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matlab中hanning汉宁窗设计数字高通滤波器及其滤波

huff是无损压缩，绝对可用的哈夫曼编解码，本程序附带图像数据处理试验结果 原始数据与编码后解码后的数据结果完全相同。

简单描述自适应滤波的原理及在MATLAB中实现的方法，并辅以相关MATLAB代码供大家交流。1绪论11引言人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,其它如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20%,所以图像信息是十分重要的信息。然而,在图像的获取和图像信号的传输过程中,图像信号中不可避免的混入各种各样的随机噪声,造成图像失真(图像退化)。造成人类所获取的信息和实际是有偏差的,成为人类从外界获取准确信息的障碍。因此,对图像信号中的随杋噪声的抑制处理是图像处理中非常重要的一项工作在图像的获取和传输过程中所混入的噪声,主要来源于通信系统中的各种各样的噪声,根据通信原理及统计方面的知识,可以知道在通信系统中所遇到的信号和噪声,大多数均可视为平稳的随机过稈。又有“高斯过程又称正态随机过程,它是一种普遍存在和重要的随机过程,在通信信道中的噪声,通常是一种高斯过程,故又称高斯噪声。囚此,在大多薮的情况下,我们可以把造成图像失真的噪声可视为广义平稳高斯过程本文针对图像信号中混入的随机噪声,在怎样把现有的滤波算法应用到实际的图像复原中去的问题上提出了解决方法,并且应用 Matlab软件编程对图像进行处理。1.2研究目标及现状121图像复原技术的目标为了从含有噪声的数据中提取我们所感兴趣的、接近规定质量的图像,我们需要设计个系统满足:当信号与噪声同时输入吋,在输出端能将信号尽可能精确地重现出来,而噪声却受到最大抑制,即最佳滤波器。122图像复原抆术的研究现状日前的图像复原技术,即去噪的滤波技术可以分为两大类:传统滤波和现代滤波。传统滤波技术是建立在已知有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)基础上的噪声去除;现代滤波技术则是不需要知道图像的先验知识,只是根据观测数据,即可对噪声进行有效滤除。早在20世纪40年代,就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱),以线性最小均方误差(MSE)估计准则所设计的最佳滤波器,称为维纳滤波器。这种滤汲器能最大程度的滤除干扰噪声,提取有用信号。但是,当输入信号的统计特性偏离设计条件,则它就不再是最佳的了,这在实际应用中受到了限制。到60年代初,由于空间技术的发展,出现了卡尔曼滤波理论,即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。卡尔曼滤波器既可以对平稳的和平稳的随机信号作线性最佳滤波,也可以作为非线性滤波[2]。然而只有在对信号和噪声的统计特性已知的情况下,这两种滤波器才能获得最优解。在实际的应用中,往往无法得到这些统计特性的完验知识,或者统计特性是随时间变化的,因此,这两种滤波器就实现不了真正的最佳滤波。Widrow B.和Hof于1967年提出的自适应滤波理论,可使在设计自适应滤波器时不需要事先知道关于输入信号和噪声的统计特性的知识,它能够在自己的工作过程中逐渐估计出所需的统计特性,并以此为依据自动调整自己的参数,以达到最佳滤波效果。一旦输入信号的统计特性发生变化,它又能够跟踪这种变化,自动调整参数,使滤波器性能重新达到最佳。自适应滤波器自动调节参数可以通过各和不同的递推算法来实现,由于它采用的是逼近的算法,使得实际估计值和理论值之间必然存在差距,也就造成了自适应滤波问题没有唯一的解。依照各种递推算法的特点,我们把它应用于不同的场合。现在广为应用的自适应滤波方法主要是基于以下几种基本理论,再融合递推算法导出来的:(1)基于维纳滤波理论的方法维纳滤波是在最小均方误差准则下通过求解维纳霍夫方程来解决线性最优滤波问题的。基于维纳滤波原理,我们利用相关的瞬时值通过在工作过程中的逐步调整参数逼近信号的统计特性,实现最优滤波。由此,我们得到一种最常用的算法—最小均方算法,简称LMS算法。(2)基于卡尔曼滤波理论的方法卡尔曼滤波是线性无偏最小方差滤波递推滤波,它能使滤波器工作在平稳的或非平稳的环境,得到最优解。