目录Matlab中利用FFT实现信号频谱搬移只有实部的频谱搬移只有虚部的频谱搬移复函数下的频谱搬移Matlab中利用FFT实现信号频谱搬移在fft的理论中，fft的频移特性表示为：也就是说，要想对信号f（t）实现频域的频谱搬移，只要在时域乘以一个矩阵，即可实现频谱的搬移。常用的振幅调制和解调就是如此，频谱搬移前后对比如下：其特点就是仅频谱搬移，不产生新的频谱分量。利用欧拉公式： e^(ix)=(cosx+isinx)e^(ix)可以分解为实部和虚部，下面针对不同的搬移函数矩阵，对原始函数和频谱的影响分别介绍。只有实部的频谱搬移我们先构建一个原始函数：A=220;%频率F1信号的幅度F1=5
目录Matlab中利用FFT实现信号频谱搬移只有实部的频谱搬移只有虚部的频谱搬移复函数下的频谱搬移Matlab中利用FFT实现信号频谱搬移在fft的理论中，fft的频移特性表示为：也就是说，要想对信号f（t）实现频域的频谱搬移，只要在时域乘以一个矩阵，即可实现频谱的搬移。常用的振幅调制和解调就是如此，频谱搬移前后对比如下：其特点就是仅频谱搬移，不产生新的频谱分量。利用欧拉公式： e^(ix)=(cosx+isinx)e^(ix)可以分解为实部和虚部，下面针对不同的搬移函数矩阵，对原始函数和频谱的影响分别介绍。只有实部的频谱搬移我们先构建一个原始函数：A=220;%频率F1信号的幅度F1=5
引言ode的全称是Ordinarydifferentialequations(常微分方程）的缩写。ode45就是一种常微分方程求解器，这种求解器采用的是Runge-Kutta解法的中阶解法；ode45即Nonstiff（非刚性问题）微分方程式。注意：大部分情况下，都需要先把高阶微分方程变换成一阶微分方程组的形式进行求解。这也解释了现代控制理论建立在状态空间方程上的原因。实例假设要解下面这个微分防方程：我们把这个Secondorderdifferentialequation(二阶微分方程）改写乘一阶微分方程组的形式。令 则。ode45这个微分方程求解器的用法如下： 我们编写如下代码，把微分方程写
引言ode的全称是Ordinarydifferentialequations(常微分方程）的缩写。ode45就是一种常微分方程求解器，这种求解器采用的是Runge-Kutta解法的中阶解法；ode45即Nonstiff（非刚性问题）微分方程式。注意：大部分情况下，都需要先把高阶微分方程变换成一阶微分方程组的形式进行求解。这也解释了现代控制理论建立在状态空间方程上的原因。实例假设要解下面这个微分防方程：我们把这个Secondorderdifferentialequation(二阶微分方程）改写乘一阶微分方程组的形式。令 则。ode45这个微分方程求解器的用法如下： 我们编写如下代码，把微分方程写
本文将结合官方文档和其他相关介绍，对Matlab+Gurobi的使用做一个完全零基础的入门介绍（我也是小白，这也是对自己学习的一个记录）一、Gurobi优化器快速入门指导-Windows1.1从求解一个简单模型开始-了解Gurobi命令行该问题是一个非常简单的铸币厂生产硬币问题，一共有五种类型的硬币，价值分别对应0.01$,0.05$,0.1$,0.25$,和1$，每种硬币由不同的原材料组成，一共四种，使用的原材料分量如表1-1所示（原问题详见官网：SolvingaSimpleModel-TheGurobiCommandLine）：PennyNickelDimeQuarterDollarCop
本文将结合官方文档和其他相关介绍，对Matlab+Gurobi的使用做一个完全零基础的入门介绍（我也是小白，这也是对自己学习的一个记录）一、Gurobi优化器快速入门指导-Windows1.1从求解一个简单模型开始-了解Gurobi命令行该问题是一个非常简单的铸币厂生产硬币问题，一共有五种类型的硬币，价值分别对应0.01$,0.05$,0.1$,0.25$,和1$，每种硬币由不同的原材料组成，一共四种，使用的原材料分量如表1-1所示（原问题详见官网：SolvingaSimpleModel-TheGurobiCommandLine）：PennyNickelDimeQuarterDollarCop
目录1.主成分分析概念： 2.主成分分析法步骤：第一步：对所有特征进行中心化：去均值第二步：求协方差矩阵C第三步：求协方差矩阵C的特征值编辑和相对应的特征向量编辑第四步：将原始特征投影到选取的特征向量上，得到降维后的新K维特征 3.主成分分析法MATLAB实现：1.主成分分析概念： 主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成
数字信号处理篇之浮点数与定点数的转换（MATLAB）一、写在前面二、十进制与二进制二、定点数的概念三、定点数的几种表示方法3.1原码表示3.2反码表示3.3补码表示四、浮点数转定点数的MATLAB实现五、写在后面一、写在前面 对于计算机等数字信号处理器件，数字和信号变量都是用二进制进行表示的。在本文中，我们学习了定点数的概念、浮点数与定点数的转换以及在MATLABZ中实现浮点数与定点数的转换。二、十进制与二进制 对于二进制数，大家应该都很熟悉，在学习数电的过程中，我们知道，十进制转二进制，我们一般采用“除2取余，逆序排列”法，而二进制转十进制，我们一般采用“乘2累加”法（具体的转换过程可以
高斯曲线拟合matlab实现多项式拟合的函数相对比较简单，且容易记忆，但是复杂曲线的拟合就比较繁杂，比如高斯曲线，也叫正态分布函数，线上做个笔记，大家共勉。clc;clear;closeall;y=[1,1,1,3,7,8,7,3,1,1,1];%待拟合向量len=length(y);%数据长度x=1:1:len;%时间轴坐标figure,plot(x,y);xlabel('Position/s');ylabel('Intencity/cd');title('InputSignal');%定义初始参数，matlab在此基础上优化，初始参数太差会导致优化效果很差Amptittude=7;%定义初
demo1clc,clearc=[4;3];b=[10;8;7];a=[2,1;1,1;0,1];lb=zeros(2,1);[x,fval]=linprog(-c,a,b,[],[],lb)%没有等号约束y=-fval%目标函数为最大化clc,clearprob=optimproblem('ObjectiveSense','max');%这里ObjectiveSense是目标类型为求最大值的意思%有时候直接是prob=optimproblem就是默认求最小值c=[4;3];b=[10;8;7];a=[2,1;1,1;0,1];lb=zeros(2,1);x=optimvar('x',2,'L
