nonlineareq1

MIMO信道的MATLAB 仿真，提供大量代码(MATLAB simulation of MIMO channel, providing a large number of code)

explanation of m/m/1 in matlab

神经网络PID自适应控制MATLAB程序集(the collect of the neural network PID adaptivly controls MATLAB procedure)

采用了小波去噪的思想，课程设计时编写的matlab程序代码，基于分段非线性权重值的Pso算法，搭建OFDM通信系统的框架，进行逐步线性回归，进行波形数据分析,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用偏最小二乘法。( Using wavelet denoising thought, Course designed to prepare the matlab program code, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Build a framework OFDM communication system, Stepwise linear regression, Waveform data analysis, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Partial least squares method.)

neural network based fuzzy system for identification

混沌序列中的自相关检验混沌序列中的自相关检验混沌序列中的自相关检验(chaos logsitic themself)

说明：  普通显示技术是根据几何光学成像原理，记录下光波的振幅，将空间物体成像在一个平面上。由于丢失了光波的相位信息，因而物体的信息是不完整的。全息图因能够完整地记录物光波的振幅和相位，因而能够包含物体的全部信息。菲涅耳全息术作为全息术的一个分支，更是得到了飞速的发展，已经广泛应用于全息干涉计量术、全息存储、全息光学组件、全息显微术等各个领域。 本论文主要研究菲涅耳全息图的编码与显示过程。经典光全息术包括波前记录和波前再现两步。全息波前记录将物光和参考光以干涉条纹记录成全息图，此全息图同时记录了物光波的振幅和相位 然后用参考光照射全息图，该参考光经过衍射后，即可再现出原始物体。 计算全息是将先进的计算机技术和光全息术结合起来，利用计算机产生全息图。它不需要物体实际存在，而是把物波的数学描述输入计算机处理后，绘制出全息图，然后用光学方法重现。本文采用计算全息方法,利用Matlab模拟光线的菲涅耳衍射传播,用计算机生成菲涅耳全息图 ,并由所生成的全息图再现出原始图像 ,完成全息图的数字再现。 (Fresnel hologram coding and display)

利用小波变化，实现两幅前后景清晰度不同的图像的融合，获得一副清晰图像(Using wavelet transform, to achieve two different images before and after the King definition of integration, access to a clear picture)

现代信号处理 卡尔曼滤波matlab仿真程序(Kalman algorithm ，Modern signal processing)

说明：  《系统辨识和matlab仿真》，配套源码( System Identification and matlab simulation , supporting source code)