利用卡尔曼滤波理论的递推求解法导出自适应滤波器更新权矢量得不同递推算法。比LMS算法有极快的收敛速率,可是计算复杂度也增大∫,它需要计算卡尔曼矩阵。(3)基于最小二乘准则的方法维纳滤波和卡尔曼滤波推导的算法是基于统计概念的,而最小二乘佔计算法是以最小误差平方和为优化目标的。根据滤波器的实现结构,有以下3种不同的最小二乘自适应滤波算法:自适应递归最小二乘法(RLS),自适应最小二乘格型算法,QR分解最小二乘算法。(4)基于神经网络理论的方法神经网络是有大量的神经元相互连接而成的网络系统,实质上它是一个高度非线性的动力学网络系统,这个系统具有很强的自适应、自学习、自组织能力,以及巨量并行性、容错性和坚韧性,因而,它可以做很多传统的信号和信息处理技术所不能做的事情。因其超强的自动调节能力,使符它在自适应信号处理方面有着广阔的前景[2]在一系列的自适应算法中,虽然基于后面3种基本理论的方法在收敛速率和稳定、坚韧性方面有着更好的性能,但是,基于维纳滤波理论的IMS算法因其算法简单,而且能达到满意的性能,得到了青睐,成为了应用最广泛的自适应算法。为此,本文主要研究LMS自适应滤波器在图像去噪方面的应用。2理论基础21基本自适应滤波器的模块结构自适应滤波器通常由两部分构成,其一是滤波子系统,根据它所要处理的功能而往往有同的结构形式。另一是自适应算法部分,用来调整滤波子系统结构的参数,或滤波系数。在自适应调整滤波系数的过程中,有不同的准则和算法算法是指调整自适应滤波系数的步骤,以达到在所描述的准则下的误差最小化。自适应滤波器含有两个过程,即自适应过程和滤波过程。前一过程的基本目标是词节滤波系数"(),使得有意义的目标函数或代价函数()最小化,滤波器输出信号y()逐步逼近所期望的参考信号4k),由两者之间的误差信号(k)驱动某种算法对滤波系数进行调整,使得滤波器处于最佳工作状态以实现滤波过程。所以自适应过程是一个闭合的反馈环,算法决定了这个闭合环路的自适应过程所需要的时间。但是,由于目标函数)是输入信号(k),参考信号(k)及输出信号y(k)的函数,即20=ack,.y,因此目标函数必须具有以下两个性质(1)非负性g (=8[x(k), d(k), y(k] 20Vx(), u(k), y(k)(2.1)(2)最佳性E()=E[x(k),d(k),y(k)]=0(22在自适应过程中,自适应算法逐步使目标函数(最小化,最终使()逼近于(),滤波参数或权系数()收敛于",这里"是自适应滤波系数的最优解即维纳解。因此,自适应过程也是自适应滤波器的最佳线性估计的过程,既要估计滤波器能实现期望信号()的整个过程,又要估计滤波权系数以进行有利于主要目标方向的调整。这些估计过程是以连续的时变形式进行的,这就是自适应滤波器需要有的自适应收敛过程。如何缩短自适应收敛过程所需要的收敛时间,这个与算法和结构有关的问题时人们一直重视研究的问题之—[2]。当然滤波子系统在整个自适应滤波器的设计中也占有很重要的地位,因为它对最终的滤波性能有很大的影响。本文要研究的是基于维纳滤波原理的LMS算法,那么下面我们需要介绍一下基本维纳滤波原理。22基本维纳滤波原理基本维纳滤波就是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法。它基于平稳随机过程模型,且假设退化模型为线性空间不变系统的。实际上这种线性滤波间题,可以看成是种估计问题或种线性佔计问题。基本的维纳滤波是根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值,它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数万(3)或单位样本响应h(k)的形式给出的,因此更常称这种系统为最住线性过滤器或滤波器。设计维纳滤波器的过程就是寻求在最小均方误差下滤波器的单位样本响应h(k)或传递函数h(x)的表达式,其实质是解维纳-霍大( Wiener-Hopf方程。基木维纳滤波器是这样的,有两个信号x(k)和y(k)同时加在滤波器上。典型地y(k)包含一个与x(k)相关地分量和另一个与x(k)个相关地分量。维纳滤波器则产生y(k)中与x(k)相关分量地最优估计,再从y(k)中减去它就得到ε(k)。