循环冗余校验

随机调制信号下的模拟ppm，小波包分析提取振动信号中的特征频率，主要是基于mtlab的程序。( Random ppm modulated analog signal under Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, Mainly based on the mtlab procedures.)

说明：  数据输入形成节点导纳矩阵并用牛拉法解潮流计算(Solution of Power Flow by Niu-La Method)

牛顿法求函数极值。程序以香蕉函数为例。可以运行(Newton' s Method function extremum. Rosenbrock function as an example program. Can run)

用matlab实现的多站定位系统性能仿真(Using matlab to achieve multi-station location system performance simulation)

基于维特比译码算法的BPSK解调方式，survivor_state是一个矩阵，它显示了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独的函数metric(x,y)给出，这个算法既能用于硬判决译码也能用于软判决译码。 (BPSK demodulation method based on viterbi decoding algorithm, survivor_state is a matrix, the optimal path of it shows through the grid, the metric matrix through a separate function (x, y), the algorithm can not only used for decoding hard decision can also be used to the soft decision decoding. )

说明：  故障行波波头识别：模极大值原理识别故障行波波头(Modulus maxima principles identified wave head)

改进根升余弦成型滤波，信噪比可达-70dB，性能较标准升余弦提高较大，在TVB2脉冲成型中仿真验证过(Improved root raised cosine shaping filter, SNR up to-70dB, performance than the standard raised cosine larger increase in pulse shaping TVB2 verified in simulation)

说明：  图像阈值分割技术在图像分割中具有重要的意义。遗传算法既可以对全局信 息高效利用，也减少了存储空间和计算量。利用遗传算法的优点，提出了一 种用改进遗传算法的图像分割的方法，可以将父代中适应度大的个体代替当前代 中的个体，保证了可以选出最优的个体。遗传算法是具有鲁棒性和自适应性的搜 索方法.通过实验对比，表明该方法具有快速、稳定分割的特点。(Image threshold segmentation technology is of great significance in image segmentation. Genetic Algorithms can be used for global information Efficient utilization of information also reduces storage space and computation. Based on the advantages of genetic algorithm, a new genetic algorithm is proposed. A method of image segmentation based on improved genetic algorithm can replace the current generation with individuals with large adaptability in the parent generation. The individual in the system ensures that the best individual can be selected. Genetic Algorithms are Robust and Adaptive Search The experimental comparison shows that the method has the characteristics of fast and stable segmentation.)

在许多实际问题中，往往涉及到多个工作空间的机器人，机器人必须规避危险源，如火灾救援任务，在战场的地雷和敌人。因为它得到他们的精确位置是不可能的或过于昂贵，决策者只知道他们的行动范围，在大多数情况下。本文提出了一种多目标基于在这样一个环境下机器人导航的粒子群优化算法的路径规划算法。首先，隶属函数定义路径的风险度评价。考虑到两个性能优点：风险程度和路径的距离，不确定的危险源的路径规划问题描述为一个约束的双目标优化问题具有不确定系数。然后，一个约束多目标粒子群优化算法来解决这个问题。一些新的操作/改进，如基于随机抽样一致变异粒子更新方法，不可行的档案，约束支配关系的基础上与障碍物碰撞的时代，被纳入该算法来提高其有效性。最后，仿真结果证明了我们的方法的能力来生成高质量的帕累托最优路径。

高斯白噪声信道的仿真，自己写得，可以运行(Gauss　ｃｈａｎｎｅｌ)