登录
首页 » MATLAB » 详解MATLAB Simulink通信系统建模与仿真源代码

详解MATLAB Simulink通信系统建模与仿真源代码

于 2021-06-07 发布
0 369
下载积分: 1 下载次数: 4

代码说明:

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 遗传算法代码实例
    【实例简介】
    2021-06-09 00:31:33下载
    积分:1
  • 用LMS,LSL算法估计2阶线性预测模型参数-实验报告.docx
    【实例简介】 预测信号由二阶线性预测模型产生, .其中,是均值为零,方差为1的高斯白噪声序列,a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2 一.实验目的 1.预测信号由二阶线性预测模型产生,.其中,是均值为零,方差为1的高斯白噪声序列,a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2; 2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除,恢复原始信号。
    2021-11-16 00:32:55下载
    积分:1
  • 最小二乘法参数预测
    最小二乘法对参数的预测
    2020-05-11下载
    积分:1
  • CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go
    CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go 【源码目录】 CFAR ├── cfar_ac.m├── cfar_ac_TEST.m├── cfar_go.m├── cfar_go_test.m├── cfar_os.m├── cfar_os_test.m├── cfar_so.m├── cfar_so_test.m├── cfar_tc.m├── cfar_tc_test.m├── env_edge.m└── env_uniform.m0 directories, 12 files【核心代码】% 单目标% SNR1=15;    signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;%% 多目标% SNR1=20;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;% SNR2=15;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p;% xc(1,102)=signal2_p;
    2020-11-27下载
    积分:1
  • DC-DC buck电路Type3控制-于plecs(DCDC.slx)
    DC-DC BUCK电路,用Type3控制方式
    2020-05-12下载
    积分:1
  • QAM调制解调的仿真实验
    【实例简介】本实例用于QAM调制解调的仿真
    2021-05-18 10:33:33下载
    积分:1
  • svpwm三相逆变器(svpwm_simulink.slx)
    svpwm三相逆变器(svpwm_simulink.slx)
    2020-05-29下载
    积分:1
  • IEEE33节点数据(case33bw.m)
    function mpc = case33bw%CASE33BW  Power flow data for 33 bus distribution system from Baran & Wu%    Please see CASEFORMAT for details on the case file format.%%    Data from ...%       M. E. Baran and F. F. Wu, "Network reconfiguration in distribution%       systems for loss reduction and load balancing," in IEEE Transactions%       on Power Delivery, vol. 4, no. 2, pp. 1401-1407, Apr 1989.%% MATPOWER Case Format : Version 2
    2021-05-06下载
    积分:1
  • 于蚁群算法的机器人最短路径规划.pdf
    摘要:针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励函数,降低搜索过程中的死锁现象;改进信息素的更新机制,增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明:改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。关键词:蚁群优化(ACO)算法;人工势场;路径规划;机器人
    2020-12-11下载
    积分:1
  • SVM对数据进行二分类
    【实例简介】SVM对数据进行二分类
    2022-01-05 00:32:07下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载