多智能体编队跟随控制无人车、 无人机、无人船[汽车]matlab 多智能体系统编队控制仿真，非线性，一致性，领导跟随控制，有限时间控制等

基于MATLAB英语语音识别转换文本处理系统GUI这个系统就是它能把英语语音变成文字。你可以用它导入一段英语音频flac格式，有数据集的，数据集来源自LibriSpeech ASR 语料库，它就会自动识别出你说了什么英文，并把这些内容显示成文字。

智能手势识别系统——基于深度学习的精准手势识别手势识别系统运用了先进的 Mediapipe 框架与 OpenCV 强大功能。

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基于深度学习方言语音识别检测系统GUI MATLAB代码这是基于MATLAB深度学习的方言语音识别检测系统，为多语言识别与语音信号分析设计，系统融合深度学习模型与音频信号处理技术，能够识别7种典型方言语音：朝鲜语、蒙古语、闽南语、普通话、台湾话、香港话和粤语。无论是用于语言学研究、方言数据标注、语音识别教学，还是语音处理算法验证，该系统都能提供直观且智能的支持。支持从本地导入音频数据进行分析，系统

Matlab/Simulink多智能体编队协同规划与控制算法仿真具体包括：多智能体一致性控制多智能体事件触发控制多智能体任务分配多智能体协同路径规划多智能体强化学习等

MATLAB飞行机无人机程序，核心功能是让飞行机器人从指定初始位置出发，跟踪半波sin曲线，采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法训练智能体来控制飞行机器人的动作。

无人机编队与障碍物避让程序介绍：本程序构建了一个由三架无人机组成的多智能体协同控制系统，通过编队保持与障碍物避让算法，实现无人机从初始位置出发到达目标区域的自主协同飞行。系统在二维空间中建立无人机动力学与控制模型，设置固定障碍物、期望重心与目标点，通过仿真演示无人机在保持编队形态的同时安全绕障、精准到达目标的全过程。程序输出无人机轨迹演化、编队几何变化及避障距离等指标，用于分析多无人机系统的稳定性

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基于 PaddleOCR 技术实现车牌识别系统基于 PaddleOCR 技术实现，结合 OpenCV 和 Python Tkinter 构建了一个简洁高效的图形化界面，支持车牌区域的自动检测、文字识别与车牌格式验证。精准识别：采用先进的 PaddleOCR 技术，结合高效的图像预处理算法，能够精准定位车牌区域并识别车牌文字。无论是蓝牌、黄牌，还是特殊车牌，都能轻松应对，识别准确率远超行业平均水平。