基于小波变换的水印嵌入和提取算法matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：水印嵌入和提取 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于小波变换的水印嵌入和提取算法matlab仿真》 5.内容：基于小波变换的水印嵌入和提取算法matlab仿真。使用小波函数（如Haar、Daubechies等）对载体图像进行多级小波分解，通常选取低频系数或高频系数作为嵌入区域。根据嵌入时采用的策略从读取到的小波系数中提取水印信息，如通过阈值比较或某种编码方式恢复原始水印比特流。并提供不同的水印干扰方式，计算提取的水印效果。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于3DoF的Stewart平台运动控制matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：三自由度Stewart 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于3DoF的Stewart平台运动控制matlab仿真》 5.内容：基于3DoF的Stewart平台运动控制matlab仿真。基于三自由度（3 Degrees of Freedom, 3DoF）的Stewart平台是一种精密机械装置，它通过六个液压缸或电动推杆来实现三个维度的位置调整（通常包括上下升降、滚转和俯仰）。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于k-means和谱聚类算法的数据分类matlab对比仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：数据分类 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于k-means和谱聚类算法的数据分类matlab对比仿真》 5.内容：基于k-means和谱聚类算法的数据分类matlab对比仿真。K-means算法是一个迭代过程，它首先随机选择k个初始质心（或中心点），然后将每个数据点分配到与其最近的质心所在的类别中。谱聚类利用图论中的拉普拉斯矩阵构建相似度矩阵，并通过对该矩阵进行特征分解得到的特征向量来进行聚类。谱聚类试图在保持数据点之间邻近关系的同时，最大化不同类别的区分度。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于倒谱变换法的语音信号基频与共振峰计算matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：基频与共振峰计算 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于倒谱变换法的语音信号基频与共振峰计算matlab仿真》 5.内容：基于倒谱变换法的语音信号基频与共振峰计算matlab仿真。倒谱变换（Cepstrum Analysis）是信号处理中用于分析和提取信号参数的一种有效方法，尤其在语音信号处理领域，它可以用来估计语音信号的基频和共振峰。通过倒谱变换，可以将时域的语音信号转换到倒谱域，然后在倒谱图上寻找过零点或者峰值，这些位置对应的频率轴值就是基频的估计值。在倒谱域中，共振峰表现为稳定的、幅度较大的峰值。通过对倒谱进行峰值检测，可以估计出各个共振峰的位置，即共振峰频率。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于GMR和LTE异构网络垂直切换算法matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：垂直切换 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于GMR和LTE异构网络垂直切换算法matlab仿真》 5.内容：基于GMR和LTE异构网络垂直切换算法matlab仿真。基于GMR（Ground Mobile Radio，地面移动无线电系统）和LTE（Long-Term Evolution，长期演进）异构网络的垂直切换算法是一种策略，它允许用户设备（UE）在不同的无线接入技术（RATs）之间无缝地切换服务，以维持最佳的服务质量和用户体验。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于CSO猫群优化算法的多目标优化matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：多目标优化 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于CSO猫群优化算法的多目标优化matlab仿真》 5.内容：基于CSO猫群优化算法的多目标优化matlab仿真。基于猫群优化（Cat Swarm Optimization, CSO）算法的多目标优化是一种模拟猫的行为习性和社交动态来求解多目标优化问题的方法。CSO算法源于对猫的生活习性的抽象，主要包括“追寻猎物”和“清理毛发”两种行为模式。在多目标优化中，猫群中的每只猫代表一个解，其位置表示决策变量，目标函数值表示猫捕获猎物的能力。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于PID控制器的双旋翼直升机系统的simulink建模与仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：PID控制器 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于PID控制器的双旋翼直升机系统的simulink建模与仿真》 5.内容：基于PID控制器的双旋翼直升机系统的simulink建模与仿真。双旋翼直升机系统使用ABCD空间状态方程建模。基于PID控制器的双旋翼直升机（也称为多旋翼无人机或多轴飞行器）控制系统是一种广泛应用的闭环控制系统，主要用于保持飞行器的姿态稳定以及执行精准的位置和速度控制任务。双旋翼直升机通常指的是共轴双旋翼直升机，特点是上下有两个反向旋转的旋翼来消除扭矩，从而无需尾桨。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于ACO蚁群优化的障碍物路径规划算法matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：路径规划 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于ACO蚁群优化的障碍物路径规划算法matlab仿真》 5.内容：基于ACO蚁群优化的障碍物路径规划算法matlab仿真。蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）是一种受到自然界中蚂蚁群体行为启发的优化算法，常用于解决复杂的组合优化问题，如图论中的旅行商问题（TSP）、车辆路径规划、网络路由等问题，当然也适用于带有障碍物的路径规划场景。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

基于图像surf特征提取和深度信息的图像配准及三维重建matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

1.版本：matlab2022A。 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作步骤（使用windows media player播放）。 3.领域：三维重建 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于图像surf特征提取和深度信息的图像配准及三维重建matlab仿真》 5.内容：基于图像surf特征提取和深度信息的图像配准及三维重建matlab仿真。加载RGB图像和深度图像，对图像进行必要的预处理，使用SURF算法从RGB图像中提取出稳定的特征点和对应的特征描述符， 将同一场景的不同视图之间的特征点通过描述符匹配，找出可能的对应点对，在RGB-D相机或者多视图立体匹配的情况下，可以同时获取到每个像素点的深度信息，从而知道每个特征点在三维空间中的位置。利用已匹配的特征点及其深度信息，可以估计不同视图之间的几何变换关系，将每个图像上的特征点映射到同一个三维坐标系中，构建初步的三维点云模型。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

生成高斯分布的GAN对抗性网络matlab仿真【包括程序操作视频】

1.版本：matlab2022A， 2.包含：程序，中文注释，参考文献，仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 3.领域：最优路径规划 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《生成高斯分布的GAN对抗性网络matlab仿真》 5.内容：生成高斯分布的GAN对抗性网络matlab仿真。生成高斯分布的GAN（生成对抗网络）通常指的是使用GAN模型来生成符合某种高斯分布的数据。在标准GAN框架下，GAN由两个主要部分组成：生成器（Generator, G）和判别器（Discriminator, D）。生成器的目标是学习从一个简单的先验分布（通常是高斯分布或其他易于采样的分布）中采样得到的随机噪声，将其转换为与目标高斯分布相似的样本。判别器则负责区分真实高斯分布中的样本与生成器产生的假样本。在训练过程中，这两个网络相互对抗，通过交替优化各自的目标函数，最终生成器能够生成难以与真实样本区分开来的数据。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。