Matlab領(lǐng)域博客之家博主簡介985研究生Matlab領(lǐng)域科研開發(fā)者個(gè)人主頁Matlab領(lǐng)域代碼獲取方式CSDN Matlab領(lǐng)域—代碼獲取方式座右銘路漫漫其修遠(yuǎn)兮吾將上下而求索。更多Matlab語音處理仿真內(nèi)容點(diǎn)擊①M(fèi)atlab語音處理高階版②付費(fèi)專欄Matlab語音處理進(jìn)階版③付費(fèi)專欄Matlab語音處理初級(jí)版??關(guān)注CSDN Matlab領(lǐng)域更多資源等你來?一、LMS和NLMS算法自適應(yīng)回聲消除AEC這段 MATLAB 代碼實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器LMS 最小均方算法、NLMS 歸一化最小均方算法仿真模擬房間回聲系統(tǒng)辨識(shí)與回聲消除。任務(wù)目標(biāo)構(gòu)造語音輸入信號(hào)、房間回聲脈沖響應(yīng)生成帶噪聲的麥克風(fēng)接收回聲信號(hào)研究 LMS 步長 μ 對收斂性能的影響研究濾波器長度 M 對 LMS、NLMS 穩(wěn)態(tài) ERLE回聲返回?fù)p耗增強(qiáng)和收斂速度的影響對比 LMS 與 NLMS 算法收斂特性。適用場景房間回聲消除、系統(tǒng)辨識(shí)。固定隨機(jī)種子保證實(shí)驗(yàn)可復(fù)現(xiàn)。clear; clc; close all;% Set seed for absolute consistency (The “Fixed Room” approach)rng(0);清理工作區(qū)、命令行、關(guān)閉所有圖窗設(shè)置隨機(jī)種子rng(0)保證每次運(yùn)行產(chǎn)生的隨機(jī)脈沖響應(yīng)、噪聲完全一致實(shí)驗(yàn)可復(fù)現(xiàn)。信號(hào)與房間回聲模型構(gòu)建% 1. Setup Signal (Task 1)load mtlb;x_orig mtlb / max(abs(mtlb));% Loop the signal to ensure all cases reach steady-statex [x_orig; x_orig; x_orig; x_orig];N length(x);% 2. Setup Fixed Room (h_true)M_true 64;n_idx (0:M_true-1);% Deterministic room: Decaying exponential with fixed random reflectionsh_true exp(-0.12 * n_idx) .* randn(M_true, 1);h_true h_true / norm(h_true);% 3. Generate Microphone Signal (Echo)d conv(x, h_true);d d(1:N);% Add realistic microphone noise (Task 1/7)noise_pwr 1e-5; % Small noise floord d sqrt(noise_pwr) * randn(size(d));% 4. Global CalculationsPx mean(x.^2);mu_max_theory 2 / (M_true * Px);fprintf(‘— SYSTEM CALIBRATION —\n’);fprintf(‘Theoretical mu_max (M64): %.4f\n’, mu_max_theory);圖 1LMS 步長 μ 分析Task3%% FIGURE 1: Step-Size Analysis (Task 3)mu_multipliers [0.01, 0.2, 0.29, 1]; % Too Small, Optimal, Near Boundary, Divergentlabels {‘Too Small’, ‘Optimal’, ‘Near Boundary’, ‘Divergent’};colors {‘b’, ‘g’, ‘k’, ‘r’};figure(‘Name’, ‘Figure 1: Learning Curves’); hold on;for i 1:4mu_curr mu_multipliers(i) * mu_max_theory; w zeros(M_true, 1); e zeros(N, 1); x_buf zeros(M_true, 1); for n 1:N x_buf [x(n); x_buf(1:end-1)]; e(n) d(n) - w * x_buf; w w mu_curr * e(n) * x_buf; end % Use a moving average for smooth dB plot mse_db 10 * log10(smooth(e.^2, 200) 1e-12); plot(mse_db, colors{i}, LineWidth, 1.5); if i 2, w_opt w; end % Save Optimal weights for Fig 2endgrid on; ylim([-70, 10]);title(‘Figure 1: LMS Learning Curves (\mu analysis)’);xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);legend(labels);遍歷 4 種步長0.01 倍理論上限步長太小收斂極慢0.2 倍理論上限最優(yōu)步長收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差均衡0.29 倍理論上限接近穩(wěn)定邊界1 倍理論上限超過穩(wěn)定范圍濾波器發(fā)散。