ROOT-music算法， 内含MUSIC时间对比，不相干信号仿真

仿真了经典的雷达测角算法，MUSIC算法，该算法具有较高的分辨率！

利用MATLAB仿真了几种DOA估计的算法，包括最大熵算法MEM、最大熵算法MEM、最大熵算法MEM、FBLP复合的前向和后向线性预测

激光雷达数据集，slam算法仿真，干货很多，建议认真学习。

clear;close; disp('请输入密钥:'); x(1)=input('请输入第一个密钥: '); y(1)=input('请输入第二个密钥: '); z(1)=input('请输入第三个密钥: '); disp('加密中...'); f=imread('test2.bmp'); %读取图像 [M,N]=size(f); N=N/3; sigma=10;r=28;b=8/3; %三维的lorenz混沌映射生成混沌序列 [x,y,z]=lorentz(M*N,0,sigma,r,b,x(1),y(1),z(1),0.01); [m1,num1]=sort(x); %混沌序列升序排列以及生成位置矩阵 [m2,num2]=sort(y); [m3,num3]=sort(z); fr=f(:,:,1); %图像的R分量矩阵 fg=f(:,:,2); %图像的G分量矩阵 fb=f(:,:,3); %图像的B分量矩阵 ff1r=uint8(zeros(M,N)); ff1g=uint8(zeros(M,N)); ff1b=uint8(zeros(M,N)); ff2r=uint8(zeros(M,N)); ff2g=uint8(zeros(M,N)); ff2b=uint8(zeros(M,N)); ffr=uint8(zeros(M,N)); ffg=uint8(zeros(M,N)); ffb=uint8(zeros(M,N)); m1=mod(1000*m1,256); %混沌序列转为二进制 m1=uint8(m1); m2=mod(1000*m2,256); m2=uint8(m2); m3=mod(1000*m3,256); m3=uint8(m3); for i=1:M*N %加密 ff1r(i)=fr(num1(i)); %位置置乱 ff1g(i)=fg(num2(i)); ff1b(i)=fb(num3(i)); ffr(i)=bitxor(ff1r(i),m1(i)); %改变像素值 ffg(i)=bitxor(ff1g(i),m2(i)); ffb(i)=bitxor(ff1b(i),m3(i)); end ff(:,:,1)=ffr;ff(:,:,2)=ffg;ff(:,:,3)=ffb; %生成加密图像 imshow(ff);title('加密图像'); fffr=uint8(zeros(M,N)); fffg=uint8(zeros(M,N)); fffb=uint8(zeros(M,N)); for i=1:M*N %解密 ff2r(i)=bitxor(ffr(i),m1(i)); %生成原图像像素值 ff2g(i)=bitxor(ffg(i),m2(i)); ff2b(i)=bitxor(ffb(i),m3(i)); fffr(num1(i))=ff2r(i); %改变位置到原来的位置 fffg(num2(i))=ff2g(i); fffb(num3(i))=ff2b(i); end fff(:,:,1)=fffr;fff(:,:,2)=fffg;fff(:,:,3)=fffb; %生成解密图像 figure imshow(fff);title('解密图像'); %生成分析图 figure;subplot(2,1,1);imhist(fr);title('加密前R分量直方图');subplot(2,1,2);imhist(ffr);title('加密后R分量直方图'); figure;subplot(2,1,1);imhist(fg);title('加密前G分量直方图');subplot(2,1,2);imhist(ffg);title('加密后G分量直方图'); figure;subplot(2,1,1);imhist(fb);title('加密前B分量直方图');subplot(2,1,2);imhist(ffb);title('加密后B分量直方图');

基于mac802.11,有不错的借鉴价值

Matlab仿真实现条带SAR频率变标成像算法，信号采用dechirp接收。下载之后运行FSA.m文件

遗传算法 优化 BP神经网络 非线性函数 拟合

使用该源代码可搭配我发布的极化码系列的博客使用，内容包含极化码构造算法巴氏参数算法和GA高斯构造算法，极化码译码算法SC算法，SCL算法，CA-SCL算法。该matlab仿真代码模拟了从信源信号的构造，到编码，到发送，到解码，以及计算误码率等一整个信号传输过程，十分完整。且附送我的仿真的数据。比较适合通信专业的学生或者从业人员在进行极化码研究时进行参考。代码真实可用，如有任何问题，可评论或者私信博主进行解答。

这是我找到的内容非常准确全面的关于RFID防碰撞的文章 相信对于大家一定非常有用