Matlab代码verilog历史项目大学期间的创新实践

我在大学期间学习了数据库的配置和管理。

NMF的MATLAB代码数值优化实验3：非负矩阵分解作者：林婷@北京大学项目简介该项目title": "NMF MATLAB Code - Numerical Optimization 2020S: Non-negative Matrix Factorization Project", "content": "NMF的 MATLAB 代码数值优化实验3：非负矩阵分解作者：林婷 @ 北京大学介绍参见 report/main.pdf对于配置设置，请在 MATLAB 中运行 run_me_first.m。资料夹和档案：- ./README.md - README file- ./run_me_first.m - Set configuration- ./test_syn.n - test for synthesis data (edit to test)- ./nmf_lm_admm2.m - modified LMF-ADMM- ./database/ - store the database- V1/ - Synthesis data: case 1- V2/ - Synthesis data: case 2- V3/ - Synthesis data: case 3- V4/ - Synthesis data: case 4- V5/ - Synthesis data: case 5

内包含 Flink 开发的示例源码，可用于学习和参考。

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。

Matlab代码“awgn.m”用于在整个过程中添加AWGN。通过“readsample.m”从Verilog仿真中读取1000万个样本，并与正态分布进行比较。通过“rom_gen.m”从浮点到硬件生成二进制系数。测试平台“awgntb.v”生成一千万个噪声样本，并将所有样本输出到“samples.txt”以供分析。另一个测试平台“awgntb_err.v”生成100000个样本，并将位错误与Matlab样本进行比较。

资源内容：这是一个基于Matlab语言设计的项目，适合计算机、电子信息工程及数学专业的大学生用于课程设计、期末大作业或毕业设计的参考。解压说明：使用WinRAR或7zip等工具解压。免责声明：本资源仅供参考，不能直接复制使用，需要具备一定的编程基础来理解和调试代码。作者无法提供答疑服务。

使用Verilog和FPGA（Altera DE2-70），实现了与头部相关的传递函数的功能，参考了MIT MediaLab的脉冲响应和Matthew Stapleton提供的Matlab代码。技术应用方面，这一实现探索HRTF在音频处理中的潜力。

毕业项目日志 - 扩大测试结果 求解时间对比 动态算法：30.951173 秒 传统 IP 模型：2.5568e+04 秒 改进优化单行线法则：80.5105 秒 动态算法改进 在论文撰写过程中，发现动态算法的冲突解除算法的时序逻辑存在问题。经过修改，已成功解决该问题，并得到了正确的无碰撞结果。此外，还对等待处理进行了修改，防止在高密度情况下出现卡死状况。 测试结果分析 针对 13*13 环境下 16 个机器人的情况，对三种方法（动态算法、传统 IP 模型、改进优化单行线法则）进行了测试，测试结果如下： 动态算法： 在修改后，性能得到提升。但仍存在死锁和无法解决的冲突，只能解决部分冲突，总路径不具备最优性，对环境的适应性不高。总路径长度：287。 传统 IP 模型： 能够解决所有冲突，并能达到该环境下的最优总路径，但求解时间过长。最优路径：132。 改进优化单行线法则： 能够解决所有冲突，求解时间介于动态算法和传统 IP 模型之间，但总路径长度尚未达到最优。 平均最优路径测试 测试时间： 动态算法：30.951173 秒 传统 IP 模型：2.5568e+04 秒 改进优化单行线法则：80.5105 秒 测试效果： 动态算法：存在死锁，部分冲突无法解决，总路径非最优，环境适应性不高。 传统 IP 模型：解决所有冲突，总路径最优，但求解时间长。 改进优化单行线法则：解决所有冲突，求解时间适中，但总路径尚未达到最优。

这是我的毕业设计项目，利用MATLAB界面平台开发的手势识别系统，操作界面友好，功能完备，符合优秀设计标准，适合参加各类比赛。项目支持二次开发，特别适合大学生、初学者和课程设计需求人群，可提供专业的答疑与辅导。