圖 2系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果Task5%% FIGURE 2: System Identification (Task 5)mis_db 10 * log10(norm(h_true - w_opt)^2 / norm(h_true)^2);figure(‘Name’, ‘Figure 2: System Identification’);stem(h_true, ‘b’, ‘LineWidth’, 1.5); hold on;stem(w_opt, ‘r–’, ‘Marker’, ‘x’);grid on;legend(‘True Room h[n]’, ‘Filter weights ^w[n]’);title([Figure 2: System ID (Accuracy: ‘, num2str(mis_db, ‘%.2f’), ’ dB)’]);fprintf(‘System ID Accuracy: %.2f dB\n’, mis_db);圖 3濾波器長度 M 對 LMS、NLMS 的 ERLE 影響Task4 Task6%% FIGURE 3: Filter Length Study (Task 4 6)M_test [16, 64, 256];erle_lms zeros(3, 1);erle_nlms zeros(3, 1);for i 1:3Mi M_test(i); % Parameters mu_lms 0.2 * (2 / (Mi * Px)); % Scaled for each M mu_nlms 0.2; % Normalized LMS is more stable eps_nlms 1e-4; w_l zeros(Mi, 1); w_n zeros(Mi, 1); e_l zeros(N, 1); e_n zeros(N, 1); x_b zeros(Mi, 1); for n 1:N x_b [x(n); x_b(1:end-1)]; % LMS e_l(n) d(n) - w_l * x_b; w_l w_l mu_lms * e_l(n) * x_b; % NLMS (Task 6) e_n(n) d(n) - w_n * x_b; w_n w_n (mu_nlms / (eps_nlms x_b*x_b)) * e_n(n) * x_b; end % Steady-state indices (last 20% of the signal) ss_idx round(0.8*N):N; d_pow sum(d(ss_idx).^2); erle_lms(i) 10 * log10(d_pow / sum(e_l(ss_idx).^2)); erle_nlms(i) 10 * log10(d_pow / sum(e_n(ss_idx).^2));endfigure(‘Name’, ‘Figure 3: Echo Reduction’);plot(M_test, erle_lms, ‘-ob’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(M_test, erle_nlms, ‘-sr’, ‘LineWidth’, 2);grid on; xticks(M_test);xlabel(‘Filter Length M’); ylabel(‘Echo Reduction (ERLE) dB’);title(‘Figure 3: ERLE vs. M (Steady State)’);legend(‘LMS’, ‘NLMS’);fprintf(‘— TASK 4/6 RESULTS —\n’);for i 1:3fprintf(M%d | LMS: %.2f dB | NLMS: %.2f dB\n, M_test(i), erle_lms(i), erle_nlms(i));end圖 4不同濾波器長度 M 下 LMS 學(xué)習(xí)曲線Task4%% FIGURE 4: Learning Curves for different M (Task 4)% This shows that larger M leads to slower convergence.figure(‘Name’, ‘Figure 4: Learning Curves for different M’); hold on;colors_m {‘m’, ‘g’, ‘c’};M_test [16, 64, 256];for i 1:3Mi M_test(i); % We use a fixed fraction of the stability bound for each M mu_m 0.2 * (2 / (Mi * Px)); w_m zeros(Mi, 1); e_m zeros(N, 1); x_bm zeros(Mi, 1); for n 1:N x_bm [x(n); x_bm(1:end-1)]; e_m(n) d(n) - w_m * x_bm; w_m w_m mu_m * e_m(n) * x_bm; end mse_m 10 * log10(smooth(e_m.^2, 200) 1e-12); plot(mse_m, colors_m{i}, LineWidth, 1.5); % Save these for Figure 5 comparison if Mi 64 e_lms_final e_m; endendgrid on; ylim([-70, 10]);title(‘Figure 4: Learning Curves for different M (LMS)’);xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);legend(‘M16’, ‘M64’, ‘M256’);固定 LMS 步長為理論上限 0.2 倍分別仿真 M16/64/256。目的觀察濾波器長度 M 對收斂速度的影響。結(jié)論預(yù)期濾波器越長待更新權(quán)值越多收斂速度變慢但足夠長的濾波器可以更好擬合房間脈沖響應(yīng)穩(wěn)態(tài) ERLE 更高。保存 M64 時(shí) LMS 誤差序列用于圖 5 對比。圖 5NLMS 與 LMS 收斂速度對比僅 NLMS 仿真部分%% REVISED FIGURE 5: Highlighting NLMS SpeedM_comp 64;mu_nlms_comp 1.0; % MAX SPEED for NLMSw_n zeros(M_comp, 1);e_nlms_final zeros(N, 1);x_bn zeros(M_comp, 1);for n 1:Nx_bn [x(n); x_bn(1:end-1)]; e_nlms_final(n) d(n) - w_n * x_bn; w_n w_n (mu_nlms_comp / (1e-4 x_bn*x_bn)) * e_nlms_final(n) * x_bn;end濾波器長度固定 M64使用較大歸一化步長單獨(dú)跑 NLMS得到 NLMS 誤差序列e_nlms_final。