Matlab領域博客之家博主簡介985研究生Matlab領域科研開發(fā)者個人主頁Matlab領域代碼獲取方式CSDN Matlab領域—代碼獲取方式座右銘路漫漫其修遠兮吾將上下而求索。更多Matlab語音處理仿真內容點擊①Matlab語音處理高階版②付費專欄Matlab語音處理進階版③付費專欄Matlab語音處理初級版??關注CSDN Matlab領域更多資源等你來?一、LMS和NLMS算法自適應回聲消除AEC這段 MATLAB 代碼實現自適應濾波器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)辨識與回聲消除。任務目標構造語音輸入信號、房間回聲脈沖響應生成帶噪聲的麥克風接收回聲信號研究 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回聲返回損耗增強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。固定隨機種子保證實驗可復現。clear; clc; close all;% Set seed for absolute consistency (The “Fixed Room” approach)rng(0);清理工作區(qū)、命令行、關閉所有圖窗設置隨機種子rng(0)保證每次運行產生的隨機脈沖響應、噪聲完全一致實驗可復現。信號與房間回聲模型構建% 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)辨識結果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 學習曲線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。結論預期濾波器越長待更新權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穩(wěn)態(tài) ERLE 更高。保存 M64 時 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功率變化魯棒性更強。整體邏輯總結生成語音激勵信號、構造指數衰減型房間回聲脈沖響應卷積生成回聲并疊加噪聲仿真 LMS 自適應濾波器研究步長 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 權值做系統(tǒng)辨識評估濾波器擬合真實房間脈沖響應的精度改變?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 學習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 通用運行步驟1直接運行main.m即可一鍵出圖?三、運行結果?四、matlab版本及參考文獻1 matlab版本2019b2 參考文獻[1]韓紀慶,張磊,鄭鐵然.語音信號處理第3版[M].清華大學出版社2019.[2]柳若邊.深度學習:語音識別技術實踐[M].清華大學出版社2019.[3]宋云飛,姜占才,魏中華.基于MATLAB GUI的語音處理界面設計[J].科技信息. 2013,(02)[4]張寶,魏連鑫.基于參數閾值函數的小波閾值語音去噪[J].信息技術. 2017,(08)3 備注簡介此部分摘自互聯網僅供參考若侵權聯系刪除?五、仿真咨詢與程序定制1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用1.1 PID優(yōu)化1.2 VMD優(yōu)化1.3 配電網重構1.4 三維裝箱1.5 微電網優(yōu)化1.6 優(yōu)化布局1.7 優(yōu)化參數1.8 優(yōu)化成本1.9 優(yōu)化充電1.10 優(yōu)化調度1.11 優(yōu)化電價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)化設計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)化運行1.23 優(yōu)化指派1.24 優(yōu)化組合1.25 車間調度1.26 生產調度1.27 經濟調度1.28 裝配線調度1.29 水庫調度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選址優(yōu)化2 機器學習和深度學習分類與預測2.1 機器學習和深度學習分類2.1.1 BiLSTM雙向長短時記憶神經網絡分類2.1.2 BP神經網絡分類2.1.3 