MATLAB通信仿真及应用实例详解.pdf

通信课程设计作业，有演示PPT、设计报告和程序。

基于matlab的坐标变换程序，通过坐标的平移和旋转，实现坐标系中不同位置处物体三维坐标匹配。

模糊神经网络matlab源程序，模糊+神经网络+遗传算法

MOOC工程伦理课程，课程讲义以及课后选择题、判断题和主观题习题答案

将nc文件转成txt文件。首先要将netcdf.dll放进system32下，然后将其它文件拷贝到cmd默认目录下。在cmd中执行截图中的命令即可生成nc文件对应的文本文件。

实验目的——Logisim快速入门 熟悉Logisim基本功能，常用操作；  熟悉Logisim基本组件库；  掌握Logism自动生成电路的方法实验任务基础任务：绘制LED计数电路（30） 构建数据编码器 （30） 进阶任务：设计7段数码管显示驱动电路 （40）

北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器SIS800，可支持卫星导航全频点系统频段中频数据采集，基于USB3.0接口上传数据目录第一部分北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器SS800-硬件连接说明北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|S800参数说明二.北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|s800前后面板介绍三.北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|S800上电使用说明第二部分北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|s800USB30驱动程序安装说明…10第三部分北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|S800-上位机软件安装及使用说明….16上位机软件安装说明…16第四部分基于 Matlab卫星中频信号捕获软件使用说明22采样数据组织格式.22二. Matlab程序使用说明.23第一部分北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|S800-硬件连接说明北斗三号新体制多功能可配置双通道样器S|S800是上海宇志通信技术有限公司在2018年最新推出的一款支持多卫星导航系统频段的双通道卫星中频信号采样器,数据传输采用USB3.0接口,20MHz/0.01ppm恒温晶振做为设备的同步参考时钟。双通道采样器中的每个通道可灵活配置采集的频段(1.0GHz~20GHz即L波段范围)、带宽(2046MHz~32736MHz,步进2.046MHz,其中32736MHz的带宽支持北斗号新体制信号B1C的系统带宽),两个通道联动设置采样频率(10MHz、20MHz、40MHz)以及数据位宽(4比特、8比特)在使用这款卫星中频信号采样的过程中,需特别提请用户注意的是,S|S800内部采用恒温晶振来做为设备的同步参考晶振,而恒温晶振通常需要有一个预热的过程,因此建议用户预热3~5分钟,即开机3~5分钟后进行样工作。北斗三号新体制多功能可配置双通道采样器S|S800参数说明(1)主要用途卫星导航定位系统软件接收机设计开发姿态测量卫星导航定位系统芯片和接收机设计开发冫卫星导航定位接收机干扰、抗干扰研究导航卫星信号载波相位研究与应用研究导航卫星信号多径下扰研究导航卫星信号分析≯高灵敏度玊星导航接收机搜索与跟踪算法硏究高精度卫星导航接收机算法研究(2)参数设置界面北斗三号新体制多功能可配置双通道平样器-Ss800射频来样通道A参数设置射蜮采样通追B参数设置世使能]来样>使能[函道使能]射频采样通道B使胎[频选择]旧户动频勾段选择]用户手动设置射频参效扎三号B1C频射频载频率176MH(可设范围1.0~2.0GH斗三号B3I频段[信号带宽]八二号B2頻段信号带贸]信号戏边带16+2045NH可设范围116)扌斗是B3频段∈PsL1频段[样速率]PsL2频x-〉[乐样速家]平样速平->4MH(〔频通道与联动设置:EpsL5掀段优岡F1频数据位!时E53频段x=助位究]热提肉4比持〔频函与联动设置)什BE5b频CLONA5L频段初始化操怍区1单击览按钮选择存储文件路径和名(买际生成文件名会在这个文件名基砒上添加厂采样多数「间等泪关辅助信息存储文件名测览2输入仔时间卡度单位:秒)为Q时表示不限时保仔数提3单击保存数据拉钮"开始保存从UB30妄妾收到的数据保存数据4)上位进度0000秒(3)技术指标:●推荐天线基本指标:极化 Polarization:右旋圆极化RHCP天线增益Gain(GBi仰角90度:≥6仰角20度≥0仰角10度:轴比:仰角90度≤3仰角15度≤5相位中心误差(mm):2LNA增益Gain(dBi)40±2驻波比∨SW.R

