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MATLAB中进行视觉检测入门教程在MATLAB中进行视觉检测主要依赖于Computer Vision Toolbox（计算机视觉工具箱），该工具箱提供了丰富的函数和预训练模型，可实现目标检测、特征提取、图像分割、运动分析等任务。以下是MATLAB视觉检测的核心技术和实践示例：

基于Matlab可见光通信系统中OOK调制的误码率性能建模与分析随着无线通信速率需求的不断增长，可见光通信（VLC）因其巨大的带宽潜力、免频谱许可及抗电磁干扰等优势，成为无线接入的有力补充。本文针对采用开关键控（OOK）调制的VLC系统，建立了基于Lambertian辐射模型的信道模型，并综合考虑了光学集中器增益与光电探测器视场角（FOV）等关键参数对系统性能的影响。通过蒙特卡洛仿真方法，本文分析了在不同信噪比（SNR）条件下系统的误码率（BER）性能。结果表明，光学集中器增益和接收角度显著影响系统的误码性能；在合理的FOV设计下，系统能够在高SNR区域实现较低的BE

听情歌落俗

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金融数学专业需要学哪些数学和编程内容？在金融行业日益量化、智能化的今天，一个融合数学、统计与计算机技术的复合型专业正受到越来越多高分考生的青睐——金融数学。它不再是传统意义上的“金融+数学”，而是以严格的数学语言刻画金融市场行为，用算法与模型驱动投资决策，成为现代投资银行、对冲基金、风险管理机构的核心人才来源。

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MATLAB3-2数据存储-台大郭彦甫目录File access文件访问save() load()Excel file reading：xlsread()

MATLAB | 这是屎吗？抱歉打错了，这是什么？哈哈哈哈哈哈笑了半天才舍得发出来，本来还想着愚人节再发的，但实在憋不住了。。。首先，这段巧克力冰激凌雏形是我用 AI 生成的，但是也改了不少地方，这段代码需要单独保存个 m 文件：

茜茜西西CeCe

数字图像处理-巴特沃斯高通滤波、低通滤波

电力程序小学童

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning算法研究（matlab）目录一主要内容二研究背景与意义三相关理论基础四运行结果五下载链接随着无人机在城市物流配送、航拍测绘等领域应用拓展，密集型复杂城市场景下的三维路径规划愈发关键。该场景障碍物密集、三维空间约束复杂且实时性要求高，传统算法难以满足需求。Q-learning算法作为强化学习方法，无需环境模型、可试错学习，适用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning的无人机三维路径规划，合理定义状态空间、动作空间与奖励函数，让无人机自主学习最优路径。实验表明，算法能有效避障，规划出较优飞行路径，具备高成功率与适应

通信小呆呆

OCDM 波形通信感知一体化：从原理到 MATLAB 实现随着 6G 时代的到来，通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）已成为无线通信与雷达探测技术融合发展的关键方向。在这一框架下，通信信号不仅承载数据传输功能，还被赋予了环境感知与目标探测的能力。这种双功能波形设计能够提升频谱利用效率，减少硬件冗余，是未来智能无线网络的重要研究课题。

基于Matlab不同作战类型下兵力动力学模型的构建与稳定性分析兵力对抗动力学建模是战争模拟与军事决策中的重要研究方向。传统的拉普拉斯平方律能够描述正规战中的兵力消耗过程，但在游击战、混合战等复杂场景下则存在局限性。为此，本文针对不同作战类型，建立了相应的兵力动力学模型，并对系统的稳定性进行了分析。首先，在正规战情形下，基于拉普拉斯平方律构建微分方程模型，描述双方兵力随时间的演化规律。其次，在游击战情形下，引入非对称接触与非均匀消耗机制，提出适应稀疏交战环境的动力学模型。进一步地，在混合战条件下，利用加权参数将正规战与游击战模型进行耦合，从而得到能够描述复合作战的混合

2025高教社国赛数学建模C题参考论文（含模型和代码）2025 年高教社杯大学生数学建模竞赛 C 题参考论文目录NIPT 的时点选择与胎儿的异常判定摘要1 问题重述

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机器学习之心

MATLAB基于博弈论-云模型的城市道路塌陷风险评价模型该模型的核心在于优势互补：流程简图：风险指标体系建立 → 博弈论组合赋权 (AHP主观权重 + 熵权法客观权重) → 确定综合权重 → 云模型风险评价 (构建标准云、确定评估云、计算确定度) → 风险等级判定

【CVPR2025-DEIM】基础课程二十：顶会中的Partial创新思想，随意包装你想包装的！Partial思想是近年来CNN、Transformer网络设计中的一个重要趋势，主要通过部分通道处理来降低计算复杂度并保持模型性能。

【matlab】YALMIP、GLPK安装资源及安装方法资源链接：matlab YALMIP、GLPK安装资源 glpk的安装同理，最后在命令行窗口中输入“glpk”即可

基于MATLAB的车牌识别系统车牌识别系统是一种典型的智能交通应用，它通过图像处理与模式识别技术实现对车辆车牌的自动检测、分割和识别。本设计以MATLAB作为开发平台，利用其强大的图像处理工具箱与算法优势，完成车牌区域定位、字符分割以及字符识别的全过程。

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数字图像处理-图像的基本运算分别进行两幅图像的加减乘除。

MATLAB的数值计算（三）曲线拟合与插值在许多实际应用中，常常只能测得一些分散的数据点。为了能从这些分散的数据点中找出它们内在的变化规律，人们就依据这些分散的数据点，运用最小二乘法，生成一个函数来逼近这些已知的数据点，称为曲线拟合。曲线拟合对应的命令是polyfit，调用格式为：

Matlab机器人工具箱使用5 轨迹规划参考视频：【MATLAB机器人工具箱10.4 机械臂仿真教学（未完结）】 https://www.bilibili.com/video/BV1q44y1x7WC/?p=6&share_source=copy_web&vd_source=2c56c6a2645587b49d62e5b12b253dca

机器学习之心

MATLAB基于GM（灰色模型）与LSTM（长短期记忆网络）的组合预测方法基本原理：通过累加生成（AGO）将原始无序序列转化为具有指数规律的光滑序列，建立一阶微分方程（如GM(1,1)）进行预测。其数学形式为： dx(1)dt+ax(1)=b \frac{dx^{(1)}}{dt} + ax^{(1)} = b dtdx(1)+ax(1)=b