代碼此處只完成 NLMS 仿真后續(xù)可追加繪圖語句把e_lms_final和e_nlms_final畫在同一張圖對比 LMS 與 NLMS 的收斂快慢。NLMS 一般收斂更快對輸入信號(hào)功率變化魯棒性更強(qiáng)。整體邏輯總結(jié)生成語音激勵(lì)信號(hào)、構(gòu)造指數(shù)衰減型房間回聲脈沖響應(yīng)卷積生成回聲并疊加噪聲仿真 LMS 自適應(yīng)濾波器研究步長 μ 對收斂速度、穩(wěn)態(tài)誤差、穩(wěn)定性的影響使用最優(yōu) LMS 權(quán)值做系統(tǒng)辨識(shí)評(píng)估濾波器擬合真實(shí)房間脈沖響應(yīng)的精度改變?yōu)V波器長度 M對比 LMS、NLMS 的回聲抑制性能 ERLE繪制不同 M 下 LMS 學(xué)習(xí)曲線分析濾波器長度對收斂特性的影響在相同 M 下仿真 NLMS用于和 LMS 做收斂速度對比。?二、部分源代碼和運(yùn)行步驟1 部分代碼clear; clc; close all;% Set seed for absolute consistency (The “Fixed Room” approach)rng(0);% 1. Setup Signal (Task 1)load mtlb;x_orig mtlb / max(abs(mtlb));% Loop the signal to ensure all cases reach steady-statex [x_orig; x_orig; x_orig; x_orig];N length(x);% 2. Setup Fixed Room (h_true)M_true 64;n_idx (0:M_true-1);% Deterministic room: Decaying exponential with fixed random reflectionsh_true exp(-0.12 * n_idx) .* randn(M_true, 1);h_true h_true / norm(h_true);% 3. Generate Microphone Signal (Echo)d conv(x, h_true);d d(1:N);% Add realistic microphone noise (Task 1/7)noise_pwr 1e-5; % Small noise floord d sqrt(noise_pwr) * randn(size(d));% 4. Global CalculationsPx mean(x.^2);mu_max_theory 2 / (M_true * Px);fprintf(‘— SYSTEM CALIBRATION —\n’);fprintf(‘Theoretical mu_max (M64): %.4f\n’, mu_max_theory);%% FIGURE 1: Step-Size Analysis (Task 3)mu_multipliers [0.01, 0.2, 0.29, 1]; % Too Small, Optimal, Near Boundary, Divergentlabels {‘Too Small’, ‘Optimal’, ‘Near Boundary’, ‘Divergent’};colors {‘b’, ‘g’, ‘k’, ‘r’};figure(‘Name’, ‘Figure 1: Learning Curves’); hold on;for i 1:4mu_curr mu_multipliers(i) * mu_max_theory;w zeros(M_true, 1);e zeros(N, 1);x_buf zeros(M_true, 1);for n 1:N x_buf [x(n); x_buf(1:end-1)]; e(n) d(n) - w * x_buf; w w mu_curr * e(n) * x_buf; end % Use a moving average for smooth dB plot mse_db 10 * log10(smooth(e.^2, 200) 1e-12); plot(mse_db, colors{i}, LineWidth, 1.5); if i 2, w_opt w; end % Save Optimal weights for Fig 2endgrid on; ylim([-70, 10]);title(‘Figure 1: LMS Learning Curves (\mu analysis)’);xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);legend(labels);%% FIGURE 2: System Identification (Task 5)mis_db 10 * log10(norm(h_true - w_opt)^2 / norm(h_true)^2);figure(‘Name’, ‘Figure 2: System Identification’);stem(h_true, ‘b’, ‘LineWidth’, 1.5); hold on;stem(w_opt, ‘r–’, ‘Marker’, ‘x’);grid on;legend(‘True Room h[n]’, ‘Filter weights ^w[n]’);title([Figure 2: System ID (Accuracy: ‘, num2str(mis_db, ‘%.2f’), ’ dB)’]);fprintf(‘System ID Accuracy: %.2f dB\n’, mis_db);%% FIGURE 3: Filter Length Study (Task 4 6)M_test [16, 64, 256];erle_lms zeros(3, 1);erle_nlms zeros(3, 1);for i 1:3Mi M_test(i);% Parametersmu_lms 0.2 * (2 / (Mi * Px)); % Scaled for each Mmu_nlms 0.2; % Normalized LMS is more stableeps_nlms 1e-4;w_l zeros(Mi, 1); w_n zeros(Mi, 1); e_l zeros(N, 1); e_n zeros(N, 1); x_b zeros(Mi, 1); for n 1:N x_b [x(n); x_b(1:end-1)]; % LMS e_l(n) d(n) - w_l * x_b; w_l w_l mu_lms * e_l(n) * x_b; % NLMS (Task 6) e_n(n) d(n) - w_n * x_b; w_n w_n (mu_nlms / (eps_nlms x_b*x_b)) * e_n(n) * x_b; end % Steady-state indices (last 20% of the signal) ss_idx round(0.8*N):N; d_pow sum(d(ss_idx).