CNN卷積神經網絡分類2.1.4 DBN深度置信網絡分類2.1.5 DELM深度學習極限學習機分類2.1.6 ELMAN遞歸神經網絡分類2.1.7 ELM極限學習機分類2.1.8 GRNN廣義回歸神經網絡分類2.1.9 GRU門控循環(huán)單元分類2.1.10 KELM混合核極限學習機分類2.1.11 KNN分類2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13 LSTM長短時記憶網絡分類2.1.14 MLP全連接神經網絡分類2.1.15 PNN概率神經網絡分類2.1.16 RELM魯棒極限學習機分類2.1.17 RF隨機森林分類2.1.18 SCN隨機配置網絡模型分類2.1.19 SVM支持向量機分類2.1.20 XGBOOST分類2.2 機器學習和深度學習預測2.2.1 ANFIS自適應模糊神經網絡預測2.2.2 ANN人工神經網絡預測2.2.3 ARMA自回歸滑動平均模型預測2.2.4 BF粒子濾波預測2.2.5 BiLSTM雙向長短時記憶神經網絡預測2.2.6 BLS寬度學習神經網絡預測2.2.7 BP神經網絡預測2.2.8 CNN卷積神經網絡預測2.2.9 DBN深度置信網絡預測2.2.10 DELM深度學習極限學習機預測2.2.11 DKELM回歸預測2.2.12 ELMAN遞歸神經網絡預測2.2.13 ELM極限學習機預測2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網絡預測2.2.15 FNN前饋神經網絡預測2.2.16 GMDN預測2.2.17 GMM高斯混合模型預測2.2.18 GRNN廣義回歸神經網絡預測2.2.19 GRU門控循環(huán)單元預測2.2.20 KELM混合核極限學習機預測2.2.21 LMS最小均方算法預測2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機預測2.2.23 LSTM長短時記憶網絡預測2.2.24 RBF徑向基函數神經網絡預測2.2.25 RELM魯棒極限學習機預測2.2.26 RF隨機森林預測2.2.27 RNN循環(huán)神經網絡預測2.2.28 RVM相關向量機預測2.2.29 SVM支持向量機預測2.2.30 TCN時間卷積神經網絡預測2.2.31 XGBoost回歸預測2.2.32 模糊預測2.2.33 奇異譜分析方法SSA時間序列預測2.3 機器學習和深度學習實際應用預測CPI指數預測、PM2.5濃度預測、SOC預測、財務預警預測、產量預測、車位預測、蟲情預測、帶鋼厚度預測、電池健康狀態(tài)預測、電力負荷預測、房價預測、腐蝕率預測、故障診斷預測、光伏功率預測、軌跡預測、航空發(fā)動機壽命預測、匯率預測、混凝土強度預測、加熱爐爐溫預測、價格預測、交通流預測、居民消費指數預測、空氣質量預測、糧食溫度預測、氣溫預測、清水值預測、失業(yè)率預測、用電量預測、運輸量預測、制造業(yè)采購經理指數預測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3.9 圖像拼接3.10 圖像評價3.11 圖像去噪3.12 圖像融合3.13 圖像識別3.13.1 表盤識別3.13.2 車道線識別3.13.3 車輛計數3.13.4 車輛識別3.13.5 車牌識別3.13.6 車位識別3.13.7 尺寸檢測3.13.8 答題卡識別3.13.9 電器識別3.13.10 跌倒檢測3.13.11 動物識別3.13.12 二維碼識別3.13.13 發(fā)票識別3.13.14 服裝識別3.13.15 漢字識別3.13.16 紅綠燈識別3.13.17 虹膜識別3.13.18 火災檢測3.13.19 疾病分類3.13.20 交通標志識別3.13.21 卡號識別3.13.22 口罩識別3.13.23 裂縫識別3.13.24 目標跟蹤3.13.25 疲勞檢測3.13.26 旗幟識別3.13.27 青草識別3.13.28 人臉識別3.13.29 人民幣識別3.13.30 身份證識別3.13.31 手勢識別3.13.32 數字字母識別3.13.33 手掌識別3.13.34 樹葉識別3.13.35 水果識別3.13.36 條形碼識別3.13.37 溫度檢測3.13.38 瑕疵檢測3.13.39 芯片檢測3.13.40 行為識別3.13.41 驗證碼識別3.13.42 藥材識別3.13.43 硬幣識別3.13.44 郵政編碼識別3.13.45 紙牌識別3.13.46 指紋識別3.14 圖像修復3.15 圖像壓縮3.16 圖像隱寫3.17 圖像增強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 