汉明码matlab仿真代码 ChannelCoding Some channel coding MATLAB simulations Includes Hamming(7,4) and Hamming (15,11) encoding techniques in matlab

意图控制matlab仿真代码机器人机械手的自适应控制 该存储库包含我的文章“4-DoF 机器人机械手的自适应控制”的 matlab/simulink 代码。 更准确地说，您将有一个 4-DoF 机器人机械手模型、用于符号化推导此类机械手动力学的代码以及机器人由自适应扭矩控制器控制的仿真模型，该模型在线估计机器人的一些参数（子体的 CoM）。 取决于：Peters Corke 的机器人工具箱@ 项目.m 主文件——建模机器人运动学和动力学，象征性地推导动力学 W_matrix.m D_matrix.m 由 project.m 生成的矩阵 parametrize.m - W 矩阵的符号参数线性化 W_adapt_matrix.m - 具有参数自适应估计的转矩控制器 sl_robot.slx - 带有参数估计的机械手控制的 Simulink 仿真 write_fcn.m 帕维尔·米龙奇克

%白噪声及有色噪声序列的产生 clear all; close all; L=500; %仿真长度 d=[1 -1.5 0.7 0.1]; c=[1 0.5 0.2]; %D、C多项式的系数(可用roots命令求其根) nd=length(d)-1; nc=length(c)-1; %nd、nc为D、C的阶次 xik=zeros(nc,1); %白噪声初值，相当于ξ(k-1)...ξ(k-nc) ek=zeros(nd,1); %有色噪声初值 xi=randn(L,1); %randn产生均值为0，方差为1的高斯随机序列（白噪声序列） for k=1:L e(k)=-d(2:nd+1)*ek+c*[xi(k);xik]; %产生有色噪声 %数据更新 for i=nd:-1:2 ek(i)=ek(i-1); end ek(1)=e(k); for i=nc:-1:2 xik(i)=xik(i-1); end xik(1)=xi(k); end subplot(2,1,1); plot(xi); xlabel('k'); ylabel('噪声幅值'); title('白噪声序列'); subplot(2,1,2); plot(e); xlabel('k'); ylabel('噪声幅值'); title('有色噪声序列');

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阵列雷达matlab仿真代码使用 Matlab 设计雷达系统 在 MATLAB 和 Simulink 环境中快速建模和仿真相控阵系统 在远距离提供准确的纵向位置和速度测量，但在远距离的横向精度有限 从近距离的单个目标生成多个检测，但将来自多个近距离目标的检测合并为远距离的单个检测 在远距离看到具有大雷达截面的车辆和其他目标，但对非金属物体（如行人）的检测性能有限 在项目中的职责： 创建一个关于如何设置雷达系统仿真的项目，该仿真包括一个发射器、一个带有目标的通道和一个接收器。 技能：MATLAB、DSP系统工具箱 创建跟踪器 创建一个 multiObjectTracker 来跟踪靠近自我车辆的车辆。 跟踪器使用 initSimDemoFilter 支持函数来初始化与位置和速度一起工作的恒速线性卡尔曼滤波器。 跟踪是在二维中完成的。 尽管传感器以 3D 形式返回测量值，但运动本身仅限于水平面，因此无需跟踪高度。 tracker = multiObjectTracker('FilterInitializationFcn', @initSimDemoFilter, ... 'Assignmen

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LT码的MATLAB仿真代码

意图控制matlab仿真代码ACC2019 提交给 2019 年美国控制会议的论文的 Matlab 代码。 必需：Mosek：SDP 包和 Yalmip data.txt：带有实验数据的文件，原生 crossover_data.mat：Matlab 格式的实验数据 crossover_lmi_lme_design.m: 获得观察者增益 --> obs_gains.mat crossover_lmi_lme_polytopic_design.m：通过 LMI-LME 问题的多面解获得观察者增益--> obs_gains_poly.mat crossover_sys.m：线性交叉动态模拟 crossover_sys_data.m：模拟线性交叉动态并与实验数据进行比较 crossover_obs_sys.m：具有线性交叉动态的模拟自适应观察器和系统 crossover_obs_data.m：Simulation Adaptive Observer，具有线性交叉动态和实验数据的系统

蒙特卡罗matlab仿真代码Semiparametric_Adaptive_Estimation_of_the_GARCH_Model_Using_Matlab 使用 Matlab 对 GARCH 模型进行半参数自适应估计 我们报告了用于 GARCH 模型的半参数（自适应）估计的 Matlab 代码； 此外，我们报告了蒙特卡罗模拟，该模拟表明半参数估计器比拟最大似然估计器更有效。 GARCH 模型的半参数（自适应）估计理论在 Drost 和 Klaassen (1997)，计量经济学杂志，第 81 卷，第 193-221 页中有所报道。 为简洁起见，这里没有报告半参数估计的理论细节，我们请读者参考 Drost 和 Klaassen (1997) 了解理论细节。 我们将 t5-student 创新用于 GARCH 过程。 其他细节：所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中，并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件——即“MLE_normal_

蒙特卡罗matlab仿真代码Maximum_Likelihood_Estimation_of_the_GARCH_Model_Using_Matlab 用 Matlab 估计 GARCH 模型的最大似然 我们报告了用于 GARCH 模型最大似然估计的 Matlab 代码； 此外，我们报告了蒙特卡罗模拟，该模拟表明最大似然估计量收敛到真实参数。 我们将 t5-student 创新用于 GARCH 过程。 其他细节：所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中，并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件 - 即“MLE_t5_NEW.m”和“mycon.m” - 是用于估计 GARCH 模型参数的辅助文件。