y(kak)输出rk)维纳德波n=∑v(D)x(k-)f=0图21基本维纳滤被模型假定一个N个系数(权值)的FR滤波器的结构,维纳滤波和原始信号y(k)之间的差信号c(k)为ek= yk-nk=ye∑w(i)x(23)其中和w分别为输入信号矢量和权矢量,由下式确定(24)k-N-1)H(N-1)误差平方为2Y, x,w+w x.x,w对(3)式两边取期望得到均方误差(MSE),若输入x(k)与输出yk)是联合平稳的,则ELel=Ely,-2ELYXiwItElwx, x, w2.62P其中E[代表期望,=Ex是(k)的方差,P=E[yx1是长度为N地互相关矢量,R=Exx是NxN的自相矩阵。一个MSE滤波系数的图形是碗形地,且只有唯一地底部,这个图称为性能曲面,它是非负的。性能曲面地梯度可由下式给出2P+2R(2.7)Ytrim图22误差性能曲面每组系数w(i)(i=1,2,N-1)对应曲面是一点,在由面是地最小点梯度为0滤波权矢量达到最优”呷R P(28)即著名的维纳霍夫方稈的解。自适应滤波地仟条是采用合适的算法来调节滤波权重W,0)W,1),…W,N-1),从而找到性能曲面地最优点维纳滤波的实际用途有限,因为:(1)它需要已知自相关矩阵R和可相关矢量P,这两个量通常是未知的。(2)它包含∫矩阵的求逆,非常的耗时3)若信号为非平稳的,则R和P是时变的,导致必需重复计算。对于实际的应用需要一种能够依次加入地抽样点而得到"的算法。自适应算法就就是用于达到这个目的,而且不需显式计算R和P或进行矩阵求逆[3]3自适应滤波原理及算法在实际应用中常常会遇到这样的情况:随机信号的统计特性是未知的,或者信号的统计特性是缓慢的变化着的(非≯稳信号),这就促使人们去研究一类特殊的滤波器,这类滤波器具有以下特点:当输入过程的统计特性未知时,或者输入过程的统计特性变化时,能够相应的调整自身的参数,以满足某种准则的要求,由于这类滤波器能变动自身的参数以“适应”输入过程统计特性的估计或变化,因此,就把这类滤波器称为自适应滤波器41。在本文中我们研究的是退化图像复原的问题,由于图像自身的多样性和所混入的噪声的随机性和多样性,我们选择自适应滤波取出图像中混入的噪声。3.1横向滤波结构的最陡下降算法3.11最陡下降算法的原理首先考虑如下图所示的横向FIR自适应滤波器x(k-1k-2)x、-M+2)xR-M+l)e自适应控制算法1图31自适应横向滤波器结构它的输入序列以向量的形式记为X(k)=[x(k)x(k-1)(k-M+1)(3.1假设x()取自一均值为零,自相关矩阵为R的广义平稳随机过程,而滤波器的系数矢量(加权矢量)为:k)=[w,(k)w2(k)(32)以上二式中括号内的k为时间指数,因此,X()和W()分别表示时刻k的滤波器输入序列和加权值,滤波器的输山y(k)为:y(k)=∑w(n)x(n-t+1)33)式中M为滤波器的长度。图31中的“k称为“期望理想响应信号”,有时也可称为“训练信号”,它决定了设计最佳滤波器加权向量W(k)的取值方向。在实际应用中,通常用一路参考信号来作为期望响应信号。(k)是滤波器输出y(k)相对于a(k)的误差,即e(k)=d(k)-v(h)(34)显然,自适应滤波控制机理是用误差序列(k按照某种准则和算法对其系数w)n),=1.2…,M进行调节的,最终使自适应滤波的目标(代价)函数最小化,达到最佳滤波状态。按照均方误差(MSE)准则所定义得目标函数是E(h)=Ele()(35)eId()-2d(k)y(k)+y(k)将式(3.4)代入式(3.5),目标函数可以化为c(k)=Ele(k)(3.6)E[d(k)]-2Eld(kw(k)x(k]+ elw(kX(eX(s)w(k)当滤波系数固定时,目标函数又可以写为c(k=[d(k]-2W(k)P+W(k)RW (k)(3.7)其中,P-趴是长度为N的期望信号与输入信号的互相关矢量,R=Exx是Nx的输入向量得自相关矩阵。由式(37)可见,自适应滤波器的目标函数()是延迟线抽头系数(加权或滤波系数)的二次函数。当矩阵R和矢量P已知时,可以由权矢量W(k)直接求其解。现在我们将式(3.7)对W求倒数,并令其等于零,同时假设R是非奇异的,由此可以得到目标函数最小的最佳滤波系数w为R P(38)

