LTE 模拟器

matlab 7.0 gui manual

simulation of fuel cell part4-1

Matlab 文件是为那些已经使用的 matlab 这肯定会帮你在入门 MAtlab 中问题的人

利用matlab实现的BP神经网络算法，对初学者很有用(matlab neural network to achieve the BP algorithm)

包含EM的介绍和对应的matlab程序.适用于初学者入门使用。(Includes the introduction and the corresponding EM matlab program. For beginner to use.)

说明：  Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。 结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly, a low-dimensional face space (pca) is created using training images. This is obtained by training principal component analysis (PCA) of image set and principal component analysis of image (i.e. eigenvectors with larger eigenvalues). As a result, all the test images are represented by the selected principal components, the Euclidean distance between the projected image and all the projected train images is calculated, and the minimum value is selected to find the training image most similar to the test image.)

要自适应滤波器作为一种现代滤波器，在通信领域有着广泛的应用. 阐述了LMS以及RLS自适应滤波器的相关原理及其在通信系统去噪中的应用，并用MATLAB对自适应滤波器的去噪结果进行了相应的仿真，仿真结果直观地体现了自适应滤波器的去噪性能。本文对自适应滤波器系统进行剖析，基于QPSK调制后的信号，并对该信号加工成为不同信噪比如SNR=0Db、SNR=5dB、SNR=10dB的信号，进行了两种分别基于LMS自适应滤波和RLS自适应滤波的操作。并对添加了有色高频噪声等加噪处理来模拟通信过程中的实际应用环境，测试所设计的低通滤波器对于噪声信号的滤波性能，并对结果进行分析总结。   关键词：自适应滤波器，QPSK调制，RLS算法，LMS算法，低通滤波器 【文件目录】 auto_filter ├── LMSfilter.m├── noisegen.m├── orisignal.asv└── orisignal.m0 directories, 4 files

相参脉冲串复调制信号，基于matlab GUI界面设计,使用拉亚普诺夫指数的公式，isodata 迭代自组织的数据分析，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，多姿态，多角度，有不同光照。

利用ansys计算的应力结果，求出截面内力，再利用材料力学公式求等效应力（此例是求坝基面的等效应力）(ANSYS calculated using the stress results, obtained cross-section of internal forces, and then use the formula for the mechanical equivalent stress (in this case is to strive for the dam foundation surface equivalent stress))

edgelink的m文件，边缘检测分割以后的连接和着色(edgelink m file, the connection after the partition of the edge detection and coloring)