Daily Archive: آوریل 27, 2022

فروش پروژه تشخیص دایره با تبدیل هاف عمیق با MATLAB

کد پروژه: 3086

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص دایره با تبدیل هاف عمیق با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص دایره با تبدیل هاف عمیق با MATLAB

در این پژوهش الگوریتم رای گیری دو به دوی احتمالاتی عمیق به منظور تشخیص سریع و مقاوم دایره ارائه شد. الگوریتم رای گیری دو به دوی احتمالاتی در مقابل انسداد، نویز و تغییر حالات شکل مقاوم است و می تواند چندین شی دایره ای را در یک تصویر منفرد پیدا کند. شایان ذکر است که این الگوریتم برپایه رای گیری سخت کار می کند و در داخل خود از الگوریتم تبدیل هاف دایره ای نیز بهره می برد. در واقع نوعی الگوریتم ترکیبی به منظور تشخیص دایره به صورت سریع و مقاوم با صرف حافظه کم است. استفاده از تصاویر طبیعی به منظور تشخیص دایره و تصاویر چهره جهت تشخیص مکان عنبیه چشم حاکی از قدرت بالای این الگوریتم در شناسایی و تشخیص اجسام مدور به صورت سریع و مقاوم دارد. روش ارائه شده با چندین روش پیشین قدرتمند نیز مورد مقایسه واقع شد که نتایج به دست آمده حاکی از قدرت بالای این الگوریتم در مقابل روش های ارائه شده پیشین است.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.

فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB

کد پروژه: 3085

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB

 با توجه به این که سیستم های تشخیص هوشمند پزشکی نیازمند روش های مطئمن و سریع هستند تا پزشکان بتوانند به آن ها اطمینان کنند، نیاز است تا از اصول هوشمندسازی در ساخت این برنامه ها بهره جست. همچنین ساخت سیستم های تشخیص هوشمند پزشکی، خطاهای انسانی را کاهش می دهد و پزشکان را در تشخیص و شناسایی بیماری ها کمک می نماید. این شناسایی و تشخیص زودهنگام منجر به شناخت وضعیت سلامت افراد و همچنین مراقبت بیشتر آن ها تا زمان بهبودی کامل می شود. در زمینه آزمایشات بالینی MS ، متخصصان انسانی هم چنان به دنبال استانداردی مشخص برای تشخیص ضایعات در MRI  بیمار هستند. این یک فرایند پُرهزینه و وقت گیر است که مستعد خطای درون و انسانی است. اگر در عوض یک مدل یادگیری بتواند MRI را تقطیع و طبقه بندی کند و چالش برانگیزترین موارد را برای یک متخصص انسانی براساس عدم اطمینان خودش به تعویق بیندازد، می تواند سرعت قابل توجهی از گردش کار مانند سیستم تشخیص هوشمند پزشکی برای تشخیص بیماری MS را فراهم نماید.

مولتیپل اسکلروزیس یا بیماری MS، یک بیماری التهابی مزمن است که با ضایعات سیستم عصبی مرکزی (CNS)  مشخص می شود و می تواند منجر به ناتوانی جسمی یا شناختی شدید و همچنین نقص عصبی شود. اگرچه علت بیماری MS هنوز ناشناخته است، اما اسناد حاضر نشان می دهد که علت MS  چند کاره است و مستلزم ژنتیکی همراه با عوامل محیطی مانند قرار گرفتن در معرض عوامل عفونی، کمبودهای ویتامین و سیگار کشیدن است. روش های درمانی معمول برای بیماری MS مبتنی بر استفاده از داروهای ضد التهابی و سیستم ایمنی بدن است، اما این روش های درمانی قادر به متوقف کردن تخریب بافت عصبی نیستند. بنابراین، استراتژی های دیگری مانند پیوند سلول های بنیادی برای درمان MS پیشنهاد شده است. به طور کلی، این مهم است که متخصصان مغز و اعصاب از اطلاعات فعلی در مورد پاتوژنز، اتیولوژی، معیارهای تشخیصی و درمان بیماری MS آگاه باشند.