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随机规划与模糊规划全本，是一本很好的参考用书序言在现实世界上,人们制定决策时经常会磁到两类不确定性现象:一是随机现象,一类是模糊现象。揹述、刻匦随机现象的量称为随机变量,而描述、刻画模糊现象的量称为模糊集。为了方便,我们不妨把二者分别称为随机参数和模糊参数。含有随机和模糊参数的数学规划分别称为随机规划和模糊规划。既然随机性和模糊性都是用来处理不确定性的,我们将随机规划和模糊规划统称为不确定规划。本书将为随机规划和模糊规划提供统一的原理,并为一般不确定环境下的优化理论打下基础在很多实际问题中,如管理、工程、经济、工业以及生态等领域,系统是一个广泛使用的概念,而一个复杂的决策系统通常具有多维性、多样性、多功能性和多准则性,并带有随机或模糊参数。对于随机规划间题中所出现的随机变量,出于不同的管理目的和技术要求,采用的方法自然也不同。第一类处理随机规划中随机变量的方法是所谓的期望值模型,即一种在期望值约束下使目标函数的概率期望达到最优的模型.第二类方法是 Charnes和 Cooper提出的机会约束规划,主要针对约束条件中含有随机变量,目必须在观测到随机变量的实现之前作出决策的情况。考虑到所作决策在不利情况发生时可能不满足约束条件,而采用一种原则:即允许所作决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信术平α。第三类隨杋规划是相关机会规划,是使事件的机会函数在不确定环境下达到最优的方法,在确定性规划以及期望值模型和机会约束规划中随机规划与模糊规攴当对实际问题建模以后,可行集本质上是确定的,这就可能导致所给出的最优解在实际中无法执,而相关机会规划并不假定可行集是确定的。实际上相关机会规划的可行集被描述为所谓的不确定环境。虽然相关机会规划也给出一个确定的解,但这个解只是要求在安际问题中尽可能地执行。显然,相关机会规划的这特点与确定性规划、期苤值棋型和机会约束规划是截然不同的沿用随机环境中枕会约東规划的思想,在模榈环境中,假定模糊约東成立的可能性不小于置信水平α,这样就可以建立模糊机会约束规划、机会约束多目标规划和机会约束目标规划.类似地,沿用随机环境下相关机会规划的思想,亦有模糊相关机会规划、相关机会多目标规划和相关机会目标规划理论随着计算机的飞速发展和革新算法的不断涌现,许多复杂的优化问题已可以通过计算机求解。虽然目前计算机的能力还只能处理小规模的不确定规划模型,但是,我们坚信计算机的能力将会大幅度提高。这就为求解更加复杂的优化问题提供了一个契机它不仅表现在已有的复杂模型可以通过计算机求解,而且表现在我们可以提出更丰富的建模恿想。基于这一事实,本书采用全新的观点处理随机娜划和模糊规划,并且允许不确定规划中的目标函数和约束函数是非线性的,随机参数的密度函数或模糊参数的隶属函数可以有更灬般的形式,模型的结构可以更加复杂等等夲书为求解传统方法所不能解决的随机规划和模糊规划模型,设计了一系列基于随杌模拟或模糊模拟的遗传算法、虽然遗传算法有耗时多、速度慢等缺点,但对传统方法无法处理的问题,遗传算法是一种非常有效的方法,而且随着计算机速度的提高,实际间题将可以在合理的计算时间内得到解决本书共分12章。第1章主要介绍数学规划的基本概念,如线性规划、非线性规划、多目标规划、目标规划以及整数规划,同时也勾画出了随机规划私模糊规划的理论框架.第2章为求解优序言化问题,如单目标规划、多目标规划和目标规划,提供了一个遗传算法,并通过一些数值例子解释了遗传算法的有效性。第3章列举了生成随杌数的方法,并介绍模糊集合的一些基础理论,以及随机模拟和模粉模拟的技术。第4章给出了期望值模型的一些基本性质。第5章讨论了带有随机参数的机会约束规划。第召章给出一些机会约束规划模型的应用。第7章讨论了随机环境下的相关机会规划模型。第8章通过相关机会规划模型对随机决策系统进行了建模。第9章把随机机会约束规划推广到模糊机会约東规划。而第10章把随机相关机会规划推广到模糊相关机会约束规划.