Radar-System-Simulation-matlab

光谱数据转换为XYZ数据的源代码，希望对您有所帮助(Spectral data into XYZ data, source code, want to help you)

mini projet matlab engineering

说明：  无源雷达接收机的系统仿真设计，包含频率带宽等信号仿真(System Simulation Design of passive radar receiver, including signal simulation frequency bandwidth)

MODELING OF STATIC SERIES VOLTAGE REGULATOR IN DISTRIBUTION SYSTEM FOR LOSS REDUCTION

Field声场仿真软件包，包括Field_II_PC7软件包，user_guide，常见问题解答及相关的文献(Field sound field simulation software packages, including Field_II_PC7 packages, user_guide, answers to frequently asked questions and related literature)

说明：  一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1.　网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 三、纯BP 　　主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上 　　　　　　（2）bpfault.m 在MATLAB6.5上　为后来所加 (err)

利用SIMULINK建立Lorenze系统的仿真模型，并实现同步预测(Simulink for lorenze system and synchro predict)

在Matlab上实现Pajek的复杂网络源程序(Pajek for Complex Network based on Matlab)

说明：  burg算法求功率谱,用matlab实现,其中用到了arburg和pburg等函数(burg algorithm for power spectrum, with the realization of matlab, which uses a function such as arburg and pburg)

本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 (This directory includes: documentation and two source code. One of the source code is to identify the procedure, the other is a matrix class library, the book which is also used, so be attached. Have been saved because of the trained network weights, so the first use of identification procedures, he can run Release directory Under the executable file, then the test image directory read pictures, identification. Of course, readers are free to use the training samples to train the network, but pay special attention to training samples, otherwise it may result in knowledge Do not rate very low. Training sample selection principle is that as far as possible, representative, in the long training time Buzhi Yu s case, the training Training sample size as much as possible.)