MATLAB数字图像处理系统是MATLAB软件中的一个模块,用于处理和分析数字图像。它提供了一系列的函数和工具,用于读取、显示、编辑、转换、增强和分析数字图像。 MATLAB数字图像处理系统可以用于多种应用,包括图像增强、图像分割、图像特征提取、图像识别、图像压缩等。它可以处理各种格式的图像,包括灰度图像和彩色图像。 MATLAB数字图像处理系统提供了丰富的图像处理函数,包括滤波、阈值处理、边缘检测、形态学操作、图像变换等。用户可以根据自己的需求选择合适的函数进行图像处理。 除了函数库,MATLAB数字图像处理系统还提供了可视化工具,如图像查看器和图像编辑器,方便用户对图像进行交互式操作和编辑。 MATLAB数字图像处理系统具有易于使用和灵活性的特点,适用于初学者和专业用户。它还与MATLAB的其他模块和工具集集成,可以方便地与其他领域的数据分析和算法开发相结合。
2024-12-30 13:30:55 156KB matlab 图像处理
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基于matlab simulink的直流无刷电机的仿真
2024-12-19 18:22:40 41KB simulink matlab
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【图像融合】基于matlab小波变换(加权平均法+局域能量+区域方差匹配)图像融合【含Matlab源码 1819期】.md
2024-11-30 17:05:13 9KB
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【胸片分割】基于matlab GUI最小误差法胸片分割系统【含Matlab源码 1065期】.md
2024-11-27 22:50:47 13KB
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等效氢气消耗最小的燃料电池混合动力能量管理策略 基于matlab平台开展,纯编程,.m文件 该方法作为在线能量管理方法,可作为比较其他能量管理方法的对比对象。 该方法为本人硕士期间编写,可直接运行 可更任意工况运行
2024-11-08 09:43:54 157KB matlab 编程语言
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数据文件给出了1月1日至5月31日每天某风电场风电机组的监测数据,包括风速、风向和机组的输出功率。 要求采用BP网络和改进BP网络对机组输出功率进行预测,预测时间范围为5月1日至5月31日。 1. 根据 风速与风向,预测机组的输出功率。1到4月份为训练样本,预测时间范围为5月1日至5月31日。 采用 均方根误差,平均相对误差、离差与相关系数等指标,分析比较预测性能。 2. 分别采用 自适应线性网络与BP神经网络进行预测,在相同的训练精度下,从网络结构、预测精度、训练时间、训练次数等比较两者性能。 3. 比较 在数据进行预处理(归一化)及不进行预处理情况下,BP网络训练的效果。 【风电功率预测】基于MATLAB的BP神经网络技术在风能领域的应用,是利用神经网络模型预测风电机组输出功率的重要方法。此项目涉及到的主要知识点包括: 1. **BP神经网络**:反向传播(Backpropagation, BP)神经网络是一种多层前馈网络,通过梯度下降法调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。在这个任务中,BP网络被用来根据风速和风向数据预测风电功率。 2. **数据预处理**:在训练神经网络前,通常需要对数据进行预处理,如归一化,使得数据在同一尺度上,提高训练效率和预测准确性。在案例中,`mapminmax`函数用于将输入和输出数据进行归一化。 3. **训练与测试数据集划分**:1月1日至4月30日的数据作为训练集,用于构建和训练模型;5月1日至5月31日的数据作为测试集,评估模型的预测性能。 4. **模型评估指标**:为了评估预测模型的性能,使用了以下几种指标: - **均方根误差(RMSE)**:衡量预测值与真实值之间平均差异的平方根,数值越小表示预测精度越高。 - **平均相对误差(MRE)**:比较预测值与真实值的比例,用于衡量预测误差相对于真实值的平均大小。 - **平均离差(MD)**:计算预测值与真实值的绝对差值的平均值。 - **相关系数**:衡量预测值与真实值之间的线性相关程度,取值范围在-1到1之间,1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示无关联。 5. **自适应线性网络(Adaptive Linear Network, Adaline)**:与BP网络相比,Adaline网络是一种简单的线性神经网络,仅包含一个隐藏层且没有激活函数。在本案例中,Adaline和BP网络进行了比较,考察了在网络结构、预测精度、训练时间和训练次数等方面的性能差异。 6. **训练参数设置**:在MATLAB中,通过设置`net.trainParam.epochs`确定最大训练循环次数,`net.trainParam.goal`定义期望的目标误差,这些参数影响模型的训练过程和收敛速度。 7. **预测过程**:训练完成后,使用训练好的网络对测试集数据进行预测,并通过`sim(net,inputn_test)`得到预测结果。预测结果的准确性通过与实际输出的比较进行分析。 8. **误差分析**:通过计算RMSE、MRE、MD和相关系数,对模型的预测误差进行量化分析,以评估模型的预测性能。 9. **代码实现**:MATLAB提供了丰富的工具箱,如神经网络工具箱,用于创建、训练和评估神经网络模型。在代码中,`newlin`函数用于创建线性网络,`newff`函数用于创建多层前馈网络(BP网络),`train`函数执行网络训练,`sim`函数进行网络预测。 10. **未归一化的数据处理**:在问题1-2中,使用了未经过归一化的数据训练BP网络,这可能会导致训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题,影响模型的收敛性和预测精度。 通过这个风电功率预测项目,可以深入理解神经网络在实际问题中的应用,以及如何通过MATLAB进行建模、训练和性能评估。同时,它也强调了数据预处理的重要性以及不同神经网络架构的选择和比较。
2024-11-07 17:28:18 14KB 神经网络 matlab
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CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码,代码均可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 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 图像重建:ASTRA算法图像重建、BP神经网络图像重建、投影法图像重建、小波变换图像分解重建、字典学习KSVD图像低秩重建、主成分分析PCA图像重建、正则化图像去噪重建、离散余弦变换DCT图像重建、卷积神经网络的图像超分辨率重建、SCNN图像重建、SAR图像重建、OSEM重建、超分辨率图像重建、Zernike矩图像重建、Split Bregman图像重建
2024-11-04 20:26:30 10KB matlab
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基于Matlab中的App Designer 进行数据分析及图形绘制的软件,含设计界面及代码
2024-10-20 16:55:10 39KB matlab 数据分析
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2024-10-17 19:14:22 7.65MB matlab
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基于matlab颗粒增强金属基复合材料随机单胞模型建立及等效弹性模量预测,张军化,谢桂兰,在预测颗粒增强金属基复合材力学性能时,本文从复合材料细观单胞结构入手,通过计算机仿真软件MATLAB,针对颗粒增强金属基复合材料
2024-10-17 13:11:19 195KB 首发论文
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