^2); erle_lms(i) 10 * log10(d_pow / sum(e_l(ss_idx).^2)); erle_nlms(i) 10 * log10(d_pow / sum(e_n(ss_idx).^2));endfigure(‘Name’, ‘Figure 3: Echo Reduction’);plot(M_test, erle_lms, ‘-ob’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(M_test, erle_nlms, ‘-sr’, ‘LineWidth’, 2);grid on; xticks(M_test);xlabel(‘Filter Length M’); ylabel(‘Echo Reduction (ERLE) dB’);title(‘Figure 3: ERLE vs. M (Steady State)’);legend(‘LMS’, ‘NLMS’);fprintf(‘— TASK 4/6 RESULTS —\n’);for i 1:3fprintf(‘M%d | LMS: %.2f dB | NLMS: %.2f dB\n’, M_test(i), erle_lms(i), erle_nlms(i));end%% FIGURE 4: Learning Curves for different M (Task 4)% This shows that larger M leads to slower convergence.figure(‘Name’, ‘Figure 4: Learning Curves for different M’); hold on;colors_m {‘m’, ‘g’, ‘c’};M_test [16, 64, 256];for i 1:3Mi M_test(i);% We use a fixed fraction of the stability bound for each Mmu_m 0.2 * (2 / (Mi * Px));w_m zeros(Mi, 1); e_m zeros(N, 1); x_bm zeros(Mi, 1); for n 1:N x_bm [x(n); x_bm(1:end-1)]; e_m(n) d(n) - w_m * x_bm; w_m w_m mu_m * e_m(n) * x_bm; end mse_m 10 * log10(smooth(e_m.^2, 200) 1e-12); plot(mse_m, colors_m{i}, LineWidth, 1.5); % Save these for Figure 5 comparison if Mi 64 e_lms_final e_m; endendgrid on; ylim([-70, 10]);title(‘Figure 4: Learning Curves for different M (LMS)’);xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);legend(‘M16’, ‘M64’, ‘M256’);%% REVISED FIGURE 5: Highlighting NLMS SpeedM_comp 64;mu_nlms_comp 1.0; % MAX SPEED for NLMSw_n zeros(M_comp, 1);e_nlms_final zeros(N, 1);x_bn zeros(M_comp, 1);for n 1:Nx_bn [x(n); x_bn(1:end-1)];e_nlms_final(n) d(n) - w_n’ * x_bn;w_n w_n (mu_nlms_comp / (1e-4 x_bn’*x_bn)) * e_nlms_final(n) * x_bn;end2 通用運(yùn)行步驟1直接運(yùn)行main.m即可一鍵出圖?三、運(yùn)行結(jié)果?四、matlab版本及參考文獻(xiàn)1 matlab版本2019b2 參考文獻(xiàn)[1]韓紀(jì)慶,張磊,鄭鐵然.語音信號(hào)處理第3版[M].清華大學(xué)出版社2019.[2]柳若邊.深度學(xué)習(xí):語音識(shí)別技術(shù)實(shí)踐[M].清華大學(xué)出版社2019.[3]宋云飛,姜占才,魏中華.基于MATLAB GUI的語音處理界面設(shè)計(jì)[J].科技信息. 2013,(02)[4]張寶,魏連鑫.基于參數(shù)閾值函數(shù)的小波閾值語音去噪[J].信息技術(shù). 2017,(08)3 備注簡介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)僅供參考若侵權(quán)聯(lián)系刪除?