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基于MATLAB的π/4QPSK仿真实现 本文对π/4QPSK调制解调原理进行了详细的介绍，并通过MATLAB编程对系统在相同条件下对比了加噪声和没有噪声的情况进行了比较，并画出了它的眼图、时域波形和频谱。下面是对π/4QPSK调制解调原理的详细说明： π/4QPSK调制原理 π/4QPSK是基于QPSK调制的发展，信号的相位平面分成π/4的八种相位，每隔Ts=2Tb秒必须从一个组跳变到另一个组。π/4QPSK信号的表示式可以写成： ttttsckkckkckkckkckkckkckkckkckksin)1sin(cos)cos(sinsincoscos)cos(1 式中k是当前码元信号相位k与前一码元信号k之差。π/4QPSK信号的表示式可以写成矩阵形式： kYkkXkkkkkXk 则有： kkkkkkkXYYkkkkkkkkXkkkkkkkkkXkkkkkkkkk sincossin)cos(cos)sin(1111 π/4QPSK调制原理框图 图2所示为π/4QPSK调制的原理框图。图中的成形滤波器的目的，一是为了抑制已调信号的带外功率辐射，二是去除接受端的码元串扰。 π/4QPSK解调原理 π/4QPSK的解调原理有相干解调和非相干解调两种。π/4QPSK解调原理的详细说明如下： π/4QPSK的解调原理基于相位差编码的原理，通过对π/4QPSK信号的检测和解调，获取原始码元数据。 MATLAB编程 通过MATLAB编程，对π/4QPSK调制和解调原理进行了实现。MATLAB代码如下： （MATLAB代码略） 仿真结果 通过MATLAB编程，获得了π/4QPSK调制和解调的仿真结果，包括眼图、时域波形和频谱。仿真结果表明，π/4QPSK调制和解调原理可以有效地实现 wireless communication系统中的调制和解调功能。 结论 本文对π/4QPSK调制解调原理进行了详细的介绍，并通过MATLAB编程对系统在相同条件下对比了加噪声和没有噪声的情况进行了比较，并画出了它的眼图、时域波形和频谱。π/4QPSK调制解调原理可以有效地实现 wireless communication系统中的调制和解调功能，为无线通信系统的发展提供了有价值的参考。

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对于陀螺仪，正点原子官方只有与STM32的通信例程，不方便PC使用。这里用MATLAB通过串口接收IMU数据并存储在txt文本中，例程中使用了两个串口接收两个IMU的角度数据（IMU会发送加速度角度等信息，作为示例，这里只选择里边的角度数据进行存储)。

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

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基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

**内容概要**：本资源包提供了与张量分解（Tensor Decomposition）和张量补全（Tensor Completion）相关的Matlab代码，特别是基于2019年发表在arXiv上的Canyi Lu的论文《Tensor Robust Principal Component Analysis》（TRPCA）。内容涵盖了张量分解与补全的基本原理、算法实现、以及典型应用案例，帮助用户理解和实现TRPCA算法。 **适合人群**：研究生、博士生、以及从事张量分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究人员和开发者。 **能学到什么**： 1. 理解张量分解和张量补全的基本原理和数学背景。 2. 掌握TRPCA（Tensor Robust Principal Component Analysis）算法的具体实现方法。 3. 学习如何使用Matlab进行张量计算和数据处理。 4. 了解张量分解与补全在不同应用领域中的实践案例，如图像处理、视频恢复、推荐系统等。 5. 提升对高维数据分析的理解和处理能力，拓展数学建模与算法设计的技能。 **阅读建议**：建议读者首先通读Canyi Lu

数字图像处理与机器视觉++Visual+C++与Matlab实现，原书的pdf版，不是代码，对应书籍的代码：http://download.csdn.net/detail/lvhongwei0627/5108355， 该书对于初学数字图像处理、机器视觉的朋友，帮助颇大，原书的pdf很难找，对应代码，注重实践！加油！空间里还有其他学习数字图像处理、机器视觉的好资料，欢迎学习、交流！