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MATLAB 中心线拟合代码-BER 模拟: berSimulation

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简介:
berSimulation 是一个利用 MATLAB 编写的中心线拟合代码,专注于BER(Bit Error Rate)模拟分析,适用于通信系统性能评估。 在MATLAB中拟合中心线的代码用于衰落信道中的OFDM变型BER仿真。该代码对源自IEEE802.11标准的OFDM通信系统进行了仿真实验,主要是一次性使用的脚本,但在某个明智时刻做了些概括性的改进,使得将其转换为API变得相对简单(“这是我的骄傲和喜悦”)。运行起来其实很简单:在MATLAB中执行main.m文件。这通常比尝试理解Interface.m更直接。 程序会首先询问您希望传输的位数,根据您的内存大小和个人耐心程度来选择合适的数值。接下来,它将要求输入要模拟的OFDM变体类型。选项3是一个有趣的设置,我们稍后将会讨论更多细节。最后一步是请求以dB为单位的K值——这是峰值镜面(视线)功率与多径衰落信号强度比的对数形式表示。 任何数值都可以接受,并且之后您将看到一个包含BER曲线图的结果展示窗口,同时仿真数据会被保存到simData.mat文件中。当后续进行曲线拟合时,这个文件将会变得非常有用。 如果您选择自定义变体,则可以设置以下OFDM参数:子载波配置(包括数据、虚拟和导频子载波的分布);循环前缀长度与后缀间隔;符号持续时间以及标称中心频率。您会注意到这里有两个通带功能的设计,是的,在项目开发过程中确实需要考虑这些细节。

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客服
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  • MATLAB 线-BER : berSimulation
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    berSimulation 是一个利用 MATLAB 编写的中心线拟合代码,专注于BER(Bit Error Rate)模拟分析,适用于通信系统性能评估。 在MATLAB中拟合中心线的代码用于衰落信道中的OFDM变型BER仿真。该代码对源自IEEE802.11标准的OFDM通信系统进行了仿真实验,主要是一次性使用的脚本,但在某个明智时刻做了些概括性的改进,使得将其转换为API变得相对简单(“这是我的骄傲和喜悦”)。运行起来其实很简单:在MATLAB中执行main.m文件。这通常比尝试理解Interface.m更直接。 程序会首先询问您希望传输的位数,根据您的内存大小和个人耐心程度来选择合适的数值。接下来,它将要求输入要模拟的OFDM变体类型。选项3是一个有趣的设置,我们稍后将会讨论更多细节。最后一步是请求以dB为单位的K值——这是峰值镜面(视线)功率与多径衰落信号强度比的对数形式表示。 任何数值都可以接受,并且之后您将看到一个包含BER曲线图的结果展示窗口,同时仿真数据会被保存到simData.mat文件中。当后续进行曲线拟合时,这个文件将会变得非常有用。 如果您选择自定义变体,则可以设置以下OFDM参数:子载波配置(包括数据、虚拟和导频子载波的分布);循环前缀长度与后缀间隔;符号持续时间以及标称中心频率。您会注意到这里有两个通带功能的设计,是的,在项目开发过程中确实需要考虑这些细节。
  • MATLAB用于管道线-PIPE
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    本段代码为在MATLAB环境中使用的PIPE工具,专门针对三维空间中的点云数据进行处理,通过优化算法精确提取出管道的中心线,适用于工业检测与自动化分析场景。 在Matlab环境中用于分析光电转换电影的软件包包括了一段拟合中心线的代码。这段代码是由Rotem Gura Sadovsky在麻省理工学院Jeremy England博士实验室开发,旨在为科学界提供帮助。 该软件名为光转换强度分布扩展(PIPE),能够测量活细胞中的蛋白质扩散情况。其工作原理是通过使用可光转换荧光蛋白产生的脉冲信号,在产生峰值荧光区域后分析随着扩散而变化的空间信号宽度。此信号的宽度直接反映了分子集合体在均方位移上的特性,进而可以计算出该集合体的扩散系数。 软件的主要执行文件包括: - PIPE.m:这是主程序,接收输入数据的形式为文件夹路径或由PIPE_read_2d_movie.m读取的Matlab矩阵。 - PIPE_read_2d_movie.m:这个脚本用于从原始的数据文件创建二维电影格式的数据矩阵。通常情况下用户无需直接运行此脚本。 分析的核心功能包括: - PIPE_calc_gaussian_widths.m:该函数使每个强度轮廓拟合高斯分布,并从中提取宽度信息。 -PIPE_calc_D_of_expanding_gaussians.m: 这个脚本进一步处理,计算扩散系数。
