基于chaos的图像混沌加解密算法matlab仿真
混沌系统是一类具有无规律、高度复杂和敏感依赖于初始条件的动力学系统，具有广泛的应用价值。本文将介绍一种基于chaos算子的3D混沌图像加解密算法，该算法利用混沌系统的随机性和复杂性，实现了3D混沌图像的加密和解密，并且具有很高的安全性和加密效率。1 混沌系统混沌系统是一类非线性动力学系统，具有无规律、高度复杂和敏感依赖于初始条件的特点。混沌系统的演化过程是不可预测的，即使微小的扰动也会导致系统的状态发生巨大变化。混沌系统的非线性和随机性使得其在密码学中有着广泛的应用，如随机数生成、加密和解密等。
室内人员疏散模拟的matlab仿真
公共场所人员分类疏散系统是一种重要的安全管理系统，其主要作用是对人员进行分类和疏散，以保障公共场所的安全。本文将介绍一种基于多智能体系统的公共场所人员分类疏散系统，其模拟原理和实现步骤，并且通过仿真实验验证其有效性和可行性。2.1 多智能体系统多智能体系统是一种由多个智能体组成的系统，每个智能体能够感知环境、进行决策和执行行为，以实现整体目标。在公共场所人员分类疏散系统中，多智能体系统由人员智能体和疏散智能体组成，其中人员智能体负责感知环境和进行决策，疏散智能体负责执行疏散行为。2.2 人员智能体。
会讲ppt的技术人，平均薪资多30%以上！
一场好的技术分享，可以用“有趣有料”四个字来形容，那么如何才能做到有趣又有料呢？结合我的经历，做了一些总结。2015年，我出版《技术管理之巅》以后，先后收到QCon、CSDN、IT168等业界知名技术大会的邀请担任分享嘉宾，几年下来发表了近百场技术及管理相关话题的分享，从紧张焦虑到侃侃而谈，一步步走来，感触颇多。总结下来，准备一场技术分享可以分成选题准备、克服紧张情绪、精妙的开场、如何讲、如何演、...
基于粒子滤波的数据预测matlab仿真
随着数据的快速增长和处理技术的不断进步，数据预测的应用越来越广泛。数据预测是指通过对历史数据的分析和建模，预测未来数据的发展趋势和变化规律，是很多领域中的关键问题。在金融、天气、交通、医疗等领域中，数据预测可以帮助人们做出更好的决策，提高效率和质量。为了提高数据预测的准确性和可靠性，研究人员提出了很多方法，其中基于粒子滤波的数据预测方法是一种有效的方法。从以下几个方面对基于粒子滤波的数据预测方法进行介绍：首先，介绍粒子滤波的基本原理和算法流程；其次，探讨粒子滤波在数据预测中的应用；
基于ICA算法的图像融合matlab仿真
图像融合是指将多幅不同传感器或者不同角度、不同分辨率的图像融合为一幅图像，以提高图像的质量和信息量。图像融合技术在军事、安防、无人机等领域中得到广泛应用。ICA（Independent Component Analysis）算法是一种盲源分离方法，可以用于从混合信号中分离出独立的信号成分。在图像融合中，可以使用ICA算法来分离出图像的独立成分，然后将它们组合起来，得到融合图像。本文将从以下几个方面对基于ICA算法的图像融合方法进行介绍：首先，介绍ICA算法的原理和基本思想；
基于RRT-Star的四旋翼无人机避障算法matlab仿真
四旋翼无人机（Quadrotor UAV）是一种具有灵活机动性和较强适应性的无人机，被广泛应用于农业、测绘、搜索救援等领域。在飞行任务中，无人机需要能够自主规划避障路径，并实时调整飞行姿态和速度，以避免与障碍物碰撞。避障路径搜索算法是四旋翼无人机自主飞行中的一个关键技术，本文将介绍一种基于RRT-Star算法的四旋翼无人机避障路线搜索算法。RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的随机采样路径规划算法，用于搜索机器人或无人机在复杂环境中的可行路径。
