OFDMA的matlab仿真

MATLAB代码，实现六自由度机器人的视觉伺服控制，代码运行前需要配置机器人工具箱

电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation中

非常简单，只要修改下面相关文件名、变量就能运行:① w2.dta是空间权重矩阵，data16a.dta是原始数据，使用时请根据需要修改文件名；② 因变量为ec，自变量是gdp,pop,ep,stru。运行可得到的结果：① 可求出Moran I 指数② 画出Moran I 散点图③ 利用SLM、SEM两个模型进行系数估计的结果。空间计量相关命令解释：spatwat：生成空间矩阵spatgsa：计算Moran Ispatlsa：作Moran I散点图spatreg ：计算空间相关系数

amsim 使用教程 工作空间 与matlab接口 实例

imdb 电影评分数据集 包含评分数据等

Rodriguez A, Laio A. Clustering by fast search and find of density peaks[J]. Science, 2014, 344(6191): 1492-1496.基于这篇文章实现的最基本的密度聚类的算法密度峰值聚类py代码

正交频分复用(OFDM)技术是一种可以有效对抗符号间干扰(ISI)的高速数据传输技术。OFDM是一种特殊的多载波调制方式，它的基本思想是将高速传输的数据流通过串/并转换，变成在若干个正交的窄带子信道上并行传输的低速数据流。OFDM接收机有三个关键技术：信道估计技术，降低峰均比(PAPR)技术和同步技术。OFDM技术能有效的对抗多径衰落等，有着诸多的优点，但是OFDM有一个发展瓶颈，即OFDM信号的峰均功率比很大，很容易导致OFDM信号的交调失真和系统性能的下降。因而如何降低OFDM信号的峰均功率比一直是OFDM技术的一个研究热点问题。

包含C51自动浇花系统Keil源码，原理图，实物接线图，PCB，Proteus仿真，并包含开发软件安装教程（AD，Proteus，Keil等）

操作提示：1、该程序无须放在ABAQUS的工作目录下，可随意放置。另外程序可以随时打开，无须考虑与ABAQUS CAE的打开次序；1、程序第一次运行时需要指定abaqus.rpy的位置，以后运行会自动加载上一次设置；2、在窗口中拖动右键可以移动窗口位置；3、把鼠标移动到窗口边缘可以拖动改变窗口大小。该程序主要是给使用ABAQUS的朋友们学习Python用的,可以作为ABAQUS PDE的辅助工具，对于ABAQUS和Python的关系我就不多说了，在ABAQUS CAE中的每一个菜单或按钮操作都是被解释为Python语句，然后才提交上去。而这些Python语句被适时地保存在工作

如果是新win 7系统，安装IE 10的时候，会提示IE需要更新安装IE 10之前安装KB2729094、KB2731771、KB2533623、KB2670838、KB2786081,32位请下载IE10_X86.rar，64位请下载IE10_X64.rar