目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础 HDB3码(三阶高密度双极性码)是串行数据传输的一种重要编码方式，和最常用的NRZ码(非归零码)相比，以上所说的有点使HDB3码具有明显的优势，同时，HDB3码具有较强的检错能力，当数据序列用HDB3码传输时，若传输过程中出现单个误码，其极性交替变化规律将受到破坏，因而在接收端根据HDB3码这一独特规律特性，可检出错误并纠正错误，同时HDB3码方便提取位定时信息。 HDB3码是AMI码的改进型，通常被称为三阶高密度双极性码。HDB3码的编码规则第一步：检查消息代码的连0串，当没有4个或4个以上连零串的时候，按AMI码的编码规则对消息
我在使用MatlabGui时遇到Linux和MacOS之间的兼容性问题。图形界面是在LinuxDebian7.0下开发的。这是该平台上的方面:现在，我在MacOS上执行.m文件，结果如下:如您所见，面板(第一个图中有3个磁盘的框(抱歉，第二个图中没有出现3个磁盘))以及更全局的MacOS10.9.5上的图水平拉伸(stretch)，即窗口宽度大于高度。我尝试更改单位(尝试使用字符、标准化、像素)但没有任何效果。“编辑”框和按钮使用不同的字体并不困扰我，但我希望面板在两个操作系统下具有相同的大小比例，即在LinuxMatlab下有一个方形面板。如果有人能帮助我，那就太好了谢谢
我在使用MatlabGui时遇到Linux和MacOS之间的兼容性问题。图形界面是在LinuxDebian7.0下开发的。这是该平台上的方面:现在，我在MacOS上执行.m文件，结果如下:如您所见，面板(第一个图中有3个磁盘的框(抱歉，第二个图中没有出现3个磁盘))以及更全局的MacOS10.9.5上的图水平拉伸(stretch)，即窗口宽度大于高度。我尝试更改单位(尝试使用字符、标准化、像素)但没有任何效果。“编辑”框和按钮使用不同的字体并不困扰我，但我希望面板在两个操作系统下具有相同的大小比例，即在LinuxMatlab下有一个方形面板。如果有人能帮助我，那就太好了谢谢
目录一、利用无穷级数展开式求π的近似值 （1）方法一（2）方法二：优化二、利用定积分的近似值求π的近似值求定积分的三种方法：矩形法，梯形法，simpson法三、利用蒙特卡洛法求π的近似值一、利用无穷级数展开式求π的近似值 （1）方法一y=0;g=-1;n=input('n=?');fori=1:ng=-g;y=y+g*1/(2*i-1);endpai=4*y 易错点：2*i的*不能丢（2）方法二：优化 向量计算方法写出的程序更简洁，更具matlab特点n=input('n=?');x=1:2:(2*n-1);y=(-1).^(2:n+1)./x;pai=sum(y)*4二、利用定积分的近似值求
基本原理幅度调制(AM)是用调制信号去控制高频载波的振幅，使之随调制信号作线性变化的过程。 上图给出了AM调制解调的原理模型，从图中可知发送信号m(t)和直流分量A0叠加后乘以高频载波cos(wct)后即可形成AM调制信号。具体时域波形为 对应的频谱波形为 在解调端信道输出信号SAM(t)乘以跟发送端同频同相的高频载波cos(wct)后，经过一个低通滤波器提取低频分量之后，得到的信号再扩大为原来的两倍在减去一个直流分量A0(因为经过低通滤波器之后，幅度会变为原来的一半)，最后即可得到原始的基带信号。理论推导如下：送入解调器的AM表达式如下： 与同频同相的相干载波相乘后得到的信号： 经历低通滤
在Linux中从命令行启动matlab时，我遇到了一个奇怪的行为。我在linux中有一个bash脚本，它从命令行在matlab中执行一个函数，并使用用C++编写的自定义函数执行其他操作，如下所示:#!/bin/bash#prepareinputdatajusttobesureithasnotbeenwrittenbyothertest!matlab2011a-nodesktop-nosplash-r"prepare_data_matlab('A');quit"#launchC++program...#preparemoredatamatlab2011a-nodesktop-nospla
在Linux中从命令行启动matlab时，我遇到了一个奇怪的行为。我在linux中有一个bash脚本，它从命令行在matlab中执行一个函数，并使用用C++编写的自定义函数执行其他操作，如下所示:#!/bin/bash#prepareinputdatajusttobesureithasnotbeenwrittenbyothertest!matlab2011a-nodesktop-nosplash-r"prepare_data_matlab('A');quit"#launchC++program...#preparemoredatamatlab2011a-nodesktop-nospla
碎碎念：（我知道我已经鸽了两个月，但是已经攒了很多的稿子没有发）大家好，由于实验室的服务器中没有提供MATLAB的计算资源（事实证明是我不知道QAQ），在Ubuntu中安装了非图形的MATLAB。通过参考其他博主的思路，并且利用T大提供的正版资源，中间踩了不少坑，最终实现了非图形化的安装过程。P.S.最近在学着录一些技术讲解视频，喜欢的朋友可以看过来哇！（下跪orz）Kirito99的个人空间-Kirito99个人主页-哔哩哔哩视频目录1环境介绍2 Linux安装MATLAB2.1下载对应MATLAB版本2.2服务器配置2.3 MATLAB安装2.4MATLAB测试2.5配置环境变量3参考博客
与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线)，使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们更倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经过每一个样本点，但只要保证误差足够小即可，这就是拟合的思想。(拟合的结果是得到一个确定的曲线)先给出一组例子：clear;clc;x=0.1:0.1:1;y=[1.978,2.45,3.28,6.16,7.34,
目录1概述2原理2.1旋转矩阵2.1.1绕x轴旋转2.1.2绕y轴旋转2.1.3绕z轴旋转2.2欧拉角2.2.1基本思想2.2.2欧拉角的缺点2.3四元数2.3.1四元数的复数定义2.3.2四元数的缺点3三者转换计算公式由欧拉角求旋转矩阵3.2由旋转矩阵求欧拉角3.3由四元数求旋转矩阵3.4由旋转矩阵求四元数3.5由四元数求欧拉角3.6由欧拉角求四元数4三者转换Eigen实现4.1由欧拉角求旋转矩阵4.2由旋转矩阵求欧拉角4.3由四元数求旋转矩阵4.4由旋转矩阵求四元数4.5由四元数求欧拉角4.6由欧拉角求四元数5三者转换matlab实现5.1由欧拉角求旋转矩阵5.2由旋转矩阵求欧拉角5.3由
