目录1.QPSK的调制原理2.QPSK的解调原理3.QPSK代码4.结果图5.特点6.加星座图的QPSK代码1.QPSK的调制原理QPSK调制原理如下图所示，QPSK相当于两个正交的BPSK相加而成。其调制原理是将基带码元分成I、Q两路，I路是原始基带码元的奇数位置码元，Q路是原始基带码元的偶数位置码元，然后两条支路分别和对应的载波相乘实现BPSK的调制，然后将两条支路相加实现QPSK的调制。2.QPSK的解调原理QPSK的解调原理如下图所示，DPSK信号再分为I、Q两路和对应的载波相乘，然后经过低通滤波器后进行抽样判决，相当于作两路的BPSK解调。判决之后的I、Q路码元进行合并，I路为最终码
1.基本原理一般线性规划问题的数学标准型为满足约束条件的解，称为可行解，使目标函数达到最大值的可行解称为最优解。所有可行解构成的集合称为问题的可行域。Matlab中规定线性规划的标准形式为 式中：f,x,b，beq,lb,ub为列向量，其中f称为价值向量，b称为资源向量，A，Aeq为矩阵。Matlab中求解线性规划的命令为[x,fval]=linprog(f,A,b)[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq)[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)其中：x返回决策向量的取值，fval返回目标函数的最优值，A和b对应线性不等约束；Aeq和b
一、引言在使用Matlab矩阵或者数组时，有时需要对部分元素进行过滤，也就是把满足某些条件的元素替换为其它数据。本文针对矩阵（数组）元素过滤及应用给出了几种比较简单的方法。二、矩阵（数组）元素过滤方法1、利用find示例1：获取矩阵中满足一定条件的元素组成新的数组。a=[-1,2;3,-1]b=a(find(a>0))则有输出：a=-123-1b=32此时b是一列向量。由于matlab存储矩阵是按照列方向存储的，所以3在前2在后。2、利用逻辑表达式示例2：把矩阵中大于零的元素置为无穷大，其它元素按照某个运算法则更改。a=[-1,2;3,-1]b(a>0)=Inf;b(a输出结果：a=-123-
MATLAB中可以用来求解常微分方程(组)的函数有ode23、ode23s、ode23t、ode23tb、ode45、ode15s和odel13等，见下表。它们的具体调用方法类似，为了方便后面的描述，在后面的介绍中将使用solver统一代替它们。函数的具体调用方法如下。[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)[T,Y]=solver(odefun，tspan,y0，options)[T,Y]=soIver(odefun,tspan,yO,options,pl,p2,...)在区间tspan=[t0,tf].上，使用初始条件y0，求解常微分方程y'=f(t,y)。其中解向量Y中
目录一、实验目的二、实验原理三、实验要求四、实验内容1、连续时间信号时域波形及其幅度谱2、信号进行抽样3、频谱分析4、由各抽样信号恢复出连续时间信号，计算并画出误差函数一、实验目的1、掌握抽样定理工作原理2、练习使用Matlab编程进行抽样定理验证与分析3、分析并通过实验观察过采样、临界采样和欠采样3种不同条件下恢复信号误差，并由此总结抽样频率对信号恢复产生误差影响，加深对时域低通抽样定理的理解。二、实验原理抽样定理：设时间连续信号f(t)，其最高截止频率为fm，如果用时间间隔为T≤12fm的开关信号对f(t)进行抽样时，则f(t)就可被样值信号唯一地表示。在一个频带限制在(0,fh)内的时间
极坐标图的范围设置，只展示设置范围的扇形图在学习MATLAB过程中使用极坐标画图时，图都是一个圆，而且不能放大，有时不需要全部范围的图，只需要局部范围，记录一下使用技巧常规极坐标图：clc;closeallcleary=50*sin((0.1:0.1:10)*pi)+100;x=50*cos((0.1:0.1:10)*pi)+100;fori=1:100r=sqrt(x(i)^2+y(i)^2);%距离e=atan2(y(i),x(i));%角度zy(:,i)=[r,e]';endfigurepolarplot(zy(2,:),zy(1,:)); 限制范围极坐标图：clc;closeallcl
遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然界中的遗传过程，来寻找最优解。在遗传算法中，每个解被称为个体，每个个体由一组基因表示，每个基因是解空间中的一个变量。算法通过不断地交叉、变异、选择等操作，来寻找最优解。下面我们来介绍如何使用Matlab实现遗传算法。文章目录1.初始化种群2.计算适应度函数3.选择操作4.交叉操作5.变异操作6.迭代更新7.完整仿真源码下载1.初始化种群首先，我们需要定义种群的初始状态。在遗传算法中，每个个体的基因都是随机生成的，因此我们需要定义种群的数量、每个个体的基因长度、基因的取值范围等参数。例如，我们设置种群
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述随机规划的三个分支分别为期望值模型、机会约束规划和相关机会规划。机会约束规划是继期望值模型之后，由A.Charnes和W.W.Cooper于1959年提出的第二类随机规划[33]。CCP是考虑到所做决策在不利情况发生时可能不满足约束条件而采用的一种原则:即允许所做决策在一定程度上不满足约束条件，但该决策使约束条件成立的概率不小于某一置信水平。一般形式的机会约束可表
目录 一、 二、 三、 四、 五、一、产生具有10个元素的向量x，其元素是两位随机整数，求x的1~3阶差分。---------------------------------------示例代码---------------------------------------------X=unifrnd(10,99,1,10)deltaX1=diff(X,1)deltaX2=diff(X,2)deltaX3=diff(X,3)---------------------------------------运行结果-------------------------------------------
用matlab进行xlsx表格的提取和操作一、数据的提取二、垃圾数据的清除三、数据的分类四、图像的绘制在学习数学建模时，我们会碰到大数据的问题，这类问题通常要进行数据预处理，这是我用matlab进行预处理的一些经验总结。数据预处理通常分为三步，缺失值、异常值的检测与处理，数据标椎化，数据的降维。本文我们以2020年数学建模国赛C题为例，讲解xlsx表格的提取和分类。一、数据的提取用xlsread函数进行数据的提取。xlsread函数语法：num=xlsread(filename)num=xlsread(filename,sheet)num=xlsread(filename,xlRange)nu
