文章 2023-02-03 来自:开发者社区

基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,对比LS和MMSE两个算法

1.算法描述 在OFDM系统中,信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择,由于无线信道的时变特性,需要接收机不断对信道进行跟踪,因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计,在确定导频发送方式和信道估计准则条件下,寻找最佳的信道估计器结构。 正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Divisi...

基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,对比LS和MMSE两个算法
文章 2023-01-18 来自:开发者社区

领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)(下)

3D点云建模和分割设计用于处理3D道路点云的方法通常有两个阶段的流程[34,68] :将观察到的3D道路点云插值成显式的几何模型(通常是平面或二次表面) ;通过将其与插值几何模式进行比较来分割观察到的3D道路点云。下表总结了3D点云建模和分割中最具代表性的算法。以[34]为例,利用最小二乘拟合将二次曲面拟合到密集的3D道路点云中。通过比较实测和拟合的3D路面之间的差异(高程) ,可以有效地提取受....

领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)(下)
文章 2023-01-18 来自:开发者社区

领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)(上)

摘要计算机视觉算法在3D道路成像和路面坑洼检测中的应用已有二十多年的历史。尽管如此,目前还缺乏有关最先进(SoTA)的计算机视觉技术的系统调研文章,尤其是为解决这些问题而开发的深度学习模型。本文首先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统,包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。随后,对 SoTA 计算机视觉算法进行了全面深入的综述,包括: (1)经典的2D图像处理,(2)3D点云建模与分割....

领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)(上)
文章 2022-12-31 来自:开发者社区

【图像检测-人脸检测】基于深度学习的人脸检测和面部标志定位附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍随着数字图像技术和深度学习技术的飞速发展,利用深度学习算法进行数字图像领域的信息获取成为研究热点.而人脸....

【图像检测-人脸检测】基于深度学习的人脸检测和面部标志定位附matlab代码
文章 2022-12-18 来自:开发者社区

通过深度学习进行高频传感器故障检测和预测性维护

机器都会有故障和失灵。确定设备的状况或维护计划何时应该执行,是影响成本和生产力的极其战略性的决定。机器学习方法已经成为一种很有前途的工具,在预测维修应用,以防止故障在生产线。然而,这些解决方案的性能取决于适当的数据分析和选择正确的分析方法。在这篇文章中,我们面临着与之前其他相关文章一样的预测维护任务:使用CNN进行预测维护,使用CRNN进行预测维护。这里的特殊性在于,我们只使用一个单一的高频信号....

通过深度学习进行高频传感器故障检测和预测性维护
文章 2022-10-10 来自:开发者社区

【图像检测】基于深度学习 (CAE) 实现材料异常检测和定位附matlab代码

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄ 内容介绍caffe是2013年由加州大学伯克利分校的贾杨清博士在Github上发布的一款深度学习开源框架。它 ....

【图像检测】基于深度学习 (CAE) 实现材料异常检测和定位附matlab代码
问答 2022-08-07 来自:开发者社区

基于深度学习的镜边检测的三阶段方法是什么?

基于深度学习的镜边检测的三阶段方法是什么?

问答 2022-08-07 来自:开发者社区

基于深度学习的镜头边界检测方法是什么?

基于深度学习的镜头边界检测方法是什么?

文章 2022-06-13 来自:开发者社区

基于深度学习的小目标检测

     深度学习的快速发展使得目标检测技术获益匪浅,近年来深度学习已被广泛应用于目标检测领域。然而,小尺度目标在图像中的像素占比少,自身的语义信息较少。与目前较为成熟的大、中尺度的目标检测技术相对比,小目标检测的效果相对不佳,因此如何提高小目标的检测精度是目前计算机视觉领域的一个难点问题。      微软公司提出的 MS COCO数.....

文章 2022-06-04 来自:开发者社区

基于深度学习的裂缝检测技术

不同于传统的裂缝检测方法,基于深度学习的检测方法不需要人工干预,能自主学习有代表性的特征,直接对输入图像的裂缝进行检测。       随着深度学习方法在许多应用场景中取得了很好的检测结果。国内众多研究人员也开始把基于深度学习的目标检测模型和语义分割模型用于裂缝检测任务中。      吴贺贺等人使用 Faster R-CNN 网络进行...

基于深度学习的裂缝检测技术

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