这是基于matlab的脉冲编码调制，内含matlab和simlink文件。

基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP

matlab调用m文件函数

对数据进行主成分分析PCA，将主成分进行RBF神经网络预测拟合，MATLAB源代码。

代码模拟了4FSK信号的生成、调制、传输、解调和误码率判断的过程，并通过图形展示了各个阶段的信号波形和频谱。载波频率可以自己调节，每个过程都有画图。以下是代码的主要功能： 基本参数设置： 定义了一系列基本参数，包括产生符号数M、每码元复制次数L、每个码元采样次数、每个码元的宽度Ts等。 生成基带信号： 通过随机生成的二进制数据（wave），使用单极性不归零矩形脉冲波形，产生基带信号的波形图。 4FSK调制： 根据不同的二进制数据值，选择对应的频率进行调制，生成4FSK调制信号。这里采用了四个频率分别为fre1、fre1+1000、fre1+2000、fre1+3000。 绘制调制后的波形和频谱图： 画出4FSK信号的波形和频谱图，同时画出基带信号的频谱图。 相干解调： 使用本地载波产生四个混频信号，然后对调制信号进行混频。接着绘制混频后的频谱图。 低通滤波器： 使用低通滤波器对混频后的数据进行滤波，得到四路解调后的信号。 抽样判决： 对解调后的信号进行抽样判决，判断每个时隙内信号的幅度是否超过阈值，从而判定每个时隙内的二进制值。

RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真介绍了RBF神经网络的原理和方法，列举了很多的控制例子，并且给出了详细的MATLAB程序代码，按照代码可以复现书中的仿真程序。

根据 0、45 和 90 度拉伸试验的各向异性应力比，该代码可以优化 Hill48 塑性势，这些势能可用作 ABAQUS 等有限元软件的输入。 绘制并比较 Hill48、von Misses 屈服面

雷达系统设计 MATLAB仿真（源代码）

改进的混合高斯模型 matlab实现 注意版本问题，旧版本可用，新版本需要更新函数。 本代码是2017D数模大赛资料

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