DTMF检测的Goertzel算法优化

该算法在matlab平台上实现了susan角点检测，有效提升了检测精度和效率。

优化MATLAB虫害检测SVM算法的GUI界面，以提升用户体验和操作效率。

本项目是作者自行设计，具备GUI界面，操作简便，适合初学者及进阶者学习。下载后可直接运行，为计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师及从业人员提供支持。适用于期末课程设计、大作业及毕业设计，具备高度学习参考价值。对于有基础的使用者，可以根据需要进行二次开发。

Goertzel算法是数字信号处理（DSP）中的一项技术，为有效评估离散傅里叶变换（DFT）的各个项提供了一种方法。我创建了一个具有多个频率f0，f1和f2的正弦波，并加了一些白噪声。之后，我将Goertzel功能应用于嘈杂的信号，计算了每个频率的检测概率，并绘制了平均概率与检测到的所有频率的关系图。

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

随着数据挖掘技术在入侵检测领域应用的不断深入，K-Means算法作为一种高效的聚类算法，其应用范围也在不断扩大。然而，传统的K-Means算法在处理入侵检测问题时存在一些不足，例如对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优解等。为了克服这些问题，本研究提出了一种改进的K-Means算法，用于入侵检测。该算法通过优化初始聚类中心的选取以及引入新的距离度量方法，提高了聚类结果的准确性和稳定性。实验结果表明，相比于传统的K-Means算法，改进后的算法在入侵检测方面具有更高的检测率和更低的误报率。

尽管物体检测已在多个行业产生影响，但在使用巴氏涂片显微镜检测癌细胞方面仍存在挑战。本项目引入了一种机器学习算法，能够在检测和裁剪感兴趣区域（ROI）之前自动检测异常细胞特征。使用宫颈细胞的数字图像，我们通过以下三个关键步骤实现ROI的自动识别：（I）应用于RGB显微照片的非线性过滤器；（II）基于图的聚类（Felsenszwalb算法）；（III）Isodata二进制分类定义超像素。该过程的平均精度达到92%，平均召回率为95%。这一算法是未来智能显微镜电动载物台的核心驱动力，能够扫描完整的载玻片。详见Efficient_Graph_Poster_19.pdf。

基于统计的方法假设给定的数据集服从某种随机分布，通过不一致性测试来识别异常。然而，在实际应用中，数据往往不符合理想的数学分布，尤其是在高维情况下，估计数据点的分布变得极其困难。

网络中防火墙过滤规则集的不断增加及其间的冲突严重影响了网络性能。本研究通过改进防火墙规则匹配优化算法，采用统计分析方法提高了规则调整的灵活性。同时，引入冲突检测机制进行预优化，还提出将默认规则分离并进行合并操作，以优化原规则集的次序。仿真结果显示，这一方法有效地降低了防火墙规则匹配时间，显著提升了防火墙性能。