衰落信道参数包括多径扩展和多普勒扩展.时不变的多径扩展相当于一个延时抽头滤波器,而多普勒扩展要注意多普勒功率谱密度,通常使用Jakes功率谱.高斯.均匀功率谱. 多径衰落信道由单径信道叠加而成,而单径信道中最重要的就是瑞利(Rayleigh)平坦衰落信道. 下面给出瑞利平坦衰落信道的改进Jakes模型的实现: function [h]=rayleigh(fd,t) %改进的jakes模型来产生单径的平坦型瑞利衰落信道 %Yahong R.Zheng and Chengshan Xiao "Imp

基于MATLAB System Generator 搭建Display Enhancement模型

求得θ值后用模型来预测 / 计算模型的精度  ex2.m部分程序 %% ============== Part 4: Predict and Accuracies ==============% After learning the parameters, you'll like to use it to predict the outcomes% on unseen data. In this part, you will use the logistic regression model%

原文转载自:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/52431594 论文来源: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782599003898 function [xm,fv]=GAEOQ1 %%初始目标函数与约束条件 %求解变量t, k, 目标函数 f,约束条件 g1 syms t k z; f=100/t+25*(25*t+k*10*sqrt(1+1.

转眼间三月都已经过去一半,一直找不到有什么可以写的,一直想等自己把LTE仿真平台搭好后,再以连载的形式记录下来.但是,后来一想,我必须先做好充分的铺垫,在这过程中也遇到了很多问题,及时留下点什么,也是好的.即便以后回过头来再看这些文章,可能会有些许惊讶,惊讶于当时的无知或是稚嫩.不得不说,时间真的是一把杀猪刀,猪没少杀,更可怕的是扼杀了许多人的梦想.今天没有去实验室,我觉得在忙了一周后,应该停下来歇歇,有时候的驻足观望或许是为了更好的前行. 言归正传,今天想记录的是自己在仿真中遇到的一个问题,那

关于OFDM系统的MATLAB仿真实现的第二篇随笔,在第一篇中,我们讨论的是信号经过AWGN信道的情况,只用添加固定噪声功率的高斯白噪声就好了.但在实际无线信道中,信道干扰常常是加性噪声.多径衰落的结合.今天我们准备再进一步,让信号经过多径瑞利衰落信道.在这种信道条件下,信号具体是怎么怎么变化的呢?下面将讲解系统仿真的各个部分以及实现多径衰落的方法. 注意:为了整个系统的完整性,第一篇随笔中的每个步骤这里也都又写了一遍,但省略了补充知识部分,在第一篇的基础上添加了实现多径衰落的部分.想要看信噪比

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

ylbtech-杂项-数学软件:MATLAB MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不

此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n

1.HDLcoder产品介绍 图像处理分为两个部分: 这里主要讨论第一部分图像处理部分. 一般产品设计流程如下: 适用人群有以下两类: 这里先用一张slider来进行整体概括: 基于模型的设计的好处——算法验证不成功,进行优化会更加方便快捷,对下列的循环过程大大缩短开发时间. 相关演示(在matlab的example中有可以直接打开调用): 1.搭建模型:算法做好了,然后再添加实现的支路,就可以开始产生代码了. 产生代码时,只需要告诉HDL coder,需要将红色的模块变为HDL代码,即可以得到

规则化和模型选择(Regularization and model selection) 转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数

MATLAB等距扇形反投影分析 摘要:MATLAB phantom函数产生的Shepp-Logan模型,可以用来验证二维图像重建算法的数值精确度,本文首先据此模型,结合正弦图,讨论平行投影时的极坐标表示.扇形投影时,每条射线,可以看做是平行投影线旋转一定角度后的投影,根据几何关系,得出扇形投影时的极坐标表示.反投影是投影的逆变换,根据正弦图,可以很容易得出平行反投影的处理过程.对于扇形反投影,本文介绍了两种方法,一是参考MATLAB ifanbeam函数,将扇形投影数据重排成平行投影数据,这是个

1.未定义与 'struct' 类型的输入参数相对应的函数 'tb_optparse' 在运行matlab程序时,出现上述错误. 原因是tb_optparse在common文件夹里面,没在robot文件夹里面,我们只添加了robot到搜索路径里面.添加下路径就好了. 参考robtics调用函数报错:未定义输入参数对应的函数 'tb_optparse' 2.建立MATLAB仿真模型. 建立机械臂模型 3.MATLAB中Scope图形设置坐标轴参数. 在MATLAB命令行中添加如下代码,在编辑里选择

最近做验证码识别,原本用MATLAB已经实现的整个识别模型,不过代码要部署在Linux服务器上还是需要用另外的语言实现,于是决定用Python + OpenCV来实现. bwlabel函数的作用是检测二值图像中连通域的个数及为每个连通域标记后的矩阵. 关于连通域检测算法我是参考的http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad81d4310102vmll.html 这篇文章中的基于行程的标记 方法,以及传统的Two-Pass方法. 传统的Two-pass方法中关于连通域标记的规

6.1 截图保存方式 Ctrl+Alt+A 6.2 拷贝试图方式 Edit→Copy Current View to Clipboard 6.3 saveas函数 用于保存figure或者simulink框图. saveas(h,'filename.ext')%直接将句柄h所表示的对象保存到filename.ext文件中 saveas(h,'filename','format')%将句柄h所表示的对象以format的格式保存到名为filename的文件中 后缀名 格式说明 后缀名 格式说明 ai

参考: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/exist.html?searchHighlight=exist&s_tid=doc_srchtitle 2. 官方解释: exist 检查变量.脚本.函数.文件夹或类的存在情况 全页折叠 语法 exist name exist name searchType A = exist(___)   说明 示例 exist name 以数字形式返回 name 的类型.此列表描述与每个值关联的类型: 0 - n

前言 数学建模对matlab水平的要求 了解matlab的基本用法,如常用命令.脚本结构.矩阵的基本操作.绘图等: 熟悉matlab的程序结构,能创建和引用函数: 熟悉常见模型的求解算法和套路: 自主编程,能够建立和求解没有套路的数学模型 如何提高matlab建模水平 了解常见的模型和求解方法: 注意积累和总结常用方法的程序  运算符 四则(加减乘除):+ - * / 左除:\ 幂:^ 转置(行向量转列向量.复数共轭转置等):' 点运算:. 1.常用函数 sqrt(x) # 开平方 abs(x)

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度