企业官网建设流程全解析

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

🏆Matlab毕设：
Matlab毕设系列–说明

🏆期刊发表：
发表北大核心，SCI不是梦！！

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab语音处理仿真内容点击👇
①Matlab语音处理 （进阶版）
②付费专栏Matlab语音处理（初级版）

⛳️关注CSDN海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、LMS和NLMS算法自适应回声消除AEC

这段 MATLAB 代码实现自适应滤波器（LMS 最小均方算法、NLMS 归一化最小均方算法）仿真，模拟房间回声系统辨识与回声消除。
任务目标：
构造语音输入信号、房间回声脉冲响应；
生成带噪声的麦克风接收回声信号；
研究 LMS 步长 μ 对收敛性能的影响；
研究滤波器长度 M 对 LMS、NLMS 稳态 ERLE（回声返回损耗增强）和收敛速度的影响；
对比 LMS 与 NLMS 算法收敛特性。
适用场景：房间回声消除、系统辨识。固定随机种子保证实验可复现。
clear; clc; close all;

% Set seed for absolute consistency (The “Fixed Room” approach)

rng(0);
清理工作区、命令行、关闭所有图窗；设置随机种子rng(0)，保证每次运行产生的随机脉冲响应、噪声完全一致，实验可复现。

1. 信号与房间回声模型构建
   % 1. Setup Signal (Task 1)

load mtlb;

x_orig = mtlb / max(abs(mtlb));

% Loop the signal to ensure all cases reach steady-state

x = [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 reflections

h_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 floor

d = d + sqrt(noise_pwr) * randn(size(d));

% 4. Global Calculations

Px = mean(x.^2);

mu_max_theory = 2 / (M_true * Px);

fprintf(‘— SYSTEM CALIBRATION —\n’);

fprintf(‘Theoretical mu_max (M=64): %.4f\n’, mu_max_theory);

图 1：LMS 步长 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, Divergent

labels = {‘Too Small’, ‘Optimal’, ‘Near Boundary’, ‘Divergent’};

colors = {‘b’, ‘g’, ‘k’, ‘r’};

figure(‘Name’, ‘Figure 1: Learning Curves’); hold on;

for i = 1:4

mu_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 2

end

grid on; ylim([-70, 10]);

title(‘Figure 1: LMS Learning Curves (\mu analysis)’);

xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);

legend(labels);
遍历 4 种步长：
0.01 倍理论上限：步长太小，收敛极慢；
0.2 倍理论上限：最优步长，收敛速度与稳态误差均衡；
0.29 倍理论上限：接近稳定边界；
1 倍理论上限：超过稳定范围，滤波器发散。
图 2：系统辨识结果（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);

图 3：滤波器长度 M 对 LMS、NLMS 的 ERLE 影响（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 = 1:3

Mi = 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));

end

figure(‘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 = 1:3

fprintf(‘M=%d | LMS: %.2f dB | NLMS: %.2f dB\n’, M_test(i), erle_lms(i), erle_nlms(i));

end
图 4：不同滤波器长度 M 下 LMS 学习曲线（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 = 1:3

Mi = 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;

end

end

grid on; ylim([-70, 10]);

title(‘Figure 4: Learning Curves for different M (LMS)’);

xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);

legend(‘M=16’, ‘M=64’, ‘M=256’);
固定 LMS 步长为理论上限 0.2 倍，分别仿真 M=16/64/256。
目的：观察滤波器长度 M 对收敛速度的影响。
结论预期：滤波器越长，待更新权值越多，收敛速度变慢；但足够长的滤波器可以更好拟合房间脉冲响应，稳态 ERLE 更高。
保存 M=64 时 LMS 误差序列，用于图 5 对比。
图 5：NLMS 与 LMS 收敛速度对比（仅 NLMS 仿真部分）