基于图像块匹配算法的图像拼接matlab仿真
全景图像拼接是将多幅局部图像拼接成一幅大的全景图像的过程。该过程包括图像对齐、图像融合等步骤，是计算机视觉领域的研究热点之一。其中，基于块匹配的全景图像拼接算法是一种常用的方法。本文将详细介绍基于块匹配的全景图像拼接算法的原理、流程和优缺点。一、原理基于块匹配的全景图像拼接算法的原理是利用图像之间的相似性来进行拼接，其中主要涉及两个方面：图像特征提取和图像匹配。图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出能够代表图像的一些特征，比如边缘、角点、纹理等。
使用matlab机器视觉工具箱实现车辆目标跟踪
本文将介绍如何使用MATLAB自带的前景检测器对道路车辆进行实时检测和跟踪。文章将依次介绍前景检测器的原理、实现方法，以及如何将其应用于道路车辆的检测和跟踪。一、前景检测器的原理和实现前景检测是计算机视觉中的一个重要问题，其目的是从图像或视频中提取出前景对象。前景检测器是实现前景检测的一种方法，其主要原理是对图像序列进行背景建模和前景分割。MATLAB自带的前景检测器主要基于基于高斯混合模型（GMM）的背景建模和基于连通性分析的前景分割。
基于DMC算法的动态矩阵控制matlab仿真
SISO动态矩阵控制（DMC）算法是一种基于矩阵计算的预测控制算法，主要用于单输入单输出（SISO）系统的控制。该算法通过对动态过程进行建模，并预测未来若干个采样时刻的过程输出，从而实现对系统的控制。本文将详细介绍SISO DMC算法的原理、实现方法及其在控制领域的应用。一、SISO DMC算法的原理SISO DMC算法主要基于以下两个假设：系统具有线性时不变（LTI）特性；控制器能够在采样时刻对过程进行控制。
基于LSTM-CNN网络的数字识别matlab仿真
数字图片识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，它涉及到数字识别、图像分类、字符识别等多个方面，具有广泛的应用领域。例如，在自动驾驶、人脸识别、智能家居等领域中，数字图片识别技术都是必不可少的。目前，基于深度学习的数字图片识别算法已经成为主流，其中LSTM-CNN深度学习网络是一种比较流行的算法。1、算法原理基于OCR的LSTM-CNN深度学习网络数字图片识别算法，主要由两部分组成：卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）。CNN用于提取数字图片的特征，LSTM用于对特征进行序列建模和分类。
职场的尽头，是编制？
作者|Mr.K编辑| Emma来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli)本来以为“上岸”是年轻人的专利，没想到这两天却从一位42岁的朋友那里，听到了他老人家上岸的消息。这位朋友曾在阿里任职多年，从去年下半年就开始和一所大学接洽，酝酿入编上岸的事宜。功夫不负有心人，经历了近1年的运作，这哥们终于如愿上岸，成了一位高校老师。朋友好梦成真，K哥当然替他感到高兴，同时也对“职场的尽头...
