ofdm-matlab

基本粒子群算法源代码,欢迎大家下载使用，谢谢支持！(Particle swarm optimization source code, welcome to download and use, Thank you!)

在自适应噪声对消中的，周期信号和噪声信号的分离，利用了噪声延时后的非相关性。(In the adaptive noise canceller, the periodic signal and the noise signal separation, the use of the noise delayed non-correlation.)

Basic OFDM codes are added here

龙贝格积分，MATLAB程序，计算方法作业，内有说明(Romberg integration, MATLAB procedures, calculation methods work, there are instructions)

主要用于故障诊断的神经网络预测KPCAcontourmap代码文件(Neural Network Prediction KPCAcontourmap Code File for Fault Diagnosis)

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.)

介绍了matlab的命令大全，以及相关的matlab的应用(Introduced the matlab command Daquan, and related applications matlab)

说明：  地面方向控制系统半物理仿真Ground directional control system Loop Simulation(Ground directional control system Loop Simulation)

using gamut mapping to analysis colour

已知一对外啮合传动的齿轮的几何参数，求其啮合刚度。(to get the meshing stiffness for one pair of gear.)