%% REVISED FIGURE 5: Highlighting NLMS Speed

M_comp = 64;

mu_nlms_comp = 1.0; % MAX SPEED for NLMS

w_n = zeros(M_comp, 1);

e_nlms_final = zeros(N, 1);

x_bn = zeros(M_comp, 1);

for n = 1:N

x_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
滤波器长度固定 M=64，使用较大归一化步长，单独跑 NLMS；得到 NLMS 误差序列e_nlms_final。
代码此处只完成 NLMS 仿真，后续可追加绘图语句，把e_lms_final和e_nlms_final画在同一张图，对比 LMS 与 NLMS 的收敛快慢。NLMS 一般收敛更快，对输入信号功率变化鲁棒性更强。
整体逻辑总结
生成语音激励信号、构造指数衰减型房间回声脉冲响应，卷积生成回声并叠加噪声；
仿真 LMS 自适应滤波器，研究步长 μ 对收敛速度、稳态误差、稳定性的影响；
使用最优 LMS 权值做系统辨识，评估滤波器拟合真实房间脉冲响应的精度；
改变滤波器长度 M，对比 LMS、NLMS 的回声抑制性能 ERLE；
绘制不同 M 下 LMS 学习曲线，分析滤波器长度对收敛特性的影响；
在相同 M 下仿真 NLMS，用于和 LMS 做收敛速度对比。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码
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-state
x = [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 reflections
h_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 floor
d = d + sqrt(noise_pwr) * randn(size(d));

% 4. Global Calculations
Px = mean(x.^2);
mu_max_theory = 2 / (M_true * Px);

fprintf(‘— SYSTEM CALIBRATION —\n’);
fprintf(‘Theoretical mu_max (M=64): %.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, Divergent
labels = {‘Too Small’, ‘Optimal’, ‘Near Boundary’, ‘Divergent’};
colors = {‘b’, ‘g’, ‘k’, ‘r’};
figure(‘Name’, ‘Figure 1: Learning Curves’); hold on;
for i = 1:4
mu_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 2

end
grid 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 = 1:3
Mi = 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));

end

figure(‘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 = 1:3
fprintf(‘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 = 1:3
Mi = 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; end

end
grid on; ylim([-70, 10]);
title(‘Figure 4: Learning Curves for different M (LMS)’);
xlabel(‘Iteration (n)’); ylabel(‘MSE (dB)’);
legend(‘M=16’, ‘M=64’, ‘M=256’);

%% REVISED FIGURE 5: Highlighting NLMS Speed
M_comp = 64;
mu_nlms_comp = 1.0; % MAX SPEED for NLMS
w_n = zeros(M_comp, 1);
e_nlms_final = zeros(N, 1);
x_bn = zeros(M_comp, 1);

for n = 1:N
x_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

2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本

2019b

2 参考文献

[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
[3]宋云飞,姜占才,魏中华.基于MATLAB GUI的语音处理界面设计[J].科技信息. 2013,(02)
[4]张宝,魏连鑫.基于参数阈值函数的小波阈值语音去噪[J].信息技术. 2017,(08)

3 备注

简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

⛄五、仿真咨询与程序定制

1 各类智能优化算法改进及应用

1.1 PID优化

1.2 VMD优化

1.3 配电网重构

1.4 三维装箱

1.5 微电网优化

1.6 优化布局

1.7 优化参数

1.8 优化成本

1.9 优化充电

1.10 优化调度

1.11 优化电价

1.12 优化发车

1.13 优化分配

1.14 优化覆盖

1.15 优化控制

1.16 优化库存

1.17 优化路由

1.18 优化设计

1.19 优化位置

1.20 优化吸波

1.21 优化选址

1.22 优化运行

1.23 优化指派

1.24 优化组合

1.25 车间调度

1.26 生产调度

1.27 经济调度

1.28 装配线调度

1.29 水库调度

1.30 货位优化

1.31 公交排班优化

1.32 集装箱船配载优化

1.33 水泵组合优化

1.34 医疗资源分配优化

1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测

2.1 机器学习和深度学习分类

2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测

2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面

3.1 图像边缘检测

3.2 图像处理

3.3 图像分割

3.4 图像分类

3.5 图像跟踪

3.6 图像加密解密

3.7 图像检索

3.8 图像配准

3.9 图像拼接

3.10 图像评价

3.11 图像去噪

3.12 图像融合

3.13 图像识别

3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复

3.15 图像压缩

3.16 图像隐写

3.17 图像增强

3.18 图像重建

4 路径规划方面

4.1 旅行商问题（TSP）

4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）

4.2 车辆路径问题（VRP）

4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.7 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.8 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.9 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.10 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.11 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）

4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划

4.4.1 避障路径规划
4.4.2 机器人轨迹跟踪
4.4.3 机器人编队
4.4.4 机器人导航
4.4.5 机器人定位
4.4.6 机器人控制
4.4.7 机器人路径规划
4.4.8 机器人任务分配
4.4.9 机器人搜索
4.4.10 机器人运输
4.4.11 迷宫路径规划
4.4.12 水下机器人路径规划
4.4.13 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划