同時取送貨的車輛路徑問題SDVRP4.2.10 帶時間窗容量的車輛路徑問題TWCVRP4.2.11 帶時間窗的車輛路徑問題TWVRP4.3 多式聯運運輸問題4.4 機器人路徑規(guī)劃4.4.1 避障路徑規(guī)劃4.4.2 機器人軌跡跟蹤4.4.3 機器人編隊4.4.4 機器人導航4.4.5 機器人定位4.4.6 機器人控制4.4.7 機器人路徑規(guī)劃4.4.8 機器人任務分配4.4.9 機器人搜索4.4.10 機器人運輸4.4.11 迷宮路徑規(guī)劃4.4.12 水下機器人路徑規(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)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6 無人機路徑規(guī)劃4.6.1 飛行器仿真4.6.2 無人機飛行作業(yè)4.6.3 無人機軌跡跟蹤4.6.4 無人機集群仿真4.6.5 卡車無人機4.6.6 目標搜索4.6.7 三維路徑規(guī)劃4.6.8 無人機編隊4.6.9 無人機導航4.6.10 無人機吊運4.6.11 無人機對抗4.6.12 無人機覆蓋4.6.13 無人機檢測4.6.14 無人機控制4.6.15 無人機求援4.6.16 無人機位姿估計4.6.17 無人機系統(tǒng)4.6.18 無人機偵查4.6.19 無人機聯盟4.6.20 無人機協(xié)同任務4.6.21 異構無人機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 語音識別5.12 語音壓縮5.13 語音隱藏6 元胞自動機方面6.1 元胞自動機病毒仿真6.2 元胞自動機城市規(guī)劃6.3 元胞自動機交通流6.4 元胞自動機氣體6.5 元胞自動機人員疏散6.6 元胞自動機森林火災6.7 元胞自動機生命游戲7 信號處理7.1 機械振動信號處理7.1.1 故障信號7.1.1.1 齒輪損傷識別7.1.1.2 異步電機轉子斷條故障診斷7.1.1.3 滾動體內外圈故障診斷分析7.1.1.4 電機故障診斷分析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 柴油機故障診斷7.1.2 管道泄漏7.1.3 振動信號7.2 生物醫(yī)學信號處理7.2.1 肌電信號EMG7.2.2 腦電信號EEG7.2.3 乳腺癌診斷7.2.4 生物電信號7.2.5 心電信號ECG7.2.6 心血管7.2.7 心臟仿真7.2.8 血壓7.3 聲吶探測信號處理7.3.1 聲吶7.3.2 水聲通信7.4 通信工程信號處理7.4.1 超聲波信號處理7.4.2 導航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空間識別7.4.5 雷達通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干擾7.4.5.3 雷達LFM7.4.5.4 雷達MIMO7.4.5.5 雷達測角7.4.5.6 雷達成像7.4.5.7 雷達定位7.4.5.8 雷達回波7.4.5.9 雷達檢測7.4.5.10 雷達數字信號處理7.4.5.11 雷達通信7.4.5.12 雷達相控陣7.4.5.13 雷達信號分析7.4.5.14 雷達預警7.4.5.15 雷達脈沖壓縮7.4.5.16 天線方向圖7.4.5.17 雷達雜波仿真7.4.6 模擬信號處理7.4.7 時差繪制7.4.8 數字信道處理7.4.9 數字信號處理7.4.10 無線通信7.4.11 姿態(tài)解算**7.4.12 資源分配 **7.5 自動測量信號處理**7.5.1 參數估計 ****7.5.2 電動汽車動力電池管理 ****7.5.3 高度預估 **8 物理應用8.1 物理學分支力學8.1.1 材料力學8.1.2 彈性力學8.1.3 動力學8.1.4 分析力學8.1.5 固體力學8.1.6 結構力學8.1.7 靜力學8.1.8 空氣動力學8.1.9 流體力學8.1.10 塑性力學8.1.11 運動學8.2 物理學其他分支8.2.1 表面物理學8.2.2 超聲學8.2.3 次聲學8.2.4 電磁學8.2.5 電動力學8.2.6 電學8.2.7 高壓物理學8.2.8 金屬物理學8.2.9 光學8.2.10 核物理學8.2.11 金屬物理學8.2.12 量子力學8.2.13 熱力學8.2.14 熱學8.2.15 聲學8.2.16 水聲學8.3 物理應用8.3.1 地理學8.3.2 化學化工8.3.3 生物8.3.4 其他