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GPSR算法Matlab代码-使用Sparco包

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简介:
本资源提供基于MATLAB环境下的GPSR算法实现代码,特别依赖于Sparco工具箱,适用于稀疏信号处理研究。 感谢您下载SPARCO工具箱!这是一个用于测试和评估稀疏重建算法的环境,并包含一系列在压缩感知文献中常见的问题实例。此外,它还提供了一个框架来实现新的测试问题并包含了在此上下文中所需的线性算子库。 该工具的核心在于解决形如A*x + r = b的线性系统,其中A是一个m×n维的矩阵(或更广义地称为线性运算符),向量b代表观测到的数据。目标是找到一个稀疏表示形式的n维向量x,使得残差r在某种范数下尽可能小。 安装和设置步骤如下: 1. 启动Matlab并确保工作目录已设定为包含SPARCO源文件的位置。 2. 在命令行中运行`>> sparcoSetup` 3. 这个脚本会将相关的目录添加到您的Matlab路径里,并尝试永久性地保存这些更改。

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  • GPSRMatlab-使Sparco
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    本资源提供基于MATLAB环境下的GPSR算法实现代码,特别依赖于Sparco工具箱,适用于稀疏信号处理研究。 感谢您下载SPARCO工具箱!这是一个用于测试和评估稀疏重建算法的环境,并包含一系列在压缩感知文献中常见的问题实例。此外,它还提供了一个框架来实现新的测试问题并包含了在此上下文中所需的线性算子库。 该工具的核心在于解决形如A*x + r = b的线性系统,其中A是一个m×n维的矩阵(或更广义地称为线性运算符),向量b代表观测到的数据。目标是找到一个稀疏表示形式的n维向量x,使得残差r在某种范数下尽可能小。 安装和设置步骤如下: 1. 启动Matlab并确保工作目录已设定为包含SPARCO源文件的位置。 2. 在命令行中运行`>> sparcoSetup` 3. 这个脚本会将相关的目录添加到您的Matlab路径里,并尝试永久性地保存这些更改。
  • NS-3 GPSR
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    NS-3 GPSR源代码包是用于在NS-3网络仿真平台中实现GPSR(贪婪 perimeter Stateless Routing)协议的一系列源码和配置文件。该包为研究者提供了进行无线网路路由算法模拟的重要工具,帮助深入理解及优化GPSR性能。 适用于ns-3.26及以下版本的内容无需修改GPSR和Location-service部分。
  • GPSR路由分析
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    《GPSR路由算法分析》一文深入探讨了GPSR(地理定位基于位置的路由)算法在无线传感器网络中的性能,重点分析了其路由机制、优势及局限性。文章结合实例和实验数据,对比了GPSR与其他路由协议的差异,并提出了改进策略以提升网络效率与可靠性。 经典的基于位置的路由协议可以用MATLAB语言进行编写。
  • NS2中GPSR的源
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    该文档提供了针对网络模拟器NS2开发的GPSR(贪婪.Perimeter路由)协议的源代码。此代码帮助研究者和开发者在无线传感器网络中实现高效的地理位置感知数据传输机制。 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)是一种在无线传感器网络(WSN)中广泛使用的多跳路由协议。它的设计目标是高效、简单并且能够适应网络拓扑的变化,使得研究者和学生可以深入理解该协议的工作原理并进行仿真研究。 NS-2是一个流行的开源网络模拟器,用于模拟各种网络协议和拓扑结构。它支持TCP/IP协议栈和其他网络层协议,如UDP等。在NS-2中实现GPSR协议可以帮助我们分析和评估其在不同网络条件下的性能表现。 以下是GPSR的主要特点: 1. **贪婪前进**:当目标节点处于发送节点的视线范围内时,数据包沿着最短距离路径(即“贪婪”)向目标节点进行转发。这种策略在节点分布均匀的情况下非常有效。 2. **环路避免**:如果目标不在视野内,则GPSR会利用一种机制来防止数据传输过程中出现循环现象,并切换到“泛洪模式”。在这种模式下,数据包沿环形方向传播直到找到可以继续进行“贪婪”前进的节点。 3. **状态less**:GPSR不需要维护复杂的路由表,这减少了内存需求和功耗。 4. **自适应性**:由于它不依赖于预计算的路径信息,因此能够很好地应对网络拓扑的变化情况,例如当节点移动或出现故障时的表现依然稳定。 在NS-2中实现GPSR通常包括以下几部分: 1. **Agent模块**: 定义了GPSR的数据包特性和行为模式。这涉及到如何处理接收到的数据包以及决定下一个转发节点的策略。 2. **MAC层接口**:可能需要与不同的MAC层协议(如802.11)进行交互,以确保物理层通信能够顺利执行。 3. **Topology模块**: 可能包含用于检测网络拓扑变化机制的部分内容。这部分有助于维护对当前网络环境的实时感知能力。 4. **Simulation脚本**:这些.tcl文件负责设置网络参数、创建节点连接,并启动模拟过程,以便于进行各种实验和测试。 5. **Result分析工具**: 用以收集并解析仿真结果的数据,例如吞吐量、延迟时间和丢包率等关键指标。 通过修改和使用上述源代码可以探索不同的网络场景(如动态网络环境或多跳情形),从而评估GPSR协议的性能。此外还可以将GPSR与其他路由方案进行比较研究,以深入了解其优势及局限性。 总之,NS-2中的GPSR源代码为无线传感器网络领域内的研究人员提供了一个重要的工具集,不仅有助于理论学习还能通过实践加深对这个特定协议及其在模拟环境下的实现方式的理解。
  • Matlab-EM.rar
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    这个资源文件包含了使用MATLAB编写的EM(期望最大化)算法相关代码,适用于聚类分析、混合模型参数估计等领域。 用MATLAB实现EM算法涉及编写代码以执行期望最大化过程。这通常包括定义初始参数、迭代计算E步和M步,并通过设定收敛准则来终止循环。在实现过程中,需要确保模型的正确性和效率,同时可以通过调试和测试验证结果的准确性。
  • GPSR压缩感知重建
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    GPSR压缩感知重建算法是一种利用正交匹配追踪及梯度投影方法优化信号稀疏表示的高效重构技术,广泛应用于无线通信和图像处理领域。 文档为MATLAB语言的GPSR算法实现,并已亲测有效。文件内包含详细的使用说明。
  • 基于Matlab编写的三种车联网路由(AODV, GPSR, LSPR)实现.zip
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    本资源包含使用MATLAB实现的三种车联网路由协议(AODV、GPSR和LSPR)源代码,适用于研究与教学。 使用Matlab语言编写实现三种车联网路由算法:AODV、GPSR 和 LSPR 路由在车联网中的应用。
  • MATLAB中的粒子群使
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    本资源提供详细的MATLAB粒子群优化算法实现代码和教程,涵盖算法原理、代码解读以及应用示例,适合初学者快速掌握并应用于实际问题求解。 粒子群算法的MATLAB代码及使用方法可以通过编写自定义函数来实现,并可以直接嵌入到项目中使用。
  • Matlab实现 - 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。