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MATLAB神经网络43个案例分析基于SVM的真彩色图像分割
43 个图像分割的案例，结合了MATLAB、神经网络和SVM，做得还挺细的。尤其是真彩色图像的分割，起来本来就比较麻烦，这套资源里用 SVM 来分类像素，效果还不错，思路也清晰。
真彩色图像的图像分割，你要是做过就知道，光是 RGB 三通道提特征就够折腾了。这套教程用的是MATLAB 神经网络工具箱，再加上SVM分类，确实是个比较靠谱的方案。
资源里有 43 个案例，从图像开始，到一些比较复杂的分割应用，内容层层递进，比较适合边做边学的节奏。而且有个叫chapter18的章节，讲的是进阶的 SVM 技巧，蛮值得翻一下的。
你要是之前没玩过 SVM，建议先搞清楚它怎么分边界、怎么选核函数。再看图
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2025-06-16
Mean Shift图像聚类算法MATLAB实现
Mean Shift 的图像聚类效果真挺不错，尤其在不想预设类别数量的时候，用起来省心多了。这套 MATLAB 源码就把算法从头到尾都跑了一遍，还带了演示图，直观又清楚，挺适合想搞清楚算法细节的你。
Mean Shift 算法是种非参数聚类方法，简单说，就是不需要提前告诉它要分几类，它自己能在数据里找“人多的地方”，把那块儿认作一类。适合图像分割这种“你也说不好到底几类”的场景。
代码里用 MATLAB 实现了整个流程，从图像预开始，到密度估计、迭代移动，再到找出聚类中心。写得挺清楚的，而且结构也比较清爽，适合你拿来改。
比如你想试着做个颜色分割，可以把图像转成HSV空间，跑这段 Mean S
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2025-06-16
CART MATLAB实现
CART 算法的 MATLAB 实现，结构上挺规整的二叉树，每个非叶节点就两个分支，逻辑清晰，不容易绕晕。整体流程也蛮标准的：先用 PCA 做数据预，降个维，清清噪声；递归造树，选分割点那块儿挺讲究的——你可以指定用熵、基尼指数或者方差，不想太细也能直接用默认参数跑起来。分类完再来一波决策表面生成，效果可视化也方便，调参的时候比较有底。make_tree和use_tree两个函数是关键，建议多读几遍源码，理解了之后自己改着用会轻松不少。
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2025-06-16
Matlab控制系统识别与建模
控制系统的识别其实挺有意思的，尤其是用Matlab搞点合成阶跃信号来激励系统，看响应的那一瞬间，有种工程师的快乐你懂吧？这个资源就是专门搞控制系统建模的，内容还蛮全的，一阶、二阶、高阶系统都有涉及，而且连死区时间都考虑进去了，得还挺细。
频域的方式用得比较巧，拿指数频率和角频率这两招来搞动态系统，不复杂但实用。你只要理解复频率那点事儿，整个识别过程就会顺得多，适合入门和进阶的你。
尤其是搞开环、闭环系统的同学，这套方法还挺能帮你梳理清楚系统的响应特性。用合成阶跃信号激励系统，看系统怎么“抖”，你就知道它是哪一类货色了。真的是代码也不复杂，响应也快。
哦对了，如果你还在折腾PID、模糊控制、或者
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2025-06-16
Matlab细胞图像分割阈值+边缘+形态学+种子点方法含GUI
细胞图像的分割用过不少法子，这套基于阈值+边缘+形态学+种子点的组合方案还挺顺手的。尤其是内置了一个 Matlab GUI 界面，点点按钮就能跑，省了不少调参时间。
操作逻辑清晰：先用阈值分割做个初步过滤，边缘检测把轮廓勾勒出来，再来形态学补洞、去噪，靠种子点区域增长把细胞区域划得更精准。每一步都能看结果，调试起来也直观。
整个流程算是比较“笨办法里的精细活”，适合那种细胞边缘不太规整、背景又有点噪的图。用 Matlab 写的，好上手，而且代码结构也挺清爽。GUI 界面里几个关键参数也都暴露出来了，想改也方便。
想深入的可以看看这几篇相关文章，像是基于阈值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方
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2025-06-16