در این تحقیق به ارائه یک روش ترکیبی با هدف تشخیص سطوح بیماری MS و حالات مشکوک پرداخته می شود. در این رویکرد، ابتدا یک پیش پردازش با هدف کاهش نویز در تصاویر MRI و یکسان سازی اندازه تصاویر ارائه شد. سپس عملیات تقطیع و استخراج ویژگی ها با رویکرد الگوریتم ژنتیک و پردازش ریخت شناسانه انجام گرفت. در واقع در ابتدا تقطیع با پردازش ریخت شناسانه و سپس بهبود نواحی تقطیع شده برای استخراج ویژگی ها در سه مرحله کاهش ابعاد، انتخاب ویژگی ها و استخراج ویژگی با الگوریتم ژنتیک ارائه می شود. در ادامه از روش KNN و بهبود آن با الگوریتم ژنتیک برای عملیات طبقه بندی سطوح بیماری MS از تصاویر MRI پرداخته می شود. نتایج تحقیق نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی دارای نتایج بهتری از لحاظ دقت نسبت به روش های مشابه پیشین است.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

عکس 4

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.

فروش پروژه تشخیص و طبقه بندی مدولاسیون مبتنی بر شبکه عصبی عمیق کانولوشنال با MATLAB

کد پروژه: 3084

عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص و طبقه بندی مدولاسیون مبتنی بر شبکه عصبی عمیق کانولوشنال با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تشخیص و طبقه بندی مدولاسیون مبتنی بر شبکه عصبی عمیق کانولوشنال با MATLAB

تشخیص مدولاسیون سیگنال های دیجیتال به دو حالت تقسیم می شود: شرایط همکاری و شرایط غیر همکاری. در یک محیط غیر همکار، تشخیص مدولاسیون یک فناوری بین تشخیص سیگنال و تغییر شکل سیگنال است. هدف اصلی آن تعیین روش تعدیل سیگنال قابل شناسایی است که همچنین برآورد بعدی پارامترهای سیگنال قابل شناسایی است (فرکانس حامل، نرخ نماد و غیره). تعدیل و شناسایی سیگنال ها در شرایط غیر همکار، کاربردهای گسترده ای در زمینه های غیرنظامی و نظامی دارد. در زمینه غیرنظامی، شناسایی مدولاسیون سیگنال ها به طور عمده برای تایید سیگنال، شناسایی تداخل و تایید تداخل برای مدیریت طیف رادیویی استفاده می شود. در زمینه نظامی، عمدتا برای اقدامات متقابل ارتباط رادیویی در فناوری رادیویی نرم افزار و مقابله الکترونیکی استفاده می شود. بنابراین، شناسایی حالت های مدولاسیون سیگنال دیجیتال در شرایط غیر همکاری دارای اهمیت تحقیقاتی مهمی است. هدف اصلی این کار به دو بخش تقسیم می شود:

  • شناسایی معماری شبکه عصبی عمیق مناسب برای کار شناسایی سیگنال و تشخیص مدولاسیون و پیشنهاد روش هایی برای کاهش زمان آموزش آن ها.
  • تشخیص دقیق مدولاسیون ها و تفکیک آن ها برحسب نسبت سیگنال به نویز یا SNR آن ها.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

عکس 4

عکس 5

عکس 6

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.

فروش پروژه بیوسنسور فیبر نوری فوتونیکی به روش المان محدود با طول موج کاری فیبر با MATLAB

کد پروژه: 3083

عنوان پروژه: فروش پروژه بیوسنسور فیبر نوری فوتونیکی به روش المان محدود با طول موج کاری فیبر با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 100.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه بیوسنسور فیبر نوری فوتونیکی به روش المان محدود با طول موج کاری فیبر با MATLAB

