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用Matlab写的FCM算法，包括GUI界面的设计，实现模糊聚类功能。(FCM algorithm is written using Matlab, including the GUI interface design, implementation, fuzzy clustering functionality.)

为了提高移动通信系统中数据传输的有效性能,降低GMSK调制系统的误码率. 首先对GMSK调制系统进行分析,得到不同BT值GMSK调制的移动通信系统误码率和带宽的关系.通过引入具有纠错性能的编码技术,降低信息传输的误码率,提高系统的有效性. 本文给出了引入编码技术的GMSK调制系统的仿真模型,仿真结果表明,在相同的信噪比下,系统的误码率降低了1～2dB.(This paper mainly intends to improve the performance of the communication system and decrease the error bit rate of the information. First , the GMSKmodulation system was analyzed , and the relation of the BER and bandwidth in the different BT value was obtained. By introducing the encoding technology , the error bit rate of the information was lowered so that the performance of systemwas improved. This paper presents a simulated model . The results show that the BER of the system in the same SNR can lower 1 to 2 dB.)

转子轴承系统模型，求转子系统的轨迹波形图及振动的频率图的主程序。(The rotor bearing system model, the main program frequency chart trajectory waveforms and vibration for rotor system of.)

横向各相同性介质的各个弹性系数，方便进一步计算其它弹性性质(the elastic properties of TI media)

模拟透镜真实光路,厚的凸透镜，无小角度近似，使用真实光路追踪(Analog lens true optical path, the thickness of the lenticular lens, no small angle approximation, using the true optical path trace)

全数字调制解调器MATLAB仿真真源代码，超级实用，下载即可使用。 (All-digital modem MATLAB simulation is really the source code, super-practical, can be used to download.)

fft变换 很好的例子，便于理解，请大家多支持(fft transform a good example of the ease of understanding, please support)

实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。(achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n will be assigned to target K to 000 category, making target category of the similarity between the largest category of the similarity between the smallest. Disadvantages : class size have no great difference for dirty data is very sensitive. Improved algorithms : k-medoids methods. Here a selection of objects called mediod to replace the center of the above, the logo on a medoid this category. Steps : 1, arbitrary selection of objects as K medoids (O1, O2, Ok ... ... Oi). Following is a cycle : 2, the remaining targets assigned to each category (in accordance with the closest medoid principle); 3, for each category (Oi), the order of selection of a Or, calculated Oi Or replace the consumption-E (Or))

designing of low pass filter using matlab

implémenter une procédure de Handover par le biais du simulateur LTE System Level sous Matlab.On a implémenté notre algorithme de décision de Handover dans la classe UE.m, c’est la classe qui définit le mobile dans le réseau LTE, nous y avons donc écrit une méthode qui, par mesure de puissance, sélectionne la meilleur cellule et/ou secteur pour l’UE qui se déplace. Cette mesure de puissance consiste à extraire des valeurs dans SNIR les puissances des cellules voisins et RX_power celle de la cellule serveuse