阵列雷达matlab仿真代码雷达模拟 教育雷达模拟 ENGIN 435：我刚刚更新了程序，希望能更灵活地输入。 当您下载 repo 时，您现在需要查看 top_placeholder.py 文件。 该文件现在管理程序的运行。 从第 20 行开始，有几个项目可以更改。 该程序需要一维阵列因子或完整的二维图案强度矩阵。 我无法处理所有不同的可能归一化，所以请以 dB 为单位保留数据，而不是归一化为 1。 4/24：添加了一个字段，您可以在其中声明 matlab 中使用的变量名称。 这是为了允许 Python 解析从 matlab .mat 文件导入的 DICT 结构。 这需要是所使用的确切变量名称。 我重新设计了模式图，这应该可以解决人们在展示他们的图时遇到的一些问题。 有很多评论垃圾，我很抱歉我尽可能快地进行了这些更改，并且我没有整理出需要永久保存或需要保存的内容。 信号处理分支用于雷达接收的开发，而 ENGIN 465 类使用相控阵项目的代码。 该类的任何有用的添加都将镜像到 master 中。

蔡氏电路matlab仿真代码神经分解机 这是我们对本文的实现： 何湘南和蔡达生（2017）。 [用于稀疏预测分析的神经分解机。]（）在SIGIR '17的会议记录中，新宿，东京，日本，2017年8月7日至11日。 在我们建议的神经网络框架下，我们还发布了分解机的TensorFlow实现。 如果您使用我们的代码，请引用我们的SIGIR'17论文。 谢谢！ 作者：何湘南博士（） 运行代码的示例。 python NeuralFM.py --dataset frappe --hidden_factor 64 --layers [64] --keep_prob [0.8,0.5] --loss_type square_loss --activation relu --pretrain 0 --optimizer AdagradOptimizer --lr 0.05 --batch_norm 1 --verbose 1 --early_stop 1 --epoch 200 在代码中已经清楚地说明了命令的指令（请参阅parse_args函数）。 当前的实现支持两项任务：回归和二进制分类。 回归任务优

学习simulink仿真代码生成的好书！作者的写作风格贴合实战经验，具有很强的实操性。

matlab仿真代码 教程 magestore.github.io 介绍 gh-pages分支： **作为自动分支，请勿修改其中的文件** 主分支 其中的目录结构包括 docs （这是生成html后docs-tool的目录-请勿将文件写入此目录） 扩展名（是包含md文件内容的目录，供docs-tool用于生成html-md为Markdown） 在此目录中是文件index.md，它是与主页对应的文件 要在页眉中创建菜单，每个文件夹将是一个父菜单，父文件夹中的文件夹或文件将是子菜单。 左侧菜单是内容中的文本索引。 例如， h1和h2标签分别是＃ ， ##。 guide是一个包含详细的Guide文档文件的目录 1分钟后，仅允许编辑扩展文件夹中的文档，docs-tool会自动重新编译，并且结果将包含在docs文件夹中。 要以Markdown格式编写文档，可以使用工具。 内容编辑指南 如何插入图片 1.上传图片 在github中创建images文件夹 上传图片 2.将图像插入文档 

在 IEEE Transactions on Wireless Communications 上发布的“Low PAPR FBMC”的 MATLAB 仿真代码（第 17 卷，第 1 期，2018 年 1 月） 包括 PAPR 和 BER 曲线模拟

合成孔径雷达成像技术，这是CSA的仿真代码，供大家学习~

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通过halcon仿真，基于最小二乘法来求吸嘴或轴的旋转中心，资源包含测试图片，保存的区域，以及相机标定文件，可通过保存内置保存的区域，直接进行边缘检测提取角点，快速完成旋转中心的提取，无需在手动绘制。

matlab通信论文仿真代码双向中继，硬件受损 这是与以下科学文章相关的代码包： Michail Matthaiou，Agisilaos Papadogiannis，EmilBjörnson，MérouaneDebbah，“，” IEEE通信快报，第1卷。 17号2013年6月，第6页，第1136-1139页。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的所有数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 众所周知，物理收发器中的硬件损害会对通信系统产生有害影响。 但是，很少有研究调查它们对中继的影响。 本文量化了双向放大转发配置中收发器损伤的影响。 更具体地，获得两个发射机节点处的有效信噪比和失真比。 这些用于推导停机概率（OP）的精确且渐近的闭式表达式，以及用于符号错误率（SER）的易于理解的公式。 明确表明，在大功率状态下，OP和SER的下限为非零-这与理想硬件的特殊情况形成了鲜明对比，在理想情况下，OP和SER渐近地变为零。 代码包内容 本文包含2个仿真图形，编号从2到3。它们是由Matlab脚本SimulationFigure2.m和Simul

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