五、仿真咨詢與程序定制1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1 PID優(yōu)化1.2 VMD優(yōu)化1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)1.4 三維裝箱1.5 微電網(wǎng)優(yōu)化1.6 優(yōu)化布局1.7 優(yōu)化參數(shù)1.8 優(yōu)化成本1.9 優(yōu)化充電1.10 優(yōu)化調(diào)度1.11 優(yōu)化電價(jià)1.12 優(yōu)化發(fā)車1.13 優(yōu)化分配1.14 優(yōu)化覆蓋1.15 優(yōu)化控制1.16 優(yōu)化庫存1.17 優(yōu)化路由1.18 優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19 優(yōu)化位置1.20 優(yōu)化吸波1.21 優(yōu)化選址1.22 優(yōu)化運(yùn)行1.23 優(yōu)化指派1.24 優(yōu)化組合1.25 車間調(diào)度1.26 生產(chǎn)調(diào)度1.27 經(jīng)濟(jì)調(diào)度1.28 裝配線調(diào)度1.29 水庫調(diào)度1.30 貨位優(yōu)化1.31 公交排班優(yōu)化1.32 集裝箱船配載優(yōu)化1.33 水泵組合優(yōu)化1.34 醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.35 可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1 BiLSTM雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.3 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.4 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.6 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.7 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.8 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9 GRU門控循環(huán)單元分類2.1.10 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.11 KNN分類2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13 LSTM長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.14 MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.15 PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.16 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.17 RF隨機(jī)森林分類2.1.18 SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.19 SVM支持向量機(jī)分類2.1.20 XGBOOST分類2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1 ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.2 ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3 ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測2.2.4 BF粒子濾波預(yù)測2.2.5 BiLSTM雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.6 BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.9 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.10 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.11 DKELM回歸預(yù)測2.2.12 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.13 ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.15 FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16 GMDN預(yù)測2.2.17 GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.18 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.19 GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.20 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.21 LMS最小均方算法預(yù)測2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測2.2.23 LSTM長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.24 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.25 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.26 RF隨機(jī)森林預(yù)測2.2.27 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.28 RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測2.2.29 SVM支持向量機(jī)預(yù)測2.2.30 TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.31 XGBoost回歸預(yù)測2.2.32 模糊預(yù)測2.2.33 奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、SOC預(yù)測、財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)測、產(chǎn)量預(yù)測、車位預(yù)測、蟲情預(yù)測、帶鋼厚度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、電力負(fù)荷預(yù)測、房價(jià)預(yù)測、腐蝕率預(yù)測、故障診斷預(yù)測、光伏功率預(yù)測、軌跡預(yù)測、航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測、匯率預(yù)測、混凝土強(qiáng)度預(yù)測、加熱爐爐溫預(yù)測、價(jià)格預(yù)測、交通流預(yù)測、居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測、空氣質(zhì)量預(yù)測、糧食溫度預(yù)測、氣溫預(yù)測、清水值預(yù)測、失業(yè)率預(yù)測、用電量預(yù)測、運(yùn)輸量預(yù)測、制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測3 圖像處理方面3.1 圖像邊緣檢測3.2 圖像處理3.3 圖像分割3.4 圖像分類3.5 圖像跟蹤3.6 圖像加密解密3.7 圖像檢索3.8 圖像配準(zhǔn)3.9 圖像拼接3.10 圖像評(píng)價(jià)3.11 圖像去噪3.12 圖像融合3.13 圖像識(shí)別3.13.1 表盤識(shí)別3.13.2 車道線識(shí)別3.13.3 車輛計(jì)數(shù)3.13.4 車輛識(shí)別3.13.5 車牌識(shí)別3.13.6 車位識(shí)別3.13.7 尺寸檢測3.13.8 答題卡識(shí)別3.13.9 電器識(shí)別3.13.10 跌倒檢測3.13.11 動(dòng)物識(shí)別3.13.12 二維碼識(shí)別3.13.13 發(fā)票識(shí)別3.13.14 服裝識(shí)別3.13.15 漢字識(shí)別3.13.16 紅綠燈識(shí)別3.13.17 虹膜識(shí)別3.13.18 火災(zāi)檢測3.13.19 疾病分類3.13.20 交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21 卡號(hào)識(shí)別3.13.22 口罩識(shí)別3.13.23 裂縫識(shí)別3.13.24 目標(biāo)跟蹤3.13.25 疲勞檢測3.13.26 旗幟識(shí)別3.13.27 青草識(shí)別3.13.28 人臉識(shí)別3.13.29 人民幣識(shí)別3.13.30 身份證識(shí)別3.13.31 手勢識(shí)別3.13.32 數(shù)字字母識(shí)別3.13.33 手掌識(shí)別3.13.34 樹葉識(shí)別3.13.35 水果識(shí)別3.13.36 條形碼識(shí)別3.13.37 溫度檢測3.13.38 瑕疵檢測3.13.39 芯片檢測3.13.40 行為識(shí)別3.13.41 驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42 藥材識(shí)別3.13.43 硬幣識(shí)別3.13.44 郵政編碼識(shí)別3.13.45 紙牌識(shí)別3.13.46 指紋識(shí)別3.14 圖像修復(fù)3.15 圖像壓縮3.16 圖像隱寫3.17 圖像增強(qiáng)3.18 圖像重建4 路徑規(guī)劃方面4.1 旅行商問題TSP4.1.1 單旅行商問題TSP4.1.2 多旅行商問題MTSP4.2 車輛路徑問題VRP4.2.1 車輛路徑問題VRP4.2.2 帶容量的車輛路徑問題CVRP4.2.3 帶容量時(shí)間窗距離車輛路徑問題DCTWVRP4.2.4 帶容量距離車輛路徑問題DCVRP4.2.5 帶距離的車輛路徑問題DVRP4.2.6 帶充電站時(shí)間窗車輛路徑問題ETWVRP4.2.7 帶多種容量的車輛路徑問題MCVRP4.2.8 帶距離的多車輛路徑問題MDVRP4.2.9 同時(shí)取送貨的車輛路徑問題SDVRP4.2.10 帶時(shí)間窗容量的車輛路徑問題TWCVRP4.2.11 帶時(shí)間窗的車輛路徑問題TWVRP4.3 多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題4.4 機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1 避障路徑規(guī)劃4.4.2 機(jī)器人軌跡跟蹤4.4.3 機(jī)器人編隊(duì)4.4.4 機(jī)器人導(dǎo)航4.4.5 機(jī)器人定位4.4.6 機(jī)器人控制4.4.7 機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.8 機(jī)器人任務(wù)分配4.4.9 機(jī)器人搜索4.4.10 機(jī)器人運(yùn)輸4.4.11 迷宮路徑規(guī)劃4.4.12 水下機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.13 柵格地圖路徑規(guī)劃4.5 配送路徑規(guī)劃4.5.1 冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2 外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3 口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4 藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5 含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6 連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7 車輛協(xié)同無人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6 