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【实例简介】matlab中simulink进行数学建模时，采用s函数能对复杂模型对象中的状态关系进行灵活描述，s函数的编写需要遵循特的格式。自己找到的编写指导，供参考。

用MATLAB编的很简单的数字基带传输系统的仿真实现.设置好参数后,按说明文件里的顺序逐个调用子程序或直接调用主程序function [sampl,re_sampl]=system_1(A,F,P,D,snr,m,N)即可.各程序和参数作用已在程序内标明.

混合定位中很不错的一篇文章，看过之后很受启发在TOA和AOA误差服从零均值的高斯分布时,以上⑧无AOAQ阵中AOATOA/AOA混合定位算法的克拉美一罗下界(CRLB)为:校准离差取rP=(GQG)90Q阵中AOA校准离差取(x-x1)/其中:G=(x-x r(y-m)/r(19)洲6050(x)2(+(y-y))(x-x)(+(y-y)0.020.040.060080.100.12(x-x1)AOA标准离差(stda,单位radx-图1都市环境中算法性能比较3仿真与分析为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境中的定位性能,假定在一蜂窝网络中,小区半径为2500m,参与TOA测量的BS为服务BS和4个相邻的BS,其位置坐标分别为(0,0),(4330,2500),(4330,2500),(0,5000),(-4330,2500)。假定由测量系统造成的TOA测量误差服从均值为0,方差为30米的高斯分布,信道环境造成的NIOS误差满是TP1.5信道模型14,服务BS始终能够提供AOA,AOA测量误差服从均值为0和一定标准差的高斯分布。图1为都市环境中假定只有服务BS能视距(LOS)传播时,MS在服务小区内均匀分布,在不同AOA标准差下算法定位误差在125m内的概率。图中可见,Q矩阵中σα的取值对算法定位性能有很大影响,在AOA标准差较小时用TOA测量值η近似替代σa能取得更好的定位性能,这是由于WLS算法采用了Q阵加权。此外,120只要AOA测量值达到一定精度(标准差小于一定值),采用10-10A-A0A00TOAAOA混合定位法就能取得比单纯TOA定位更好的性能。图29080为乡村环境中在不同AOA标准差下,由单纯TOA及 TOA/AOA70定位法(Q矩阵中取n=r)得到的由均方根误差(RMSE)表示的定位性能。由图2可见,乡村环境中由于TOA测量精度较高,30对AOA的精度要求也高。只有当AOA标准差更小(小于10-3)AOA标准离差(og)时,混合定位算法才能取得比单纯TOA定位更好的性能。图2乡村环境中算法性能比较为了检验MS与服务BS距离对算法定位性能的影响,在一般都市环境中可以假定MS位于与服务BS具有不同距离的两个位置(1200,0)和(2400,0)分别进行定位估计,五个BS具有非视距TOA测量值的概率分别为:0、0.2、04、0.6、0.8、1,服务BS能够提供的AOA测量误差分别服从均值为0,标准差为01、0.0lrad的高斯分布,Q矩阵中用r近似替代σn,对每个位置在每种条件下分别进行100次测量,算法在无AOA及具有两种标准差的AOA时的定位结果(RMSE)如图3、4所示仿真结果表明:AOA参与卜AOA标准离差=001AOA标准离差=0,01定位只有在AOA本身误差不大AOA标准离差=0.1AOA标准离差=0.1无AOA无AOA的情况下,才能对定位性能有改200善;如果AOA本身误差增大150则对TOA定位结果并不会有改l00善;MS距离服务BS越近,则50采用混合定位算法的效果越好。00.00.204060.810000.20.40.608104结论BS非视距概率Bs非视距概率图3个同标准差时算法图4不同标准差时算法本文的分析和仿真结果表性能比较(1200,0)性能比较(2400,0)明,只要服务BS提供的AOA测量值达到一定精度,合理选择Q矩阵中AOA标准差取值,本文提出的 TOA/AOA混合定位算法就o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.neto1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net

作者：BERNT SCHIELE 其是计算机视觉以及模式识别方面权威人士，本文重点总结HOG+SVM在分类识别方面的性能，并同其它算法如Adboost,Shape modebased等都作为了比较，相信对于这方面技术比较感性趣的朋友读完此文之后，对于整个识别算法方面有一个比较全面的了解！

【实例简介】# 代码功能: LS-TM 循环神经网络，预测时间序列---------------------------- # 第1步: 处理原始数据集, 归一化，制作X_train、Y_train、X_test、Y_test # 第2步: 训练LS-TM网络, epoch=300 # 第3步: 时间序列预测

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这是我自己写的对图像进行预处理的matlab源程序，主要是对图像进行光照补偿、旋转与尺度归一化。上传上来和大家一起学习、分享。

对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速度。该算法的使用方法与遗传算法相似，可参考matlab遗传算法的帮助文档。区

当前，基于全球定位系统的室外定位技术已经发展得很成熟。然而，在室内中卫星信号容易丢失，定位效果差的问题仍然没有得到有效解决。伴随LED照明产业的大力发展，基于可见光通信的室内定位系统，作为一种将照明与光通信结合在一起的技术，具有绿色节能、节约频谱资源、推广实施方便的特点，近来已成为一个非常热门的研究课题。本文对基于可见光室内定位方案的研究现状做了归纳，可总结为基于几何关系的三角测量法、基于查表的LED标签两大类。详细分析了两类方法的基本原理，并对不同定位方法的性能进行了比较。最后，讨论这方面的挑战性问题，并指出未来的方向。

通过STM32F103的硬件IIC读取光照传感器BH1750的数据，已通过测试，能够成功读取BH1750的光照数据。。