FIR

经典泊松方程的matlab数数值求解程序代码。可直接使用。 (Matlab the number of values ​ ​ of the classical Poisson equation solver code. Can be used directly.)

说明：  MOPSO多目标粒子群优化算法MATLAB实现(Implementation of MOPSO multi-objective particle swarm optimization algorithm in MATLAB)

二维的粒子群算法仿真 上传上来看对大家有没有帮助(two-dimensional simulation PSO upload point of view we have no right to help)

power system analysis- load flow analysis ppt

matlab从零到进阶的程序文件,按章节分类(matlab from zero to advanced program files)

用于MATLAB产生短时傅里叶变换的函数(USED TO GENERATE THE STFT NUM)

滑模变结构控制及MATLAB仿真的书籍 书中给出了仿真源代码，很好(Sliding mode control and MATLAB simulation books book simulation source code, well)

这个matlab代码是实现基于最小二乘算法的常数模算法。较最小均方误差算法，该算法收敛速度较快。(Matlab code to achieve the constant modulus algorithm based on least squares algorithm. Than the minimum mean square error algorithm, the algorithm converges faster.)

使用simulink实现脉冲编码的仿真模块(Using simulink pulse code Simulation Module)

任务： 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线（参考PPT2.1第17页的两幅图）； 2） 写出最陡下降法以及LMS算法的计算公式（取 ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形（即产生任意一个噪声随机序列）； 4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线（参考PPT2.1第17页的右下图的曲线1和曲线2）。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形； 注意：某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果 的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的 实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出 采用LMS法时，J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变 化曲线（即 生成随机噪声信号并计算结果，重复执行100次， 求平均结果）。 6）在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上，叠加画出采用LMS法得到的100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； (Task: 1 ) Draw with MATLAB error performance surface and surface contour error performance curve ( refer PPT2.1 two chart on page 17 ) 2 ) Write the steepest descent method and the LMS algorithm formula ( take ) 3 ) Using MATLAB to generate variance of 0.05 with a mean of 0 white noise S (n), and draw a particular sampling waveform ( ie, any noise generated random sequence ) 4 ) based on 2 ) of the formula , and use 3 ) generated in S (n), in a ) the error performance curves superimposed on the surface contour plot using the steepest descent method and the LMS method when H (n) the iterative process in the trajectory curve ( refer PPT2.1 page 17 bottom right of the curves 1 and 2 ) . 5 ) using MATLAB LMS method is used calculate and draw the curve with time n (corresponding to S (n) of a first implementation of a ) and e (n) waveform Note : in a first implementation of the results are not reflected from a statistical point of view of accuracy of the experimental results ,)