GCNN

MATLAB相关接口介绍的一本很实用的书，非常适合初学者(MATLAB interface)

用BP神经网络优化模糊控制器，进行学习，系统有两个输入，输出误差曲线和期望曲线，BP学习误差曲线(BP neural network to optimize the fuzzy controller learning system has two inputs, the output error curve and expectations of the curve, the BP learning error curve)

用于计算混沌过程中的程序，能很好的解决非线性动力学问题(duffing stochastic resonance)

很实用的一个OFDM仿真程序，OFDM采用BPSK、QPSK、16QAM、64QAM4种调制方式。按照星座图，将每个子信道上的数据，映射到星座图点的复数表示，转换为同相Ich和正交分量Qch。(A very practical OFDM simulation program, OFDM the BPSK, QPSK, 16 qam, 64 qam4 kind of modulation method. According to the constellation diagram, each will be the data on the channel, the plural of constellation is mapped to a point, said into in-phase Ich and quadrature Qch. )

该报告详细讲述了优化算法的原理，数学模型，实现方法，对于PSO的初学者将会大有裨益。(The report describes in detail the principle of optimization, mathematical models, implementation methods, for the PSO will be of great benefit to the beginner.)

fuchion equation for solving elasticity for fgm beam

说明：  两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互 独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出 输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本 数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比 与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出 结论。(Draw the theoretical curve between input SNR and detection probability)

code for watching matlab rbf neural net

By S11, S21 calculate dielectric constant and magnetic conductivity

基于循环移位寄存器的ldpc编码的仿真程序,好程序啊,(cycle shift register on the ldpc coded simulation program, the program ah,)