序包。 ,基于Matlab的振动信号处理; 时域频域分析; 小波分析; 希尔伯特变换; 谐波小波包变换; 经验模态分解; 变分模态分解; 模态分析; 混沌振子。,Matlab振动信号处理程序包：时频分析、小波变换等算法集