4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划

4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 卡车无人机
4.6.6 目标搜索
4.6.7 三维路径规划
4.6.8 无人机编队
4.6.9 无人机导航
4.6.10 无人机吊运
4.6.11 无人机对抗
4.6.12 无人机覆盖
4.6.13 无人机检测
4.6.14 无人机控制
4.6.15 无人机求援
4.6.16 无人机位姿估计
4.6.17 无人机系统
4.6.18 无人机侦查
4.6.19 无人机联盟
4.6.20 无人机协同任务
4.6.21 异构无人机

4.7 水下飞行器

4.8 无人车路径规划

4.9 无人艇路径规划

4.10 物流选址

4.11 车辆控制

4.12 多智能体路径规划

4.12.1 多智能体编队
4.12.2 多智能体控制
4.12.3 多智能体路径规划
4.12.4 多智能体协同

5 语音处理

5.1 语音情感识别

5.2 声源定位

5.3 特征提取

5.4 语音编码

5.5 语音处理

5.6 语音分离

5.7 语音分析

5.8 语音合成

5.9 语音加密

5.10 语音去噪

5.11 语音识别

5.12 语音压缩

5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面

6.1 元胞自动机病毒仿真

6.2 元胞自动机城市规划

6.3 元胞自动机交通流

6.4 元胞自动机气体

6.5 元胞自动机人员疏散

6.6 元胞自动机森林火灾

6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理

7.1 机械振动信号处理

7.1.1 故障信号
7.1.1.1 齿轮损伤识别
7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.1.4 电机故障诊断分析
7.1.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.1.8 柴油机故障诊断
7.1.2 管道泄漏
7.1.3 振动信号

7.2 生物医学信号处理

7.2.1 肌电信号EMG
7.2.2 脑电信号EEG
7.2.3 乳腺癌诊断
7.2.4 生物电信号
7.2.5 心电信号ECG
7.2.6 心血管
7.2.7 心脏仿真
7.2.8 血压

7.3 声呐探测信号处理

7.3.1 声呐
7.3.2 水声通信

7.4 通信工程信号处理

7.4.1 超声波信号处理
7.4.2 导航定位
7.4.3 航天航空
7.4.4 空间识别
7.4.5 雷达通信
7.4.5.1 FMCW仿真
7.4.5.2 GPS抗干扰
7.4.5.3 雷达LFM
7.4.5.4 雷达MIMO
7.4.5.5 雷达测角
7.4.5.6 雷达成像
7.4.5.7 雷达定位
7.4.5.8 雷达回波
7.4.5.9 雷达检测
7.4.5.10 雷达数字信号处理
7.4.5.11 雷达通信
7.4.5.12 雷达相控阵
7.4.5.13 雷达信号分析
7.4.5.14 雷达预警
7.4.5.15 雷达脉冲压缩
7.4.5.16 天线方向图
7.4.5.17 雷达杂波仿真
7.4.6 模拟信号处理
7.4.7 时差绘制
7.4.8 数字信道处理
7.4.9 数字信号处理
7.4.10 无线通信
7.4.11 姿态解算
**7.4.12 资源分配 **

7.5 自动测量信号处理

**7.5.1 参数估计 **
**7.5.2 电动汽车动力电池管理 **
**7.5.3 高度预估 **

8 物理应用

8.1 物理学分支力学

8.1.1 材料力学
8.1.2 弹性力学
8.1.3 动力学
8.1.4 分析力学
8.1.5 固体力学
8.1.6 结构力学
8.1.7 静力学
8.1.8 空气动力学
8.1.9 流体力学
8.1.10 塑性力学
8.1.11 运动学

8.2 物理学其他分支

8.2.1 表面物理学
8.2.2 超声学
8.2.3 次声学
8.2.4 电磁学
8.2.5 电动力学
8.2.6 电学
8.2.7 高压物理学
8.2.8 金属物理学
8.2.9 光学
8.2.10 核物理学
8.2.11 金属物理学
8.2.12 量子力学
8.2.13 热力学
8.2.14 热学
8.2.15 声学
8.2.16 水声学

8.3 物理应用

8.3.1 地理学
8.3.2 化学化工
8.3.3 生物
8.3.4 其他