QSMART MATLAB回声消除代码
matlab 的 QSMART 回声消除代码挺有意思的，尤其是你要搞 MRI 图像里的磁化率估计时。这套东西是两阶段的反演流程，主要就是干掉那种恼人的伪影和斑纹，在静脉边上效果还不错。它不靠传统的 SHARP 腐蚀那一套，而是直接用空间相关滤波皮质和血管的 mask，挺省事。QSMART 的安装稍微麻烦点，依赖项不少，不过你直接把它们丢进QSMART_toolbox_v1.0就行。再加上你得装几个常用的工具包，像 NIfTI 工具那类。只要 MATLAB 装得干净，基本没啥坑。用法也比较直接，主要是跑Demo_QSMART.m这个脚本。你只要指定一下 DICOM 的相位和幅度文件夹路径，剩下就
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2025-06-16
图像传输基于Matlab方块编码BTC有损压缩
方块编码的图像压缩你试过没？BTC 压缩的方式挺适合简单图像传输场景的，尤其在一些实时要求不高的小型项目里，还蛮好用的。这套资源用的是 Matlab 写的，主程序是main.m，打开就能跑，代码结构清晰，挺适合上手学习。
所有的函数都集中在几个.m文件里，调用逻辑也不复杂。你把文件拉进 Matlab 的当前文件夹，点开main.m，运行一下，快就能看到效果。嗯，作者用的是 Matlab 2019b，我用 2021a 跑的也没问题，就是会有点函数提示要改下。
资源里没自带效果图，但运行完你就能看到压缩效果，主要是传输之前对图像做了有损压缩，压缩率还不错。传输效率提升，画质损耗也在可接受范围。适合
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2025-06-16
Matlab编译器配置问题解决方案（适配VS2012）
Matlab 设置编译器出问题？嗯，这坑我也踩过。Matlab 的 mex 和 mbuild配置老是出错，大多是因为它默认只认老版本的 VS 路径，比如 2005、2008、2010 那种老古董。关键是从Windows SDK 7.0以后，注册表的路径就跟 Matlab 的预期不一样了，导致它找不到正确的编译器目录。
我整理了个比较实用的方案，主要针对VS2012和 Matlab 不兼容的问题。文件里有个 Word 文档，标清了你要改的地方，还附带两个重要目录，直接丢进matlab/bin下就行。如果你安装路径比较标准，那基本是复制粘贴就能跑。如果不是，那你得手动设置下cl.exe和mt.ex
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2025-06-16
MATLAB金融工具箱
金融的利器，非MATLAB 金融工具箱莫属了。预置的一堆建模函数，挺省事，尤其像Black-Scholes、GARCH这些模型都能直接用，响应也快。
期权定价和风险管理算是它的拿手好戏。不管是想跑个VaR，还是优化下资产组合，用起来都比较顺手，代码量也不大。
像高频数据，工具箱也给了不少方便的接口。时间戳对齐、数据清洗这类活，用它基本能一把搞定，不用自己造轮子。
图形化界面也蛮友好，想拖拖点点搞个回测原型，完全没压力。配合命令行，脚本批量也香，适合团队协作和日常量化策略开发。
还有一点值得一提，金融数学库里的函数，比如irr、npv这些，平时做现金流方便。不用总盯着 Excel 写公式，脚本执
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2025-06-16
动态无功补偿控制器设计基于p-q算法的Simulink建模
基于瞬时无功功率理论的设计思路，配上图形和公式解释，逻辑还蛮清楚的。原理上分了和另一种算法的区别，选了做主力控制方案。嗯，这套方案比较适合搞无功补偿的项目，尤其是你要上STATCOM的。
PWM 的控制方式也没落下，从类型讲到规则采样法，定了用SPWM。如果你搞过SPWM，应该知道它波形控制还挺顺，适合稳定输出。
Simulink 建模那部分也比较细，整个仿真模型都搭在Simulink里。你可以直接跑下模型，对比下补偿前后的电压、电流波形变化，一眼就能看出有没有补偿效果。
如果你之前没搞过p-q 算法，可以顺手看看APF 和混合滤波仿真，里面的思路蛮接近的。另外，STATCOM 建模那篇对建模
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2025-06-16