电磁领域理论-向量场可视化

本文详尽阐述了如何在matlab环境下进行MIMO ofdm编程。符合国际标准(This paper elaborates how the MIMO ofdm matlab programming environment. Compliance with international standards)

MATLAB语音端点检测程序 可供毕业设计 课程设计参考使用！(j)

基于小波变换的mallat算法，用于检测信号的奇异性，实现励磁涌流的鉴别(Based the wavelet transform mallat algorithm for detection signal singularity inrush current identification)

TD-LTE下行传输采用了MIMO-OFDM的物理层构架，通过最多4个发射天线并行传输多个（最多4个）数据流，能够有效地提高峰值传输速率。LTE的物理层处理过程中，预编码是其核心功能模块，物理下行共享信道的几种主要传输模式都是通过预编码实现的。(The td-scdma LTE downlink transmission adopted MIMO - OFDM frame, the physical transmission antennas parallel transmission by up to four more (up to 4) data flow, can effectively improve the peak transmission rate.LTE) in the process of the physical layer of precoding is its core function module, several kinds of main physical downlink Shared channel transmission model is achieved by precoding.)

应用背景正交频分复用（OFDM）是一种流行的高数据速率无线传输方法，特别是在无线通信领域。编码的正交频分复用（p-ofdm）提供了额外的优势，包括更大的抗多径的影响渠道。 ；OFDM是更敏感接收机中的频率误差比单载波传输。在这个我们介绍了最大似然检测器 ； ； ；（丢帧法）为p-ofdm，在AWGN信道。这个两种单一的编码器的性能，即离散傅里叶变换（DFT）和离散哈达玛变换（DHT）的研究这些计划的特性曲线。现有的丢帧法方案的OFDM承担QAM输入符号。对OFDM系统的输入符号编码后约为高斯分布。它表明，利用DHT作为编码器更p-ofdm特性曲线有用比利用DFT编码器p-ofdm其实是相似的传统的OFDM特性曲线。这些传输系统的经验许多退化，如大的衰减，噪声，多径干扰，时间变化，非线性，必须满足许多约束，这个项目是估计p-ofdm系统误码率性能在不同的调制技术使用衰落信道，也涉及以定时和频率恢复为上行的正交频分多址接入（OFDMA）系统。来自自组织的频率估计推理，而定时估计是基于最大似然标准。这两个计划都依赖于固定的试点符号的重复。他们的主要特点是，他们提供前馈估计和允许在只有两个OFDM块同步。与其他现有方法相比，他们不需要一个用户的子载波占用相邻信号带宽中的位置。这使得它有可能交织不同用户的子载波，从而优化利用频率渠道多样性。关键技术理论分析与计算机模拟是用来评估建议同步的性能。研究发现，退化，由于剩余的频率和定时误差可以忽略不计的实际利益的信号-噪声比。

仿真产生简单的短路电压暂降信号,求小波系数模极大值(Simulation of a simple short-circuit voltage sag signal, find the modulus maxima of wavelet coefficients)

说明：  对TWT放大器进行实验测量，对给出的AM-AM和AM-PM数据，实现TWT放大器的一个仿真模型(Experimental measurement of the TWT amplifier for the AM-AM and given AM-PM data to achieve a simulation model of TWT amplifiers)

ofdm的通信系统设计实现信号源、RS编码、信号调制、

matlab实现的决策树算法 是数据挖掘中的基本算法

AN INTRODUCTION TO MATRIX MANIPULATION IN MATLAB The power that MATLAB brings to digital image processing is the extensive set of functions that are available in MATLAB for processing multidimensional arrays, of which matrices (two dimensional numerical arrays) have a one to one correspondence with digital images. This tutorial discusses and illustrates a number of ways used to manipulate matrices. Usually, this is the first step in learning how to apply MATLAB tools to image processing applications.