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MATLAB开发-DWTOFDM代码

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的DWTOFDM（双重窗口技术正交频分复用）通信系统仿真代码，适用于学术研究和工程应用。 Matlab开发-DWTOFDMCODE：离散小波变换应用于OFDM技术的实现。

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  • MATLAB开发-DWTOFDM代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的DWTOFDM（双重窗口技术正交频分复用）通信系统仿真代码，适用于学术研究和工程应用。 Matlab开发-DWTOFDMCODE：离散小波变换应用于OFDM技术的实现。
     
  • GNDO源代码-MATLAB开发
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    GNDO源代码-MATLAB开发提供了基于MATLAB环境下的GNDO（广义噪声衰减优化）算法的完整源码，适用于音频处理和噪音抑制的研究与应用。 这是一套基于广义正态分布优化算法（GNDO）的新元启发式方法的源代码。与大多数已报道的元启发式方法不同，GNDO仅需基本种群大小和终端条件（例如函数评估的最大数量或迭代次数的最大限制）来进行优化操作。因此，GNDO能够轻松应用于各种不同的优化问题中。关于GNDO的具体描述可以在我们发表于《Energy Conversion and Management》期刊上的论文“Generalized Normal Distribution Optimization and Its Applications in Parameter Extraction of Photovoltaic Models”中找到。
     
  • MSRCR代码- MATLAB开发：MSRCR
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    MSRCR是MATLAB中用于音频处理的一种算法实现，它基于Masking-Scaled Recursive Comb filter，主要用于改善音频信号的质量和清晰度。该代码提供了一个有效的途径来应用MSRCR技术于各种音频增强场景之中。 大家好，我需要紧急帮助。我在网上找到了一段 MSRCR 代码，但有些部分我真的不明白。比如这个公式：b(i,j) =exp(-((i-nn)^2+(j-nn)^2)/(k1*alf))/(k2*pi*alf*10000); 这个等式是关于什么的？还有为什么选择 k1、k2 和 alfa 的值呢？它们的选择依据是什么？我真的很困惑，如果有人能解释清楚的话，我会非常感激。
     
  • 二分法(Matlab代码)- matlab开发
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的经典数值分析算法——二分法的代码。用户可以利用这段代码高效地求解非线性方程的根，并附有详细的注释和示例，便于学习和应用。 二分法是一种求根方法，适用于任何已知具有相反符号的两个值的连续函数。该方法包括重复平分由这些值定义的区间，并选择函数改变符号的子区间，因此必须包含根。 例如： 输入区间的左端点为2。 输入区间的右端点为3。 设定误差范围为0.001。 根据上述条件计算得到的根是 2.706。
     
  • Matlab开发-MarkovCopula代码包ZIP
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    MarkovCopula是一款用于MATLAB环境下的开源软件包，提供了一系列针对Markov Copula模型的开发工具和函数。该ZIP文件包含了所有必要的源代码及示例文档，便于用户快速上手使用。 在IT领域，Matlab是一种广泛使用的高级编程环境，在科学计算、数据分析及工程应用方面尤其流行。本主题聚焦于“matlab开发-MarkovCopulacodezip”，这是一个关于使用Matlab实现马尔可夫交换Copula模型的代码资源。Markov Switching Copula（MSC）模型是金融工程和风险管理中的重要工具，它结合了马尔可夫过程与Copula理论，用于处理时间序列数据中不同状态间的依赖结构变化。 Copula函数允许我们将不同变量之间的联合分布与其各自的边际分布分离，从而能够灵活地建模非线性和非对称的依赖关系。理解马尔可夫过程是必要的：马尔可夫过程是一个随机过程，在下一状态的概率只取决于当前的状态而与历史无关，这种特性被称为“无后效性”或“马尔可夫性质”。在金融领域中，它常用于建模市场状态的切换，例如经济周期中的繁荣和衰退。 Copula的概念引入：Copula是数学统计中的一个概念，它可以连接多个随机变量的边际分布形成它们的联合分布。不同的类型如Archimedean、Frank、Gumbel及Clayton等具有特定依赖强度和尾部相关性特征，在金融风险分析中常用来处理资产收益率之间的复杂相关性。 在Matlab中开发Markov交换Copula模型通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：收集并处理相关的金融时间序列数据，如股票价格、收益率及波动率等。 2. 状态识别：利用马尔可夫过程建立状态模型，并确定不同经济状态的转移概率。 3. 边际分布估计：对每个状态下数据进行边际分布参数估计，例如正态分布或t分布。 4. 选择和构建Copula：根据数据依赖特性选择合适的Copula类型并估计其参数。 5. 模拟与评估：通过Copula模型生成多期联合分布，并据此评估风险指标如VaR（Value at Risk）及CVaR（Conditional Value at Risk）等。 6. 优化和调整：依据实际结果与市场表现的比较，调整模型参数以提高预测精度。 “license.txt”可能是该代码资源的许可证文件，“Markov_copula_code”则包含实现上述步骤所需的具体Matlab函数及脚本。通过阅读理解这些代码，开发者可以学习如何在Matlab环境下构建和应用马尔可夫交换Copula模型，并为金融风险管理和投资决策提供科学依据。 实际应用场景中，该模型不仅适用于金融市场，还可以扩展到气候学、保险精算以及生物统计等领域，在处理动态依赖关系及状态转换需求的场景下均可考虑采用这种模型。
     
