MATLAB实现，基于OCDM水下基带通信仿真，对比了不同子载波激活的下OCDM水下通信性能，引入多径信道，采用相同信道估计方法,并对比了不同子载波数下的MMSE均衡效果。

此代码尝试使用MATLAB调用ANSYS软件进行有限元分析，当您想使用ANSYS进行多次设计计算时，可以节省大量时间，特别是对于近似和优化等任务。它的工作原理如下: MATLAB将设计参数X写入输入文件(例如para_in.txt); MATLAB调用ANSYS软件来执行APDL文件(例如APDL .txt)。 APDL文件从输入文件中读取参数，并将分析结果写入输出文件(例如para_out.txt)。 MATLAB从输出文件中读取结果。

Deep Learning Toolbox Reference, Deep Learning Toolbox Reference, Deep Learning Toolbox Reference

时间序列分析是统计学和数据分析领域的一个重要分支，特别是在数学建模中有着广泛的应用。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的函数和工具箱来处理和分析时间序列数据。下面将详细介绍时间序列的基本概念、MATLAB在时间序列分析中的应用以及相关代码的解读。 时间序列是由一系列按照特定时间顺序排列的数据点构成，它可以反映某一变量随时间的变化情况。在数学建模中，时间序列分析常用于预测、趋势分析、周期性检测、异常检测等任务。常见的时间序列模型包括自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）等。 MATLAB提供了`timeseries`类来创建和操作时间序列对象。你可以通过以下步骤创建一个时间序列： 1. 定义时间戳数组，通常为日期或时间戳形式。 2. 然后，定义与时间戳对应的数据值数组。 3. 使用`timeseries`函数将两者组合成一个时间序列对象。 例如： ```matlab time = datetime('2020-01-01','2020-12-31',' daily'); % 创建一年的日期序列 data = rand(365,1); % 随机生成365个数据点 ts = timeseries(data,time); % 创建时间序列对象 ``` 对于时间序列建模，MATLAB的`arima`函数可用于构建ARIMA模型，`estimate`函数可以估计模型参数，`forecast`函数则可以进行预测。例如，构建一个ARIMA(1,1,1)模型并进行预测： ```matlab model = arima(1,1,1); [estMdl,estParams] = estimate(model,ts); forecastData = forecast(estMdl,10,'Y0',ts.Data); % 预测未来10个时间点 ``` 在压缩包中的"时间序列"文件可能包含了多个MATLAB脚本，这些脚本可能涉及以下几个方面： 1. **数据预处理**：包括数据清洗、填充缺失值、去除趋势、季节性调整等。 2. **模型选择**：使用AIC或BIC准则选择最佳的ARIMA模型。 3. **模型估计与诊断**：通过残差图、自相关图和偏自相关图检查模型的适用性。 4. **预测与误差分析**：生成预测结果，并评估预测误差。 通过对这些代码的深入学习，你可以掌握如何在MATLAB中实现完整的时间序列分析流程，这对于数学建模和数据分析工作来说是至关重要的技能。同时，理解并应用这些代码有助于提高对时间序列模型的理解，增强数据分析能力。

基于MATLAB的图形用户界面设计.pdf

matlab余玄函数代码规划知悉的轨迹预测（PiP） 正式实施“”（ECCV 2020）， 由，，和。 在新颖的计划-预测-耦合管道中，将自我车辆的计划告知多主体未来的预测。 有关更多详细信息，请参阅我们的/ /。 依存关系 conda create -n PIPrediction python=3.7 source activate PIPrediction conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch conda install tensorboard=1.14.0 conda install numpy=1.16 scipy=1.4 h5py=2.10 future 下载 原始数据集：下载，然后使用预处理将其处理为所需格式（.mat）。 处理后的数据集：从此处下载并将其保存在datasets /中。 训练有素的模型：从这里下载并保存在trained_models /中。 跑步 通过sh scripts/train.sh训练或运行 python train.py --name