در این پژوهش به مطالعه و بررسی علم فوتونیک و روش های موجود در آن پرداخته شد. یکی از مباحث مهم در این زمینه که به صورت ترکیبی می باشد، استفاده از کریستال فوتونی که فناوری جدید به شمار می رود و در علوم مختلف، قابل اجرا و پیاده سازی علمی و عملی است. لذا، جای کار در این حوزه به دلیل پیشرفت چشمگیر آن در چند سال اخیر، به شدت بالاست و به عنوان یک مبحث داغ در جوامع علمی شناخته می شود، زیرا کاربردهای فراوانی در علوم مهندسی از جمله الکترونیک، شیمی، بیوشیمی، هوافضا و غیره دارد. بنابراین، مطالعه پایه و شناخت روش های موجود در علم فوتونیک، مبحثی مهم در این زمینه به شمار می رود. چشم اندازی که علم فوتونیک دارد، کاملا مشخص است، زیرا به عنوان انقلاب در قرن بیست و یکم معرفی شده است. بنابراین واضح و مبرهن است که افق استفاده از چنین علمی، در پژوهش های مختلف، می تواند منجر به ساخت ابزارها و فناوری های جدید شود. در این پژوهش چند مورد از مسائل که در آن ها به تازگی از علم فوتونیک و کریستال فوتونی استفاده شده است، از جمله تلویزیون دیجیتال، شبکه های حسگر بیسیم و غیره، مورد بررسی موردی واقع شده اند. اما به دلیل عدم دانش کافی و ذکر نشدن نحوه استفاده از کریستال فوتونی در چنین سیستم هایی، هنوز معماهایی برای جوامع علمی در این حوزه باقی مانده است. هدف این پژوهش شناسایی چند سیستم بود که در کارهای آتی، روشی جدید برای آن ها ارائه شود و نیازهای اصلی در آن حوزه را مرتفع سازد.

فیبر کریستالی فوتونی (PCF) با هسته اصلاح شده مورد استفاده برای سنجش کاربردهای محیطی طراحی شده است. سنسور پیشنهادی با استفاده از تکنیک شبیه سازی همه کاره برای آنالیت های مختلف محیطی طراحی، بهینه سازی و آزمایش شده است. ساختار بیوسنسور فیبر کریستالی فوتونی پیشنهادی به دلیل ساختار و کاربردهای آن بی نظیر است ، به ویژه ترتیبهای کانال های حسگر (مناطق) که همزمان امکان سنجش همزمان چند آنالیت های مختلفی را می توان در کانال های مهندسی فیبر کریستالی فوتونی (مناطق 1 ، 2 و 3) فراهم کرد. این سنسور فیبر کریستالی فوتونی بسیار حساس است و می تواند برای برنامه های بالقوه سنجش پزشکی و محیطی با استفاده از آنالیت های گازی و مایع مختلف مستقر شود. منطقه سنجش فیبر کریستالی فوتونی برای افزایش تعامل بین نور و آنالیت بهینه شده است. با توجه به برنامه های پیچیده محیطی / مکانی، خم شدن ساختار فیبر کریستالی فوتونی مورد بررسی قرار می گیرد. نشان داده شده است که بیوسنسور مبتنی بر ساختار خم نسبت به محیط آبی در طول موج کوتاه حساس تر است. مشخص شده است که بیوسنسور پیشنهادی می تواند گونه های گازی و شیمیایی را در طول موج کاری طولانی شناسایی کند. این همچنین ارزش منحصر به فردی از بیوسنسور فیبر کریستالی فوتونی پیشنهادی را نشان می دهد، زیرا می تواند برای کاربردهای سنجش طول موج کوتاه و بلند نیز مستقر شود.

در این تحقیق، مروری کلی بر روی مسئله فیبر کریستال فوتونیک و مسئله بیوسنسوری انجام گرفت و سعی در شبیه سازی و طراحی یک بیوسنسور فیبر کریستال فوتونیک به روش المان محدود مبتنی بر طول موج فیبر کاری، ارائه شد. بر اساس شبیه سازی که در محیط MATLAB انجام گرفت، مشاهده شد که انتقال پالس در بیوسنسور فیبر کریستال فوتونی امکان پذیر است. همین طور پراکندگی در طول موج کاری فیبر در بیوسنسور فیبر کریستال فوتونی و در ادامه آن، در نظر گرفتن بخش موهومی و واقعی جهت انتشار نور براساس پراکندگی نمایش داده شد. در ادامه بخش واقعی و موهومی برای ثابت دی الکتریک نشان داده شدند و مشخص شد که قابلیت رسانای این بیوسنسور فیبر کریستال فوتونیک، دارای افزایش چشمگیری است که نشان از بهبود را نمایش می دهد و می تواند نور را در نقطه ای انتشار بدهد که در ادامه، نمایش انتشار نور نیز نشان داده شد و مشاهده شد که دارای عملکرد مناسبی است.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

عکس 2

عکس 3

عکس 4

عکس 5

عکس 6

عکس 7

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.