matlab源码链接:https://blog.csdn.net/qq_44394952/article/details/122508697.一.仿真思路为了便于计算把系统的仿真参数设置的较小。仿真参数为：子载波个数为200，总符号数为100，IFFT/FFT的长度为512，调制方式选用16QAM调制，为了最大限度的减少插入保护间隔带来的信噪比损失，一般选择符号周期长度是保护间隔长度的5倍，所以保护间隔的长度为有效符号周期的1/4,故设循环前缀的长度为128，信噪比为20dB。1.产生0-1随机序列使用函数rand()，生成随机0-1串行序列，个数为：子载波个数总符号数4。bit_length
matlab源码链接:https://blog.csdn.net/qq_44394952/article/details/122508697.一.仿真思路为了便于计算把系统的仿真参数设置的较小。仿真参数为：子载波个数为200，总符号数为100，IFFT/FFT的长度为512，调制方式选用16QAM调制，为了最大限度的减少插入保护间隔带来的信噪比损失，一般选择符号周期长度是保护间隔长度的5倍，所以保护间隔的长度为有效符号周期的1/4,故设循环前缀的长度为128，信噪比为20dB。1.产生0-1随机序列使用函数rand()，生成随机0-1串行序列，个数为：子载波个数总符号数4。bit_length
在matlab定义一个四维矩阵AA(:,:,1,1)=[12;34];A(:,:,1,2)=[23;45];A(:,:,1,3)=[34;56];A(:,:,2,1)=[45;67];A(:,:,2,2)=[56;78];A(:,:,2,3)=[67;89];可以将整个4维矩阵看成一个2×3的元胞（代表第三维和第四维），每个元胞里存放的都是一个2×2的矩阵（代表第一维和第二维）valMean1=mean(A,[34])valMean2=mean(A,[1234])valMean3=mean(A,'all')valMean4=mean(A);%每个元胞里的2*2矩阵按列求均值以下命令也可在mat
目标级联分析法（AnalyticalTargetCascading，ATC）理论matlab程序目标级联分析法（AnalyticalTargetCascading，ATC）是一种采用并行思想解决复杂系统的设计方法，最初由密执安大学研究人员提出，主要用于汽车、飞机等设计领域。其原理如下：如图a所示，ATC的基本思想是将设计指标自系统到子系统到部件不断分流，同时各级响应由下而上不断反馈，主系统、子系统和部件级各单元问题分别独立求解，交叠优化，直到满足收敛条件为止。每一个元素都是由一个分析模块和设计模块组成，如图(b)所示。设计模块用于自身问题的优化设计，分析模块用于计算优化迭代时目标变量的响应值。
使用title、xlabel和ylabel函数向图中添加标题和轴标签。它还说明如何通过更改字体大小来自定义坐标区文本的外观。创建简单的线图创建x，它是100个介于-2�和2�之间的线性间隔值。将y1和y2创建为x的正弦和余弦值。绘制两组数据。x=linspace(-2*pi,2*pi,100);y1=sin(x);y2=cos(x);figureplot(x,y1,x,y2)添加标题
时序预测|MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现Hamilton滤波AR时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍预测在很大程度上取决于适合周期的模型和所采用的预测方法，就像它们依赖于过滤器提取的周期一样。标准Hodrick-Prescott滤波器使用输入序列的过去和未来值计算双边中心差来估计时间t的二阶导数。因此，过滤器通常应用于历史数据。然而，这种非因果性可能会导致最终效应，使过滤后的数据具有回顾性和人为的预测能力.为了解决这种失真问题，考虑了一种单侧版本的滤波器，仅使用输入序列的当前值和先前值。当新数据可用时，单侧过滤器不会修
简单记录一下学习Matlab过程中的代码。一、01背包问题参考资料：0-1背包问题%01背包问题clc;clearthing=[1500;3000;2000;2000;100];thing_weight=[1;4;3;1;1];%定义物品参数bag=zeros(length(thing),4);[a,b]=size(bag);%创建矩阵forrow=1:aforcol=1:bifrow==1%定义第一行数据bag(row,col)=thing(row);else%其他行ifcol>thing_weight(row)%口袋承重大于该行物品重bag(row,col)=max(bag(row-1,c
目录Motopy介绍安装快速开始指定输入输出文件夹指定替代函数日志信息缩进motopy的使用要求已实现的转换矩阵,数组和元胞的创建矩阵,数组和元胞的切片函数说明Motopy介绍motopy是一款功能强大(😊自吹吧)的Matlab/Octave转PYthon工具.在转换的过程中,自动执行转换后的python语句,保证转换过程的正确性.例如下述Matlab/Octave代码:a=ones(1,3);b=a';c=a*b;将转换为:importnumpyasnpa=np.ones((1,3))b=a.Tc=a@b变量a和b的值类型均为数组类型.所以在转换第三条语句c=a*b时,将会转换为:c=a@b
目录Motopy介绍安装快速开始指定输入输出文件夹指定替代函数日志信息缩进motopy的使用要求已实现的转换矩阵,数组和元胞的创建矩阵,数组和元胞的切片函数说明Motopy介绍motopy是一款功能强大(😊自吹吧)的Matlab/Octave转PYthon工具.在转换的过程中,自动执行转换后的python语句,保证转换过程的正确性.例如下述Matlab/Octave代码:a=ones(1,3);b=a';c=a*b;将转换为:importnumpyasnpa=np.ones((1,3))b=a.Tc=a@b变量a和b的值类型均为数组类型.所以在转换第三条语句c=a*b时,将会转换为:c=a@b
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