TMS320C6678开发板历程,内含CCS5.3软件使用入门广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron添加基于的软件中断(有条件触发)例程添加基于的软件中断(有条件触发)例程。添加基于的软件中断(无条件触发)例程基于裸机的输出(灯)例程。基于裸机的输入(按键中断)例程基于裸机的串口査询收发例程添加基于平台库的总线测试例程。添加基于平台库的风扇控制例程。添加基于平台库的按键状态查询例程。添加基于平台库的灯控制例程。添加基于平台库的总线读写例程。添加基于平台库的总线温度传感器例程添加基于平台库的内存读写例程。添加基于平台库的总线测试例程。添加基于平台库的串口查询收发例程。添加不使用操作系统工程模板。添加基于操作系统(是依赖的平台组件)工程模板。广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron目广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron目录基于仿真器的程序加载与烧写查看仿真器是否安装成功设置工程配置文件信息加载文件连接开发板加载程序镜像文件烧写程序到工程新建、编译和导入裸机工程新建新建工程编写程序编详和运行程序工程新建新建平台新建工程工程导入和编译步骤开启多线程编译算法例程演示-有限长单位冲激响应滤波器无限脉冲响应数字滤波器—快速傅甲叶变换逆变换图像离散余弦变换图像转灰度边缘检测灰度图像直方图灰度图像二值化图像旋转广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron图像缩放图像反色直方图均衡化灰度图像线性变换一数学函数库一矩阵运算基于的例程演示时钟任务抢占式多任务一静态创建任务定时器(通用)定时器(专用)定时器(动态创建)硬件中断(设备专用组件)硬件中断(挂钩函数)硬件中断(中断嵌套)硬件中断()硬件中卷(发布软件中断)硬件中断(铀发任务)内存分配软件中断(静态配置)一软件中断()一软件中断(有条件触发软件中断(有条件触发钦件中断(无条件触发)裸机开发例程演示输出(灯)广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron输入(按键中断)串口查询收发基于平台库例程演示总线测试一风扇控制按键状态耷询灯控制总线读写6.6总线温度传感器测试内存读写测试总线测试6.9串口查询收发工程模板7.1不使用操作系统使用 SYSBIO0S操作系统附录广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron备注●如实验无特别说明,默认都是使用作为调试串口●如实验无特别说明,表示广州创龙系列(包含)开发板均攴持对应实验,厂州创龙系列开发板共用此用户手册,由于各个开发板之问的硬件资源在差异,因此有部分实验需要在特定的开发板上完成。基于仿真器的程序加载与烧写11查看仿真器是否安装成功如下的廾发,均以仿真器为例。开发板断电,连接好仿真器和开发板,并将仿真器的口捕进电脑插槽,开发板上电。冇击计算机图标,点击“设备通用串行总线控制器”或者“设备端口”,查看是否有对应的仿真器的选项出现,如有说明仿真器驱动已经正常安装,否则请先正确安装设备管理器文件(操作(A)查看帮(H伞中回国|区回bWSD打印提头程同便携设备围传器磁动器p打印队列满口COM和LPg XDW XDS2xox Uscr CDC Scrial Port(COM15监视人体学输入设备声合。视礼游空制聶邑图广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTron集成开发环境自带及系列仿真器驱动。如果仿真器无法正常使用,请检查是否存在驱动冲突,系列仿真器使用芯片,请检查是否与已经安装使用的转串口驱动冲突,如使用仿真器,请检查计算机中是否正确安裝转串口驱动或者尝试重新装计算机主板芯片组驱动12设置工程配置文件信息请先按照相关软件安装文档安装然后打开集成开发环境,点击菜单,如下图所示:File Edit View Mavigate Project Run ScriptsWindow HelpNewAHt+ShH+Np會 CCs Pro ectCluseCurl+W3Suurte FieClose allCtrl+Shift+wh Header FleCSaveCtrl+cOClassT Hile from TemplateSave All匚tr- shift+S9 DS2/BICS V5.x Configuration File盛 RTSC Ccntiguraticn FilcC OtherCtrl-Ne Refresh图在弹出的界面中输入工程配置文件名字,然后点击如下图所示广州创龙电子刑技有限公司Guangzhou Tron ong Electronic Technology co, LtdTronN New Target ConfigurationI arget Configurati。