运动目标检测是计算机视觉中的一个重要问题，它涉及到从连续的视频帧中识别出运动物体的过程。这项技术在许多领域都有着广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、人机交互等。三帧差算法作为一种简单的运动目标检测方法，通过对连续三帧图像的像素值进行比较，来识别出运动区域。假设视频流中的连续三帧图像分别为It​, It−1​, It−2​，其中t 表示当前时间点，t−1 和t−2 分别表示前一帧和前两帧。差分图像是通

本文研究带领导者的一阶多智能体系统一致性控制问题。通过建立系统拓扑结构模型，设计基于邻居和领导者信息的控制率，使跟随者状态渐近收敛至领导者状态。理论分析表明，当拓扑连通时误差系统稳定。进一步引入状态预测器优化控制率，利用预测状态加快收敛速度。仿真结果显示，所提方法能有效实现多智能体系统的一致性跟踪。研究为多智能体协同控制提供了理论依据和实现方案。

本文提出了一种基于FPGA实现的图像白平衡算法。该算法通过检测图像中的灰色区域，自动调整像素颜色分布使其达到中性灰色。硬件实现采用Verilog语言开发，在Xilinx Vivado 2022.2环境下完成，包含视频时钟生成、RGB转DVI接口等核心模块。算法测试参数包括1280×720分辨率下的同步时序配置。理论部分详细阐述了灰度转换、白平衡系数计算及颜色校正的处理流程。该方案通过流水线技术优化

本文介绍了基于FPGA的图像形态学腐蚀算法硬件实现方案。系统在原有仿真版本基础上新增了图像存储、HDMI接口、时序处理和RGB转DVI等模块，使用Vivado 2022.2开发环境。通过并行处理架构，实现了对1280×720分辨率图像的二值化处理和形态学腐蚀运算，支持按键切换显示原图或腐蚀效果图。文章详细阐述了硬件测试参数、核心程序结构（包括RGB通道处理、灰度转换和腐蚀运算模块）以及形态学腐蚀算

摘要：本文介绍了基于FPGA的三次样条插值算法实现。该算法通过构造分段三次多项式，确保节点处一阶和二阶导数连续，实现平滑数据拟合。文中详细推导了算法理论，包括插值条件约束、导数连续性条件以及线性方程组的构造方法。FPGA实现利用并行计算优势，通过Vivado 2022.2开发环境完成硬件设计，包含核心计算模块如乘法器和参数处理单元。仿真参数设置为16倍插值，验证了算法在硬件平台上的高效性。研究为实

本文介绍了基于CART算法的决策树分类系统实现。通过MATLAB训练生成的决策树模型包含28个节点，以x2、x4、x5等特征作为判决条件。系统采用FPGA硬件加速测试，统计分类错误数并输出结果。核心程序展示了三个工作阶段：数据收集、结果统计和计数器重置。算法理论部分详细阐述了CART的二叉决策树构建过程，包括特征选择、递归分裂、剪枝处理等关键步骤。该系统实现了MATLAB训练与FPGA硬件协同的完

摘要：本文提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的CNN-BiLSTM混合神经网络模型，用于多输入单输出回归预测任务。该方法通过WOA算法优化BiLSTM的隐含层节点数和学习率等关键参数，以训练误差作为适应度函数进行迭代筛选最优超参数组合。在Matlab2024b环境下实现完整训练流程，包含CNN特征提取、BiLSTM时序处理和全连接回归预测模块。实验结果表明，该方法能有效提升预测精度，通过对比预

基于YOLOv2（You Only Look Once version 2）深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法是一种结合了目标检测与特征识别的综合性解决方案，主要用于自动检测图像或视频中人物是否佩戴口罩以及定位人脸的位置。YOLOv2作为第二代YOLO算法，相较于初代在速度和精度上有了显著提升，它采用了一种称为“Darknet-19”的深度卷积神经网络架构，结合锚框（anchor box

深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接，实现对数据的学习和特征提取。卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要结构，特别适用于图像识别任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来逐层提取和学习图像的特征。基于GoogLeNet深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与手势检测识别是一个集成了图像处理、计算机视觉和深度学习技术的复杂系统。这个系统从视频流的实时采集到

时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于LSTM深度学习网络的时