  • MATLAB的曲线
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    这段简介可以这样写: 本文章提供了一系列针对不同应用场景的MATLAB曲线拟合示例代码,帮助读者掌握在MATLAB中实现数据拟合的技术。 在MATLAB中进行曲线拟合时,只需更改代码中的ui和uo的值即可完成所需的拟合操作。完成后,可以通过workspace查看直线参数。
  • MATLAB线
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    本代码用于实现MATLAB环境下的直线拟合功能,通过输入数据点集,采用最小二乘法计算最佳拟合直线方程,并支持可视化展示。 在 MATLAB 中进行直线拟合时,使用函数形式输入点的坐标来计算,并输出参数及其偏差估计值。
  • MatlabCox-R:
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    本资源提供利用MATLAB实现Cox比例风险模型的代码,适用于生存分析中的数据拟合与模型评估。通过R语言接口增强功能,便于科研和数据分析人员使用。 这是我为客户、同事或我自己编写的各种R和其他代码的地方,用于学习和演示。 尽管许多成熟的R包可以轻松实现大多数功能,但我仍尝试将一些注释良好且概念清晰的代码组合在一起以从头开始构建。 通常使用这些程序包提供示例来比较结果。 最近,我一般创建某种类型的文档而不是标准的*.R文件,因此您也可以检出该存储库。 模型拟合 与各种型号的拟合相关的代码: 一因素随机效应、二因素随机效应... 贝叶斯(主要是斯坦) 具有beta响应的混合模型等 SC和TR 仓库的这一部分已被弃用,但曾经是“短期课程”和“技术报告”的一部分。 请改为查看信息库或转到网站的相关部分,在其中可以找到成品。 其他 一些随机的小项目: FizzBuzz测试、递归地反转字符串、递归换行等。
  • MATLAB线
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    本段代码展示了如何使用MATLAB进行直线拟合,包括数据点导入、模型构建及可视化等步骤,适用于数据分析和科学计算。 Matlab直线拟合代码通常用于数据分析和图形绘制过程中。这类代码能够帮助用户通过给定的数据点来确定一条最佳的直线方程,实现数据的趋势分析或预测功能。在编写此类代码时,一般会使用polyfit函数进行多项式曲线拟合,并且设定为一次多项式以得到直线关系。 示例代码如下: ```matlab % 定义x和y的数据点 x = [0 1 2 3 4]; y = [-1 -0.5 0.2 0.9 2]; % 使用polyfit函数进行一次多项式拟合(直线) p = polyfit(x, y, 1); % 计算得到的线性方程 m=p(1); % 斜率 b=p(2); % 截距 disp([斜率为: , num2str(m)]); disp([截距为: , num2str(b)]); ``` 这段代码展示了如何使用Matlab进行简单的直线拟合操作,帮助用户理解和应用线性回归的基本概念。
  • MATLAB线性和线
    优质
    本代码集涵盖了使用MATLAB进行数据拟合的多种算法和函数,包括但不限于非线性和线性模型。适合科研与工程应用的数据分析需求。 首先分析该函数:它是一个较强的非线性函数,因此不能使用一般的最小二乘法进行拟合。如果一定要用最小二乘法,则参数A必须已知,再利用这种方法进行拟合。附程序2.
  • MATLAB圆的
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    本段代码展示如何使用MATLAB进行数据点集的最佳圆形拟合,适用于图像处理、机器人导航等领域。 根据多个散点拟合出圆的程序已经完成,包括了计算圆的半径、圆心坐标以及拟合程度等功能。你可以下载代码并替换自己的数据进行使用。
  • MATLAB的光谱
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    本代码库提供了在MATLAB环境下进行光谱数据分析与拟合的工具集,适用于化学、物理和工程等领域。用户可利用该资源对实验数据进行模型构建、参数优化及结果可视化分析。 进行光谱洛伦兹拟合,计算光谱强度,并对结果进行归一化处理。
  • MATLAB的曲面
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    本段落介绍了一套用于在MATLAB环境中进行曲面拟合问题求解的代码。该工具旨在帮助用户通过输入数据点自动生成并优化适合的数据模型表面,适用于科学研究和工程设计中复杂数据集的分析与可视化需求。 曲面拟合的MATLAB代码能够实现任意精确度和任意范围内的拟合。