  • AM调制代码- MATLAB开发
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    本项目提供了在MATLAB环境中实现AM（幅度调制）信号的基本功能代码，包括信号产生、调制与解调过程。适合通信原理课程学习和研究使用。 AM（Amplitude Modulation，幅度调制）是通信技术中的基本调制方式之一，它通过改变载波信号的幅度来传输信息。在探讨“AM调制：MATLAB开发”的主题时，我们将深入理解AM调制的概念及其工作原理，并利用MATLAB进行编程实践。 AM的基本思想是在低频的信息信号（例如语音或数据）和一个高频的载波信号之间建立联系，通过使载波幅度随信息的变化来传输信息。在实际应用中，信息通常包含在一个特定频率范围内，而载波具有较高的频率以确保有效远距离传输，并可通过天线发射。 MATLAB是一个强大的数学计算与仿真平台，非常适合用于模拟和分析通信系统。实现AM调制的MATLAB过程包括以下步骤： 1. **生成信息信号**：创建一个代表信息源的低频正弦波、方波或随机序列信号，在MATLAB中可使用`sin`函数或`rand`函数来完成。 2. **生成载波信号**：高频载波通常为正弦波，其频率远高于信息信号。在MATLAB中，我们利用`sin`函数设定合适的频率和幅度以创建载波。 3. **调制过程**：AM通过乘法操作实现，即信息与载波相乘得到调制后的信号，在MATLAB中使用`.*`完成此步骤。 4. **添加噪声**：实际通信系统中的信号会受到各种干扰。在MATLAB中，我们可以用白高斯噪声来模拟这一现象，并利用`randn`函数生成噪声并将其与调制信号相加。 5. **滤波和解调**：通过使用如`fir1`或Butterworth等滤波器减少噪声后，再进行解调恢复原始信息。MATLAB提供了多种实现方法，包括简单的包络检波或更复杂的同步检波技术。 6. **可视化结果**：利用MATLAB的绘图功能绘制信号在不同阶段的变化情况（如原始信息、载波、已调制和解调后的信号），以验证整个过程的有效性。 通过实践这些步骤，并运行相关代码，可以深入理解AM调制的工作原理及其应用价值。这不仅有助于掌握基础通信技术，也为进一步学习更高级的通信系统奠定了坚实的基础。
     
  • PICEAg_MATLAB.zip: PICEA-g 的 MATLAB 代码 - matlab 开发
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    PICEAg_MATLAB.zip包含用于多目标优化问题的PICEA-g算法的MATLAB实现。此工具箱为研究人员和工程师提供了灵活且高效的解决方案，适用于各种应用场景。 使用目标向量的 Preference-inspired coevolutionary 算法 (PICEA-g) 的源代码展示了该算法的应用。PICEA-g 是一种具有竞争力的多目标优化器，其性能可与 NSGA-II 和 MOEA/D 等最先进的算法相媲美（甚至更好）。此外，PICEA-g 易于使用，它只需要一个种群大小参数即可运行。
     
  • Matlab 凸包算法实现代码 - matlab开发
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    这段资源提供了使用MATLAB语言实现凸包算法的源代码。通过该代码，用户可以轻松地计算出二维平面上给定点集的凸包边界。适合于需要进行几何分析和图形处理的研究人员与工程师。 有关更多信息和理解代码，请访问：http://codesmesh.com/convex-hull-matlab-code-and-explanation/ 去掉链接后的句子为： 关于更多详细信息和对代码的理解，可以参考相关页面上的内容。
     
  • 全波整流MATLAB代码-_MATLAB开发
    优质
    这段简介可以描述为：“全波整流MATLAB代码”提供了一个实现交流电到直流电转换的全波整流器仿真模型。此资源包含详细的注释与解释，帮助用户理解其工作原理，并应用于电力电子学的学习和研究中。适合初学者及专业人士使用MATLAB进行电路设计与分析。 仿真全波全控桥式整流器的程序要求在指定触发角下输入以mH为单位的峰值电压、频率、电感L和电阻R。