nCreate a new Target Configuration fileFile name: New TargetConfigurationccxml回 Use shared locationLocation: C /Users/asus/ti CCSTargetConfigurations File System. V/crks pace.上Fh[ca图在弹出的对话框的下拉框中选择对应的仿真器类型(如使用仿真器请选择下拉框中选择对应的型号,如下图所示:Advanced SetupThis =action descrihes th= general config ration ah

BP神经网络matlab实例(简单而经典).BP网络的训练函数学习神经网络的好助手，可以仿照其中的代码，只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。

对多进制LDPC码的构造、译码、码长及码率等方面进行仿真研究，以期为多进制LDPC码的实用化发展提供设计参考。76科技论坛如图1建立了多进制LDPC码的仿真平台,主要对多进制LD-时,对多进制LDPC码的译码算法复杂度进行计算。经仿真分析和PC码构造方法、译码算法、不同码长和不同码率进行了仿真对比。计算,基于3种算法的多进制IDPC码在高码率时均具有逞近香农系统运用高斯编码,信道是高斯白噪声信道,调整方式釆用BPSK限的特性。Ig-FF-BP译码算法的计算复杂度低于FTBP和调制,最大迭代次数为30,并且i-PG随机构造方法构造的非规BP算法,虽然BP算法表现出更好的系统性能但前者更适合于硬则LDPC码的变量节点度分布服从4(x)-038354x+0023x2+0.574092。件实现。这对多进制LDPC码的实用化有较大意义,并且对有关多表1给出了用于仿貞实验的多进制IDPC码参数,他们均为八元域进制IDC码译码算法的应用领域也有重婆的参考意义。码型且校验矩阵H的列重为4。现在对多进制LDPC码的编译码整参考文献体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行性能仿真。[] Gallager R.G.L灬 w Density Parity Check Codes. IRE Transac-3仿真结果tions on Information Theory 1962, 8: 208-220图2分别给出了LDPC-Ⅰ按照 Mackay、r-FS、 rg-PEG、ir-PE、[2] MacKay D.J.C. and ncal r.m. Ncar Shannon limit performanccir-QC构造方法基丁Lg-FFT-B译码算法得到的八进制LDPC码 of low- density parity- -check codes. Electronics Letters,199,32:在不同信噪比条件下的误码率曲线。由图可以看出,随着信噪比的1645-1646增加,五种码的性能开始出现差异。ir-PEC构造方法的误码率性能「3] MACKAY D, W ISON S, DAY Y M.Corconstruc明显优于其它几种构造方法,在2dB的信噪比时,误码性能接近 tions of irregular Gallager codes[J. I Transaction on Communica106数量级。其次为ir-QC、rg-PEG、rg-PS,可以看出i-QC对比于tion,199,47(10:1449-1454ir-PEG构造方法,在2dB时有10数量级的误码率性能损失。并且[4]MC. Davey and D JC. Mac Kay. Low density parity check codesrg-PEG、rg-PS两种构造方法在低信噪比下误码率性能比较接近, over GF(q) J. IEEE Communication Letter,1998,2(6):165-167但其性能明显差于ir-QC构造方法。 Mackay构造方法性能最差,当[5jLan,YY.rai, L Chen,S.Lin,andK, Abdel- Ghaffar. a trellis信噪比大于2B时,已经呈蚬差错平底效应的趋势。