信号灯控制

利用MATLAB编写的交通信号灯识别系统，提供详细的实现代码。该系统能够准确识别并分类交通灯信号，为交通管理和安全提供支持。

信号灯的语音控制项目，挺有意思的。它把MATLAB和语音识别技术结合起来，模拟出了一个“动口不动手”的智能交互方式。你只要说一句“红灯停”，灯就真停了，逻辑和现实中的红绿灯控制也挺像，适合拿来做个小系统原型练练手。语音识别部分用到了MFCC、PLP这类经典的特征提取方法，算是老朋友了。配合 MATLAB 的工具箱，训练模型、做匹配都挺顺的。你可以用麦克风采集语音，稍微下噪声，再提特征丢进模型里，识别精度还不错。控制逻辑上，可以用状态机或者事件触发方式来做反应。比如检测到“绿灯行”，状态一变，信号灯图像立马切换颜色。图像模拟也都能靠 MATLAB 搞定，闪烁效果、灯的变换都能画出来，体验感也跟上

CSDN用户佛怒唐莲分享的视频包含完整的可运行代码，非常适合初学者使用；主要文件包括主函数main.m和其他相关调用函数；无需复杂设置即可查看运行效果图；Matlab版本要求为2019b，如有运行问题，可根据提示调整或联系作者；操作简单：将所有文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获得结果；如需进一步仿真或其他服务，请私信作者或查看博客文章底部QQ联系方式。

此 MATLAB 代码用于肌电信号的处理，如论文《Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset》中所述，该论文已发表在《生物医学信号处理和控制》期刊上。此代码可用于控制 3D 图形，展示数据集的简单在线处理。该项目包含以下文件夹： 手势动作：每个基本动作有 8 段视频数据 EMG 数据：来自 5 个主题的 30 天 EMG 数据（每个文件包含 1.5 秒信息） CSV 文件：D 表示天，M 表示运动标签，T 表示试验次数 代码：包含主 m.file（main_script），可依次使用以下功能： set_config 预处理 extract_feature

设计一个系统，通过串口接收频率和相位控制字，控制DAC输出不同波形（包括正弦波、三角波、锯齿波、方波以及直流信号）。设计中使用50MHz的DAC输出时钟，每种波形存储深度为512点（即信号的一个周期），并用Matlab生成MIF格式文件分别存储这些波形数据。测试台包含完整的测试工具，已在实际开发板上验证。

网侧逆变器的信号和故障诊断，用模糊 PI 控制来搞，确实挺有意思的。整个控制逻辑放在 Simulink 里跑，建模和仿真一体化，调试起来方便，响应也快。用模糊逻辑补 PI 的短板，系统在外部扰动下更稳定，不容易炸。适合搞新能源、并网系统的朋友参考。模糊 PI 控制的好处就在于它能自适应调整，比如在启动或负载突变时，PI 单独搞跟不上，模糊控制能“看气氛”修正参数，挺灵活的。搭配 Simulink 模块，信号采集、滤波、控制输出整个流程都比较顺。故障诊断这块也整得挺细。像电压波动、电流异常这些情况，都能通过信号提前识别。你可以接入WVD或者用KPCA降维做分类识别，提升诊断准确率。和MATLAB

无噪音的录音机信号。

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

盲信号自适应算法挺有意思的，尤其在信号分离问题时，是在无线通信、音频和医学成像这类领域，经常需要用到。其实，核心思想简单，简单来说，就是在没有太多先验知识的情况下，通过一些巧妙的算法从混合信号中分离出独立信号。一个常见的算法就是独立成分（ICA），它通过非线性变换让信号尽量独立，关键点在于非高斯信号。在这个 MATLAB 代码中，你可以看到几个常用的自适应算法，比如FastICA和JADE。FastICA通过最大化负熵来快速实现信号分离，而JADE则是基于特征值分解的思路，挺适合用来分离信号的。要注意，这些算法的效果会受到数据质量、初始条件、学习速率等多方面因素的影响，所以调参是关键的。如果你

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。