传统的数学规划模型提供的是使一些目标函数达到最优的清晰决策,然而,对实际问题,有讨应该提供的是模糊决策而不是清晰决策,所以第11章建立了带有模糊决策的模糊规划的理论构架。在第9章和第11章所讨论的模糊系统中的机会约束规划模型夲质上是一种 Maximax模型(乐观模型),即极大化可能达到的最大收益.与 Maximax模型的思想不同,第12章介绍了Mamx机会约束规划模型,其思想是极大化可能达到的最小收益本书可作为高等院校有关专业的高年级大学生和研充生的教材,也可作为运筹学、管理科学、计算机科学、系统科学、信息科学与工程等方面的学者和技术人员的参考书目录序第1章数学规划筒介11线性规划1.2非线性规划1.3多目标规划614目标规划81.5整数规划16不确定规划12第2章遮传算法优化间题22表示结构1823处理约束条件824初始化过程2评价函数202选择过程2227交叉操作2328变异操作429遗传算法程序242I0遍传算法与上升法25211数值例子26随机规划与模糊规划第3章随机棋拟和棋糊棋拟a了31随机数的产生3832随机模拟4733模糊集合理论5034模糊模拟57第4章期望值樸型644.1期望值算子652期望值模型6643凸性684.4补偿模型..、7(45基于随机模我的遗传算法46注73第5章机会约束划7生51机会约束规划模型5.2确定生等价类53—些性质8354随机模拟885.5基于随机模拟的遗传算法56注94第6章机会约束规划的应用0561生产过程0562饲料混合问题6.3随机资源分配986开放存储网络0165资金预算112月录11第7章相关机会规划L1771背景;供给-分配系统177.2随机集合1217.3不确定坏璄12474事件和机会函数1257.5相关机会规划..,,]2876相关机会多目称规划,,1307.7相关机会目标规划1337.8执行墩优解3679机会函数的随机模拟1377.10基于随机模拟的遗传算法138711注143第8章随机决簟系統媓模1448.1水资源供给一分配问题14482生产过程l5283开放存储网络15484资金预算15g第9章模糊机会约束规划16491机会约束规划模型1659.2清晰等价类.1689.3模糊模拟17394基于模糊模拟的遗传算法17595资金预算1796注183第10章模糊环境下的相关机会规划18410.1相关机会规划184随机规划与糢糊规划102相关机会多目标规划18610.3相关机会目标规划18810.4杌会函教的模糊模拟19110.5基于模糊模拟的遗传算法92106注197第11章带有模糊决策的模糊规划181.1模糊决策198112机会约束规划模型20(113相关机会规划模型20214模糊模拟1.5基于模糊模拟的遗传算法21211.6数值例于21617注222第12章 Minimax机会约束规划模型223121 Marina模型223122 Minimax模型227123 Minimax与Ma2x1卫ha22912.4模糊模拟232125数值例于23生126注238参考文献240些常用的符号251索引252第1章数学规划简介数学规划是运筹学的一个重要分支,并已被广泛地应用到很多领域数学规划可以描述为在一些数学关系诸奶等式或不等式表示的约束条件下,求一个(或一组)数的极值问题的方法.常見的数学规划有线性规划、非线性规划、多目标规划、目标规划整数规划、多层规划、动态规划以及本书重点讨论的随机规划和模糊规划等等本章里,介绍一些数学规划的基本概念和处理技术,为引入殖机规划和模糊规划打下基硼1.1线性规划作为优化领域最重要的工具之一,线性规划是用来处理在线性等式及不等式组的约束条件下求线性函数的极值问题的方法线性规划的标准形式可以写为maKC11千C22+…十Cun12:+媛122+…+a1nxn=竹1a211千22+…axn=b4m121+(m232+…+ammn=bm3≥D3=1,2

这个程序就是最基本的粒子群优化算法程序，用Matlab实现，非常简单。只有几十行代码。下面是主函数的源程序，优化函数则以m文件的形式放在fitness.m里面，对不同的优化函数只要修改fitness.m就可以了通用性很强。