由图可以看出 based method for removing cycles from bipartite graphs and corir-PEG构造方法的随机性好于ir-QC结构化构造算法码字伫能, struction of low density parity check codes[ J]. IEEE Communicarg-PEG构造方法的随机性也好于rg-PS结构化构造算法码字性 tion letters,2004,8(7):443-45能,这说明非规则随机构造算法的码字性能优于随机构造算法构造[6JmXu, Lei cher, Ivana Djurdjevic, Shu lin, and Khaled ah的码字性能;对应随机构造算法构造的码字性能优于结构构造算法dl- Chaffer. Construction of Regular and Irregular LDPC Codes:构造的码字性能。因此选用ir-PEG构造方法来构造校验矩阵。 Geometry Decomposition and Masking[. iEeE Transactions orl图3分别给出了LDPC-1采用i-PG构造方法基于 Information Theory,2007,53(1:121-134Log-FFT-BP、FT-BP和BP译码算法得到的八进制LDPC码在不[7] David J C. MacKay. ood Error Correcting Codes Based on同信噪比情况下的误码率血线。从图对比可看岀,随着信噪比的增 very Sparse. EEE Transaction on Information Theory,19加BP译码算法的性能优于Iog-FT-BP和FFT-BP译码算法,而(2:399-431Log-FFT-BP和上I-BP两种译码算法在相同的伽罗华域和高信噪[8 DAVEY MC. Error correction using low density parity check比下,误码率性能没有很大的差异。同时,Log-FFT-BP的译码性能 codes. Cambridge,U.K.Uniw. Cambridge,199在2B的信噪比时,误码性能接近⑩05数量级,已满足大部分通信⑨9 Wymeersch F., Steendam H and Moeneclaey M.Iog- domain要求。decoding of LDPC codes over GF(q IC). IEEE International Con-图4分别给出了使用i-PEG构造方法相同码率不同码长基于 ference on Communications,2004:772-775多进制Lg-FI-BP译码算法得到的八进制LDPC码在低信噪比情况下的误码率曲线。由图可得出,由于传输码字长度变大,多进制LDPC码的性能随之有着显著的提高由此可知多进制LDPC码的传输码字长度变长的话,其误码纠错性能会较短码更好。这是因为码字长度的增大,使得稀疏矩阵里非零元素所占据的百分比在对应减少,进而 anner图所看到的坏长在增大,纠错性能就变的更加好。从码长度来考志,码长度为1536时,误码率曲线基于GF8在信噪比为2dB时接近106数量级,首先考虑性能问题,基于满足大部分通信要求。其次考虑码长增长,会给系统编译码带来很高的复杂度,这对实际系统来说是很严峻的问题,最后考虑硬件系统在实际仿真测试中带来性能损失,需要软件仿真来留出至少1个数量级弹性变化范围,最终确定选取码长度1536为多进制IDPC码为系统码长图5分别给出了使用ir-PEG构造方法相同码长不同码率基于多进制Iog-FFT-BP译码算法得到的八进制IDC码在低信噪比情况下的误码率曲线从图中都可以看出,在码长相同的条件下,码率越低,多进制IDC码的性能越好,但是码率越低,信息的传输速率也随之下降,则导致系统的频带利用率越低。反之,随着码率的增大,系统的误码率性能随之下降。这是因为码率越高,参加校验的校验比特越少,也就是信道编码增加的冗余度越小,系统的可靠性也随之降低。由于在码长相同的情况下,码率12性能与其他码率相比有较好的性能,所以系统方案最终选取码率1/2的多进制LDPC码。结束语本文对多进制LDPC码的编译码整体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行验证,运用统变量的原则分别对校验矩阵构造算法,译码算法,码长和码率等参数进行仿真对比。同

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