这是一个matlab和optisystem联合调试用的误码率计算程序，里面的文件报过一个可以用optisystem7和optisystem13可以打开的OSD仿真图，还有一个MATLAB计算BER的程序。给出了如何设置系统的大纲。从OptiSystem的电信号输入到Matlab组件。当OptiSystem运行时，它将调用Matlab组件中的M文件，处理数据，然后将所得的电信号导出回OptiSystem。然后将输出信号连接到BER分析仪。经过我调试，文件齐全，放心下载

OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）是一种高效的数据传输技术，广泛应用于现代无线通信系统，如Wi-Fi、4G LTE和5G NR等。MATLAB是一个强大的数值计算和仿真环境，而OptiSystem则是一款高级的光通信系统仿真软件。在"OFDM MATLAB_OptiSystemMatlab_OptiSystemOFDM_matlaboptisystem_"这个项目中，我们将探讨如何使用MATLAB与OptiSystem协同工作来仿真OFDM通信链路。 OFDM的基本原理是将高速数据流分割成多个较低速率的子数据流，每个子数据流在不同的正交子载波上进行调制。通过这种方式，OFDM可以有效对抗多径衰落和频率选择性衰落，提高系统的频谱效率。 在MATLAB中，我们可以利用其内置的通信工具箱来实现OFDM的各个关键步骤，包括符号映射（如QPSK或QAM）、IDFT（逆离散傅立叶变换）用于将时域信号转换到频域，以及IFFT（快速傅立叶变换）进行相反操作。此外，还需要添加适当的保护间隔（Cyclic Prefix，CP）以防止符号间的干扰，并进行信道编码和解码、交织和解交织等处理。 然而，OptiSystem通常用于模拟光通信系统，它能仿真从光源到接收机的整个链路，包括光发射机、光纤、光接收机等组件的物理效应。在OFDM的应用中，我们可能需要考虑光纤的非线性效应，如四波混频（FWM）和自相位调制（SPM）。将MATLAB生成的OFDM信号导入OptiSystem，可以研究这些物理效应对OFDM信号质量的影响。 在实际操作中，首先在MATLAB中编写OFDM的仿真代码，生成OFDM信号，然后通过OptiSystem的接口导入这个信号。在OptiSystem中设置好光通信链路的参数，如光源类型、光纤长度、色散特性等，运行仿真以观察经过光纤传输后的OFDM信号质量，如误码率（BER）和眼图等指标。 通过这种方式，我们可以对OFDM在实际通信环境中的性能有深入的理解，优化系统设计，比如调整子载波数量、功率分配、前向纠错编码策略等，以提高通信系统的可靠性和效率。 在压缩包内的"OFDM MATLAB"文件中，可能包含了实现上述功能的MATLAB脚本代码和相关的说明文档。用户可以通过阅读代码和文档，了解具体实现过程，并根据自己的需求修改和扩展。同时，这也可以作为一个学习OFDM和光通信系统仿真的宝贵资源，帮助理解OFDM在复杂系统中的行为及其优化方法。

Matlab标签 这是AprilTags库到m代码的相当忠实的移植。 这是为开发的。 入门 先决条件 必备软件 Matlab（2017b或更高版本） 所需的Matlab工具箱 图像处理工具箱 统计和机器学习工具箱 运行程序 调用函数AprilTag（imageData，debug）或AprilTag（imageData），它将返回姿态和检测数据。 imageData来自使用函数，可以设置调试以查看中间步骤的可视化效果。 正在使用的功能AprilTag的实例中可以看到 。 版权和许可 该存储库中的所有文件均以GNU LGPL 2.1版发布。 致谢 这是AprilTag库的端口，这里是原始代码和C ++版本的链接 为

