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现代通信越来越依靠全数字处理技术, 通信系统中的全数字调制解调意味着发射机 及接收机将全部采用数字信号处理(DSP) 算法, 从而整个通信系统就可以用DSP 芯片或超 大规模集成电路(VL S I) 器件来实现。对全数字BPSK 调制解调系统采用计算机仿真的方法 进行研究能清楚地了解通信系统中所运用的数字信号处理技术, 包括信息源、发送和接收 滤波器、内插器以及判决器等全部采用数字信号处理算法来实现。文章给出了BPSK 调制 解调系统各个模块的算法和结构, 运用MA TLAB 软件进行了仿真, 得出了各个部分的时域 和频域波形图, 系统仿真的设计方法对Q PSK、16QAM 等全数字调制解调系统的硬件实现 具有实际的指导意义。()

An example want to present to memmber for nonlinear

stochastic competition model

全极化SAR图像分类算法实现代码：FcenterF方法(Polarimetric SAR image classification algorithm code: FcenterF method)

数学物理方程的MATLAB解法与可视化-彭芳麟(matlab analysis numerical calculation)

modelisation of asynchrone machine and control with fuzzy logicPI

Estimates the power spectral densities (PSDs) using the EB method with q = 0 for deciding the diagonal loading.

说明：  最大似然估计频偏，符号定时误差的MATLAB仿真(MATLAB simulation maximum likelihood estimation frequency offset)

传统的近似三角形内点测试( APIT),即近似三角形内点测试定位算法,广泛应用于静态节点定位.结合粒子滤波提出改进算法,将APIT算法推广到节点动态定位.(Traditional approximate point inside the triangle test (APIT), namely the approximate point within the triangle test positioning algorithm, widely used in the static node localization. Combined with particle filter algorithm is proposed to improve the APIT algorithm is extended to the node dynamic positioning.)

主要对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法进行研究，研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化，其算法简单，计算量小，适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼滤波器是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度。改进无迹卡尔曼滤波算法在UKF的基础上引入衰减因子。(Improved Kalman filtering algorithm)