無人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1 飛行器仿真4.6.2 無人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3 無人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4 無人機(jī)集群仿真4.6.5 卡車無人機(jī)4.6.6 目標(biāo)搜索4.6.7 三維路徑規(guī)劃4.6.8 無人機(jī)編隊(duì)4.6.9 無人機(jī)導(dǎo)航4.6.10 無人機(jī)吊運(yùn)4.6.11 無人機(jī)對抗4.6.12 無人機(jī)覆蓋4.6.13 無人機(jī)檢測4.6.14 無人機(jī)控制4.6.15 無人機(jī)求援4.6.16 無人機(jī)位姿估計(jì)4.6.17 無人機(jī)系統(tǒng)4.6.18 無人機(jī)偵查4.6.19 無人機(jī)聯(lián)盟4.6.20 無人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.21 異構(gòu)無人機(jī)4.7 水下飛行器4.8 無人車路徑規(guī)劃4.9 無人艇路徑規(guī)劃4.10 物流選址4.11 車輛控制4.12 多智能體路徑規(guī)劃4.12.1 多智能體編隊(duì)4.12.2 多智能體控制4.12.3 多智能體路徑規(guī)劃4.12.4 多智能體協(xié)同5 語音處理5.1 語音情感識(shí)別5.2 聲源定位5.3 特征提取5.4 語音編碼5.5 語音處理5.6 語音分離5.7 語音分析5.8 語音合成5.9 語音加密5.10 語音去噪5.11 語音識(shí)別5.12 語音壓縮5.13 語音隱藏6 元胞自動(dòng)機(jī)方面6.1 元胞自動(dòng)機(jī)病毒仿真6.2 元胞自動(dòng)機(jī)城市規(guī)劃6.3 元胞自動(dòng)機(jī)交通流6.4 元胞自動(dòng)機(jī)氣體6.5 元胞自動(dòng)機(jī)人員疏散6.6 元胞自動(dòng)機(jī)森林火災(zāi)6.7 元胞自動(dòng)機(jī)生命游戲7 信號(hào)處理7.1 機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理7.1.1 故障信號(hào)7.1.1.1 齒輪損傷識(shí)別7.1.1.2 異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷7.1.1.3 滾動(dòng)體內(nèi)外圈故障診斷分析7.1.1.4 電機(jī)故障診斷分析7.1.1.5 軸承故障診斷分析7.1.1.6 齒輪箱故障診斷分析7.1.1.7 三相逆變器故障診斷分析7.1.1.8 柴油機(jī)故障診斷7.1.2 管道泄漏7.1.3 振動(dòng)信號(hào)7.2 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理7.2.1 肌電信號(hào)EMG7.2.2 腦電信號(hào)EEG7.2.3 乳腺癌診斷7.2.4 生物電信號(hào)7.2.5 心電信號(hào)ECG7.2.6 心血管7.2.7 心臟仿真7.2.8 血壓7.3 聲吶探測信號(hào)處理7.3.1 聲吶7.3.2 水聲通信7.4 通信工程信號(hào)處理7.4.1 超聲波信號(hào)處理7.4.2 導(dǎo)航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空間識(shí)別7.4.5 雷達(dá)通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干擾7.4.5.3 雷達(dá)LFM7.4.5.4 雷達(dá)MIMO7.4.5.5 雷達(dá)測角7.4.5.6 雷達(dá)成像7.4.5.7 雷達(dá)定位7.4.5.8 雷達(dá)回波7.4.5.9 雷達(dá)檢測7.4.5.10 雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理7.4.5.11 雷達(dá)通信7.4.5.12 雷達(dá)相控陣7.4.5.13 雷達(dá)信號(hào)分析7.4.5.14 雷達(dá)預(yù)警7.4.5.15 雷達(dá)脈沖壓縮7.4.5.16 天線方向圖7.4.5.17 雷達(dá)雜波仿真7.4.6 模擬信號(hào)處理7.4.7 時(shí)差繪制7.4.8 數(shù)字信道處理7.4.9 數(shù)字信號(hào)處理7.4.10 無線通信7.4.11 姿態(tài)解算**7.4.12 資源分配 **7.5 自動(dòng)測量信號(hào)處理**7.5.1 參數(shù)估計(jì) ****7.5.2 電動(dòng)汽車動(dòng)力電池管理 ****7.5.3 高度預(yù)估 **8 物理應(yīng)用8.1 物理學(xué)分支力學(xué)8.1.1 材料力學(xué)8.1.2 彈性力學(xué)8.1.3 動(dòng)力學(xué)8.1.4 分析力學(xué)8.1.5 固體力學(xué)8.1.6 結(jié)構(gòu)力學(xué)8.1.7 靜力學(xué)8.1.8 空氣動(dòng)力學(xué)8.1.9 流體力學(xué)8.1.10 塑性力學(xué)8.1.11 運(yùn)動(dòng)學(xué)8.2 物理學(xué)其他分支8.2.1 表面物理學(xué)8.2.2 超聲學(xué)8.2.3 次聲學(xué)8.2.4 電磁學(xué)8.2.5 電動(dòng)力學(xué)8.2.6 電學(xué)8.2.7 高壓物理學(xué)8.2.8 金屬物理學(xué)8.2.9 光學(xué)8.2.10 核物理學(xué)8.2.11 金屬物理學(xué)8.2.12 量子力學(xué)8.2.13 熱力學(xué)8.2.14 熱學(xué)8.2.15 聲學(xué)8.2.16 水聲學(xué)8.3 物理應(yīng)用8.3.1 地理學(xué)8.3.2 化學(xué)化工8.3.3 生物8.3.4 其他