CAN通讯上位机，已经过验证，仅供参考学习使用

在电主轴故障机理分析的基础上,得出反应电主轴故障信号的监测参数,将监测数值与安全阈值相比较,可实现故障预警与监测。利用小波包对故障信号的分解与重构、倒频谱分析等,实现电主轴故障离线诊断,能有效确定电主轴故障的详细信息。

matlab 代码 beamforming 波束赋形 多种波束成形算法比较 以及多种天线数量比较 均匀线阵方向图 %8阵元均匀线阵方向图，来波方向为0度 clc; clear all; close all; imag=sqrt(-1); element_num=8;%阵元数为8 d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系 theta=linspace(-pi/2,pi/2,200); theta0=0;%来波方向 w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]'); for j=1:length(theta) a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]'); p(j)=w'*a; end figure; plot(theta,abs(p)),grid on xlabel('theta/radian') ylabel('amplitude') title('8阵元均匀线阵方向图') 在MATLAB中，波束赋形（Beamforming）是一种用于信号处理的技术，特别是在无线通信、雷达和声纳系统中，通过调整多个传感器或天线阵列的信号相位来集中能量，以改善信号检测和方向定位的能力。以下是对标题、描述和部分内容中涉及的MATLAB波束赋形知识的详细解释： 1. **均匀线阵方向图**： - 在给定的MATLAB代码中，展示了创建8阵元均匀线阵方向图的方法。`element_num=8`定义了阵元的数量，`d_lamda=1/2`表示阵元间距为波长的一半，这通常是为了实现最佳的空间分集和避免旁瓣。`theta`是角度范围，`theta0`是来波方向。通过循环计算不同角度下的响应，并使用`plot`函数绘制出方向图，可以看出阵元数对波束形状和宽度的影响。 2. **波束宽度与波达方向及阵元数的关系**： - 更多的阵元可以产生更窄的波束，提高分辨率。代码对比了不同阵元数（16、128、1024）下波束的宽度。随着阵元数增加，波束主瓣变窄，旁瓣降低，这有助于更好地分辨两个接近的信号源。 3. **栅瓣（Grating Lobes）**： - 当阵元间距大于波长的一半时，会出现栅瓣现象，这会导致空间模糊和性能下降。在给定的仿真中，可以看到栅瓣对波束形状的负面影响。 4. **最优权的傅立叶变换（Optimum Weighted Fourier Transform）**： - 类似于时域滤波，天线阵列的波束赋形可以通过最优权的傅立叶变换实现。代码展示了定义的方向图与通过FFT得到的最优权傅立叶变换结果的比较。FFT使得阵列可以以最佳方式响应各个方向上的信号，提高信噪比。 5. **最大信噪比准则**： - 这部分代码展示了基于最大信噪比准则的方向图生成和功率谱分析。`amp0`和`amp1`分别代表信号和干扰的幅度，通过循环计算和采样，可以优化权值以最大化目标信号的信噪比，从而提高接收质量。 总结来说，MATLAB中的波束赋形涉及到数组理论、信号处理和优化算法，通过调整天线阵列的相位权重，可以有效地聚焦信号并抑制干扰，这对于现代通信系统的设计至关重要。通过上述代码，我们可以理解阵列配置、信号处理方法以及优化准则如何影响波束形成的效果。

验光师开发商：尤里·彼得罗夫 Optometrika 库使用 Snell 和 Fresnel 的折射和反射定律实现了对光学图像形成的分析和迭代光线追踪近似。 目前，该库实现了折射和反射一般表面、具有散光的非球面（圆锥）表面、菲涅耳表面、圆锥和圆柱（也是椭圆）、平面、圆形和环形Kong径、矩形平面屏幕、球状屏幕和现实模型人眼具有可调节的晶状体和球形视网膜。 有关一般（用户定义形状）透镜、非球面透镜、菲涅耳透镜、棱镜、反射镜和人眼中光线追踪的示例，请参见 example*.m 文件。 该库跟踪折射光线，包括折射表面的强度损失。 反射光线目前被追踪用于镜子以及单个全内反射或双折射（如果发生）。 请注意，Bench 类对象不是真正的物理工作台，它只是一个有序的光学元件阵列，您有责任以正确的顺序排列光学对象。 特别是，如果您需要多次跟踪穿过同一对象的光线，则必须按照光线遇到该对象的顺序将该对象多