Matlabzifushibie

simulation photovoltaiv panel with mppt boost converter

Ziena Optimization KNITRO 8 MATLAB C++ java

cognitive radio, GUI interface, dynamic traffic genration

自适应滤波器算法与实现 英文第三版 Paulo S.R. Diniz编著(Adaptive Filtering- Algorithms and Practical Implementation Third Edtion)

说明：  在栅格图上手动选取多个障碍范围并用A*算法规划最优路径(Manually select multiple obstacle ranges on the grid and use a * algorithm to plan the optimal path)

高频多续的进行信号处理，得到高频的谱分析，建立hose工具箱(Estimates ARMA parameters via the q-slice algorithm.)

Matlab 图片拼接 包内是.m文件，注意图片命名，需要手动配置修改(Matlab image stitching package is.M files, note that the picture naming, the need for manual configuration changes)

说明：  读入一段mp3音乐，将音乐进行FM调制，在噪声信道中传输，接收端解调音乐(Reads period mp3 music, music to FM modulation, the transmission in a noisy channel, the receiving terminal demodulates the music)

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

Modulo multiplier of IDEA