基于hsv的火焰识别算法matlab仿真
火焰检测识别算法是指通过计算机视觉技术，识别图像中是否存在火焰。在消防、安防、工业等领域，火灾的发生往往会对人员和设备造成重大伤害和损失，因此火焰检测识别算法的研究和应用具有重要意义。本文将详细介绍一种基于HSV颜色模型的火焰检测识别算法。一、HSV颜色模型介绍HSV颜色模型是一种常用的颜色空间，它将颜色描述为三个属性：色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。其中，色相表示颜色的种类，饱和度表示颜色的纯度，明度表示颜色的亮度。
基于暗通道算法的图像去雾处理matlab仿真
图像去雾是指通过计算机视觉技术，对受到雾霾、烟雾、水汽等因素影响的图像进行恢复和修复，使其更加清晰、真实。图像去雾技术在自动驾驶、安防、航空等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍一种基于暗通道先验算法的图像去雾方法。一、图像去雾原理图像去雾的原理是通过对图像中受到雾霾、烟雾、水汽等因素影响的像素进行修复，使得图像更加清晰、真实。在图像去雾中，常用的方法包括暗通道先验算法、Retinex算法、深度学习算法等。其中，暗通道先验算法是一种常用的图像去雾方法，本文将着重介绍该算法的原理和应用。
海明码和CRC校验码的matlab对比仿真
海明码和CRC校验码都是常用的数据校验技术，用于检测和纠正数据传输过程中的错误。本文将详细介绍海明码和CRC校验码的原理、应用和比较。一、海明码1.海明码概念海明码是一种带冗余的编码方式，用于检测和纠正数据传输中的错误。海明码的基本思想是在数据中添加一定数量的冗余比特，使得接收端在接收到数据时能够检测和纠正其中的错误，从而提高数据传输的可靠性。海明码的优点是可靠性高、纠错能力强，缺点是编码效率低、冗余比特多。海明码主要应用于数据传输、存储和通信等领域。2.海明码原理。
基于边缘检测的车道检测算法matlab仿真
随着自动驾驶技术的不断发展，车道检测技术也变得越来越重要。车道检测是自动驾驶中的一个基础技术，主要用于识别道路上的车道线，为自动驾驶提供导航信息。在车道检测中，基于边缘检测的算法是一种常用的方法，它可以通过检测道路边缘来确定车道线的位置。本文将详细介绍基于边缘检测的车道检测算法。首先，我们将介绍边缘检测的基本原理和常用的边缘检测算法。接着，我们将介绍车道检测的具体流程和基于边缘检测的车道检测算法的实现细节。最后，我们将讨论该算法的优缺点和未来发展方向。二、边缘检测。
基于LP-PCNN的局部模糊图像融合matlab仿真
随着现代视觉技术的不断发展，多焦点图像融合技术已经成为了重要的研究领域。多焦点图像融合技术可以将不同焦点的图像融合成一张具有高清晰度和高对比度的图像，以便进行更加精确和准确的图像分析和处理。在多焦点图像融合技术中，基于LP-PCNN的图像融合算法是一种较为常用的方法，它可以实现对多焦点图像的融合和优化，以便得到更加清晰和精确的图像信息。本文将介绍基于LP-PCNN的多焦点图像融合算法的原理、方法和实现过程，以及其在实际应用中的表现和优缺点。1、基于LP-PCNN的多焦点图像融合算法原理。
基于各向异性扩散的尺度空间和边缘检测算法matlab仿真
各向异性扩散的尺度空间和边缘检测算法是一种基于图像处理和计算机视觉技术的算法，它可以在不同的尺度下对图像进行处理和分析，以便实现更加准确和可靠的边缘检测和图像分割。下面将详细介绍这种算法的原理、实现步骤和应用场景。一、算法原理各向异性扩散的尺度空间和边缘检测算法是一种基于图像的微分方程和尺度空间理论的算法。它基于各向异性扩散微分方程的基本原理，通过对图像进行不同尺度下的扩散和滤波，得到一系列具有不同特征尺度的图像，以便在不同尺度下实现边缘检测和图像分割。
帧时隙ALOHA算法matlab仿真
帧时隙ALOHA算法是一种用于无线通信网络中的多用户接入协议，它适用于低数据率、大容量的无线通信场景，如物联网、智能家居、环境监测等。该算法利用时隙和帧的概念，将不同用户的数据进行分帧和时隙划分，以便实现多用户接入和数据传输。下面将详细介绍帧时隙ALOHA算法的原理、实现步骤、优缺点和应用场景。二、算法原理帧时隙ALOHA算法的基本原理是将不同用户的数据进行分帧和时隙划分，以便实现多用户接入和数据传输。具体来说，算法将数据按照帧的形式进行划分，每个帧包含若干个时隙。
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