m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真

目录 1.算法仿真效果 2.算法涉及理论知识概要 2.1 QPSK调制原理 2.2 深度学习相位检测算法 2.3 相位补偿算法 3.MATLAB核心程序 4.完整算法代码文件获得 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          在数字通信中,正交相移键控(QPSK)是一种高效的调制方法,它能够在有限的带宽内传输更多的信息。然而,在实际通信过程中,由于...

2024 计算机视觉毕业设计(论文)选题汇总 目标检测

推荐汇总         大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是       🎯 计算机视觉毕业设计选题汇总 毕设选题 计算机视觉毕业设计选题的研究方向非常广泛,可以包括图像分类与识别、目标检测与跟踪、语义分割、三维重建、姿态估计等。在这些方向中,常用的技术框架有深度学习框架如TensorFlow和PyTorch,以及相关的计算机视觉库如OpenCV。通过运用这些技术,可以实现对图像和视频数...

自动化AD域枚举和漏洞检测脚本

检查 ms17-010、ms14-068、zerologon、petitpotam、nopac、smb-signing、ntlmv1、runasppl 漏洞 4. ...... 自动化AD域枚举和漏洞检测脚本...

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 重参数化检测头RepHead解决困难样本检测(全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RepHead,该检测头为我独家全网首发,该检测头由重参数化模块组成,加大对于特征学习的能力,却可以不增加GFLOPs(仅仅略微提升)从而不影响模型的推理速度和性能,保持较高的FPS能力,牺牲了少量GFLOPs的情况下确提高了模型的特征提取能力,对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法,同时本文的检测头结构为我本人独家提出,全网仅此一份,结构非常...

RT-DETR算法优化改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测

💡本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample, 具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample  💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。  RT-DETR魔术师专栏介绍: https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DETR 🚀🚀🚀...

python车牌识别系统 深度学习 车牌实时检测 OpenCV 毕业设计(源码) ✅

视频流。这可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。 图像预处理:对采集到的图像进行预处理,包括图像去噪、增强、调整尺寸等操作,以便提高后续识别算法的效果。 车牌定位:使用图像处理技术,如边缘检测、颜色过滤等方法,对图像中的车牌位置进行定位和标定。OpenCV是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉的开源库,提供了丰富的函数和工具来实现这些功能。 字符分割:将车牌图像中的字符分割成单个字符。这是一...

YOLOv8独家改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测

💡本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample, 具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample  💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.54...

c++ OpenGL GLFW三维skybox场景obj模型AABB碰撞检测动画界面

前言 这篇博客针对《c++ OpenGL GLFW三维skybox场景obj模型AABB碰撞检测动画界面》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤        1. 主要代码        2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件        1. VS2019, Qt        2. C++ 二、使用步骤 代码如下(示...

基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真

= detect(detector,I,'Threshold',0.15); bboxes2 = bboxes; scores2 = scores; if isempty(scores)==0 %对检测结果做二次优化 %step1:删除置信度多低的识别区域 idx=[]; idx=find(scores<=lvlscore); bboxes(idx,:)=[]; scores(idx) =[]; %...

目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明(附代码)

目录 0. 前言 1. Penn-Fudan数据集介绍 2. Penn-Fudan数据集预处理过程 3. 结果展示 4. 完整代码 0. 前言 本文以Penn-Fudan数据集预处理为例,说明用于目标检测算法训练的数据集的预处理方法及过程。 因为要给目标检测算法进行训练,需要预先提取出图像中定位及分类相关信息,过程稍微有点复杂,所以单独写作这篇博客专门介绍整个过程。 1. Penn-Fudan数据集介...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.003699(s)
2024-05-14 21:30:52 1715693452