butter

矩量法求解半波阵子天线的matlab程序，给出了方向图和增益还有输入阻抗，结果正确，程序规范，程序在实验报告中。(Moment Method time around half-wave antenna matlab procedures, given the pattern and gain and input impedance, the result is correct, procedural norms, procedures in the test report.)

通信原理中维比特算法编码，主要用于卷积码的译码(Viterbi algorithm)

用Mie理论计算双层粒子的散射角——散射光强曲线 1．RB1.m 计算第一类Ricatti-Bessel函数的函数 2．RB2.m 计算第二类Ricatti-Bessel函数的函数 3. Alegendr.m 计算角函数 和 的函数 4. MieCoeff.m 计算包覆粒子米尔系数的函数 5. Amp.m 计算散射光复振幅的函数 6. MieIntensity.m 画包覆粒子散射角-光强图 (Mie theory calculations using double-particle scattering angle- scattering intensity curve 1. RB1.m calculate the first class Ricatti-Bessel function of the function 2. RB2.m calculate the second category Ricatti-Bessel function of the function 3. Alegendr.m computing angle functions and function 4. MieCoeff.m coated particles Mill coefficient calculation function 5. Amp.m calculate the scattering amplitude recovery function 6. MieIntensity.m painting coated particle scattering angle- light intensity diagram)

这是一个基于大气环境评价的PSO程序，用MATLAB语言编写，在大气质量的评价上有很高的应用(This is an evaluation based on the atmospheric environment PSO procedure, used MATLAB language, in the evaluation of air quality has on the application of high)

three dimensional fin equation and area changing

对高斯信道下的MATLAB仿真，还有锐利信道，还有些误码曲线，信噪比的统计(Gaussian Channels MATLAB simulation, there are sharp channel, and some error curve, the statistical signal to noise ratio)

说明：  通过Matlab仿真，对有无信道估计对系统误码率的影响进行了比较，对LS和MMSE估计算法进行比较(Matlab simulation, whether the channel estimation system bit error rate compared with LS and MMSE estimation algorithm compares)

SPS 运动平台可达工作空间程序,可以根据其计算并联机器人达到的工作空间(SPS 运动平台可达工作空间程序)

说明：  精馏塔的PID控制，对于精馏塔来说效果比较好。(Distillation of the PID control, results were better for the distillation.)

GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模拟模型，在matlab中的输入方法为gm1（x），x指要模拟的序列。 2：GM(1,1)预测模型，在matlab中的输入方法为gm2（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 3：GM(1,1)群模拟模型，在matlab中的输入方法为gm3（x），x指要模拟的序列。 4：GM(1,1)群预测模型，在matlab中的输入方法为gm4（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 gm4对序列趋势比较好的数据预测效果较好，对上下变动的数据，特别是后4个数据趋势跟前面的数据相反的，预测效果很差。 gm2对上下变动的数据，预测效果比gm4好，但对趋势较好的数据，预测精度没有gm4高。 gm3比gm1模拟精度要高。 可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]进行实验。x输入默认行向量。 所有程序在matlab6.0上调试通过。(GM (1,1) 1-4 1 : GM (1,1) simulation model Matlab in the input method for gm1 (x), x entail simulation sequence. 2 : GM (1,1) model, in the Matlab input method for gm2 (x, K), x entail simulated sequence, from the K refers to the first series after a run of data k pending forecast data. 3 : GM (1,1)- simulation model, in the Matlab input method for gm3 (x), x entail simulation sequence. 4 : GM (1,1)- forecasting model, in the Matlab input method for gm4 (x, K), x entail simulated sequence, from the K refers to the first series after a run of data k pending forecast data. Gm4 right sequence relatively good trend data predicted better results, the next change in the data, especially after four data with the previous trend data contrary, predict poor. Gm2 next to the change in forecast resu)