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基于googlenet深度学习网络的睁眼闭眼识别算法matlab仿真

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文章 2024-06-26 来自：开发者社区

m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法

1.算法仿真效果本程序系统是《m基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比了LS,MMSE以及LMMSE等传统的信道估计算法》的的升级。升级前原文章链接增加了训练样本自动产生功能，算法复杂度对比功能，算法抗频偏性能分析功能。 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型...

文章 2024-06-12 来自：开发者社区

基于yolov2深度学习网络的昆虫检测算法matlab仿真,并输出昆虫数量和大小判决

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文章 2024-05-27 来自：开发者社区

基于yolov2深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述基于YOLOv2（You Only Look Once version 2）深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法是一种结合了目标检测与特征识别的综合性解决方案，主要用于自动检测图像或视频中人物是否佩戴口罩以及定位人脸的位置。YOLOv2作为第二代YOLO算法，相较于初代在速度和精度上有了显著提升...

文章 2024-05-22 来自：开发者社区

基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述基于YOLOv2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法结合了YOLOv2的高效目标检测能力和对鱼眼镜头畸变的校正处理，以实现对鱼眼图像中人员的准确识别。YOLOv2（You Only Look Once Version 2）由Joseph Redmon等人提出，它在YOLOv1的基础上进行了多项改进，...

文章 2024-04-19 来自：开发者社区

m基于深度学习的QPSK调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要基于深度学习的QPSK调制解调系统频偏估计和补偿算法，是一种利用神经网络模型对无线通信中出现的载波频率偏移进行实时、精确估计并实施有效补偿的技术。QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常用的数字调制方式，它通过改变正交载波的相位来传输二进制信息。在实际通信环境中，由于发射机...

文章 2024-04-18 来自：开发者社区

基于深度学习的停车场车辆检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览上图测试结果如下图所示： 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述随着城市交通管理和智慧停车系统的快速发展，停车场车辆检测已成为实现高效车位管理、智能计费的关键技术之一。深度学习，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术，以其卓越的特征提取和模式识别能力，为停车场车辆检测提供了强大工具。 GoogLeNet是一种创新的深度卷...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

基于yolov2深度学习网络的螺丝螺母识别算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述在工业自动化和质量控制领域，准确且高效的螺丝螺母识别至关重要。深度学习方法，特别是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术，因其卓越的特征提取能力，成为解决此类问题的有效手段。YOLOv2作为实时目标检测领域的代表模型，以其端到端的预测方式、高精度与实时性，在螺丝螺母识别任务中展现出显著优势。 YO...

文章 2024-04-09 来自：开发者社区

m基于深度学习的16QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要在通信系统中，载波频率偏差（频偏）会导致接收信号与本地参考载波之间的相位差变化，严重影响调制信号的正确解调。对于16-QAM这类高级调制方案而言，频偏补偿至关重要。深度学习技术能够通过学习信号特性来实现精准的频偏估计。上述简化了频偏估计和补偿的实际操作，真实的深度学习模型可能会更复杂，并且会...

文章 2024-04-05 来自：开发者社区

m基于深度学习的32QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要在无线通信系统中，接收端收到的信号由于各种原因可能会存在载波频率偏差（Frequency Offset, FO）。在32-QAM系统中，频偏会导致星座图旋转和幅度失真，严重影响解调性能。因此，准确快速地估计并补偿频偏至关重要。频偏估计的传统方法传统方法如循环谱法（Cyclic Spectrum Estim...

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更新时间 2024-06-28 09:57:27

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