在IT领域，特别是数据分析和数值模拟中，生成随机场是一个重要的任务。随机场是一种随机过程，它可以被看作是在连续空间或时间上的随机变量集合，其中任意两点的联合分布是确定的。随机场广泛应用于地质建模、图像处理、信号处理等多个领域。本项目主要介绍了一种使用拉丁超立方体采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）结合Cholesky分解来生成空间相关的随机场的方法，并提供了MATLAB实现。 **拉丁超立方体采样** 是一种高效的多维空间采样策略，尤其适用于设计实验和蒙特卡洛模拟。LHS将多维空间划分为n个等体积的小立方体，并确保每个维度上每个小间隔内只有一个样本点。这种采样方法能够提供更好的样本覆盖，减少随机误差，从而提高模拟的效率和精度。 **Cholesky分解** 是线性代数中的一个关键概念，它用于因式分解一个对称正定矩阵A为LL^T的形式，其中L是一个下三角矩阵。在空间相关问题中，Cholesky分解常用来高效地计算高斯过程的协方差矩阵。通过Cholesky分解，可以快速生成具有特定相关结构的随机向量，这在随机场生成中非常有用。 在这个MATLAB开发的项目中，开发者首先使用LHS来生成初始的样本点布局，然后利用Cholesky分解来赋予这些点以空间相关性。具体步骤可能包括： 1. **定义协方差函数**：选择一个合适的协方差函数（如高斯、指数或Matérn等），该函数描述了空间中不同位置的随机变量之间的关系。 2. **计算协方差矩阵**：根据样本点的位置计算协方差矩阵，矩阵元素表示每对样本点之间的协方差。 3. **Cholesky分解**：对协方差矩阵进行Cholesky分解，得到下三角矩阵L。 4. **生成相关随机数**：通过L和L的转置乘以独立的正态分布随机数生成具有空间相关性的随机向量。 5. **分配给样本点**：将生成的随机向量分配给LHS采样的点，从而形成空间相关的随机场。 这个项目提供的例子可能包含了如何设置参数、如何调用函数以及如何可视化生成的随机场。通过学习和理解这段代码，用户可以掌握如何在MATLAB环境中有效地生成具有特定空间相关性的随机场，这对于需要模拟复杂系统或进行统计推断的科研工作者来说是一项宝贵技能。 这个项目结合了统计采样技术和线性代数方法，为生成空间相关的随机场提供了一种实用且高效的解决方案。通过深入理解LHS和Cholesky分解的原理及其在MATLAB中的应用，可以增强在数值模拟和数据分析领域的专业能力。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架，用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中，重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明，考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%，而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能，并探讨了结果的敏感性。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，CNN-BILSTM回归预测，MATLAB代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

对传统的随机路图法（PRM）算法调用matlab库文件的仿真实验，只为给读者提供最原始简介的实验环境，避免因为过度的改进造成不必要的理解误区。该实验程序可自由定义栅格地图大小，自由定义障碍物的摆放位置与数量，同时也可以生成随机地图验证自己的算法。希望可以帮到更多人。

采用栅格法建模，从文件中读取bmp格式图片先将其灰度化，然后将其转化成一个n*n的环境区域，即将图片划分成n*n个像素块。在全局路径规划中，机器人从起点开始到节点再从节点到目标点的代价值用遍历的栅格总和来表示，也就是机器人每覆盖一个栅格，成本代价就是从起点到节点的覆盖栅格数的累加，估计代价就是从当前节点到目标点的栅格数累加。机器人在覆盖栅格的时候首先要判断目标栅格是否是自由栅格，然后判断这个自由栅格是否是关联性最大的栅格，与相关栅格比较如果关联值最大即作为覆盖栅格。如果关联属性值大小一样，在机器人的八连通方向上按照顺时针栅格。

在机器人技术领域，路径规划是一项核心任务，它涉及到如何让机器人在特定环境中高效、安全地从起点移动到目标点。本资源提供了一种基于A*（A-star）算法的栅格路径规划方法，并且提供了完整的MATLAB源码，这对于学习和理解A*算法在实际中的应用非常有帮助。下面我们将详细探讨A*算法以及其在机器人路径规划中的应用。 A*算法是一种启发式搜索算法，由Hart、Petersen和Nilsson在1968年提出。它的主要特点是结合了Dijkstra算法的最短路径特性与优先级队列的效率，通过引入一个评估函数来指导搜索，使得搜索过程更偏向于目标方向，从而提高了搜索效率。 评估函数通常由两部分组成：代价函数（g(n)）和启发式函数（h(n)）。代价函数表示从初始节点到当前节点的实际代价，而启发式函数估计从当前节点到目标节点的最小可能代价。A*算法的扩展节点是具有最低f(n)值的节点，其中f(n) = g(n) + h(n)。这样，算法在每次扩展时都会选择离目标更近的节点，从而减少了探索不必要的区域。 在栅格路径规划中，环境通常被划分为许多小的正方形或矩形区域，称为“栅格”。每个栅格代表机器人可能的位置，可以是可通行的或障碍物。机器人从起点开始，通过A*算法计算出一条经过最少栅格的路径到达目标点。启发式函数h(n)通常是曼哈顿距离或欧几里得距离，但也可以根据实际环境调整。 MATLAB作为一种强大的数学和工程计算软件，非常适合进行路径规划的模拟和实验。使用MATLAB实现A*算法，我们可以清晰地可视化路径规划过程，同时调整参数以优化路径效果。MATLAB源码通常包括以下部分： 1. 初始化：设定地图、起点、目标点和栅格大小。 2. A*算法实现：包括代价函数、启发式函数的定义，以及搜索过程的实现。 3. 可视化：显示地图、路径和机器人移动轨迹。 4. 参数调整：如启发式函数的权重、开放列表和关闭列表的管理等。 通过阅读和分析提供的MATLAB源码，学习者可以深入理解A*算法的运行机制，掌握如何将该算法应用于实际的机器人路径规划问题。此外，这个项目还可以作为进一步研究的基础，例如，可以尝试引入其他启发式函数，或者将A*算法应用于更复杂的环境和动态避障问题。这个资源对于提升对机器人路径规划理论和实践的理解是非常有价值的。