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该文档主要实现matlab中的msk调制解调功能，广泛运用于现代数字通信中(The document is mainly achieved in the matlab msk modulation and demodulation functions, widely used in modern digital communications)

MATLAB 卡尔曼滤波 原理说明及程序(MATLAB Kalman filter)

实现数字二阶锁相环仿真模拟，基于matlab(Simulation of digital two phase phase locked loop on matlab)

说明：  对调色板,图像类型,图像文件格式进行了简要介绍，可以了解matlab工作环境。(On the palette, image type, image file format was introduced, we can understand matlab work environment.)

实现光谱检测中，多个检测点的平均,并进行sg平滑。 注：一点的多个光谱应保存在一个文件夹中，并以数字编号(Implementation of spectrum detection, the average number of detection points, and SG smoothing. Note: multiple spectral point should be kept in a folder, and a digital number)

DBSCAN clustering matlab code

Matlab LAWS能量滤波函数 主要用于纹理的分析(Matlab LAWS energy filtering function is mainly used for texture analysis)

基于matlab环境下的 绘制彩色玫瑰花的小程序 效果还是不错的 建议大家下载测试(Matlab environment based on the rose colored drawing or a good small program effects suggest that you download the test)

2ask，2psk，2fsk，2dpsk的仿真代码，验证调制和解调的过程(2ask, 2psk, 2fsk, 2dpsk simulation code, validation process of modulation and demodulation)

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)