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MATLAB中的模拟网络编码(ANC)代码

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简介：
本段落提供关于在MATLAB环境下实现和分析模拟网络编码（ANC）技术的源代码概述。这些代码旨在帮助研究者和学生理解ANC的工作原理及其在网络通信领域的应用价值。 关于物理层网络编码与模拟网络编码（ANC）的MATLAB仿真代码分享。此套代码包含四个独立程序，希望能对大家有所帮助。所有代码均为个人原创编写，并将附上相应的研究论文供参考。

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  • MATLAB中的模拟网络编码(ANC)代码
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    本段落提供关于在MATLAB环境下实现和分析模拟网络编码（ANC）技术的源代码概述。这些代码旨在帮助研究者和学生理解ANC的工作原理及其在网络通信领域的应用价值。 关于物理层网络编码与模拟网络编码（ANC）的MATLAB仿真代码分享。此套代码包含四个独立程序，希望能对大家有所帮助。所有代码均为个人原创编写，并将附上相应的研究论文供参考。
     
  • ANC物理层的网络编码
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    本研究探讨了在网络通信中的ANC（Arctic Network Coding）技术在物理层的应用，旨在通过引入先进的网络编码策略来提升数据传输效率与可靠性。 物理层网络编码，又称双向协同通信，使用BPSK加上差分调制技术。主要研究内容是分析系统的BER曲线。
     
  • MATLAB中的网络编码源代码
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现网络编码功能的开源程序代码，适用于从事通信系统和信息理论研究的研究人员及学生。 关于网络编码的MATLAB源程序在网上很少见。这里提供了一份来自瑞典皇家理工学院的网络编码源代码，希望能对大家有所帮助。
     
  • NS2中DoS网络攻击的TCL源代码模拟
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    本研究利用TCL脚本在NS2平台上仿真DoS（拒绝服务）网络攻击，分析其对网络性能的影响，为网络安全防护提供理论依据。 NS2模拟DoS网络攻击的源代码使用了Tcl语言编程实现。它可以进行网络攻击仿真，并分析攻击强度。
     
  • Slicesim: 5G网络切片模拟代码
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    Slicesim是一款用于模拟和研究5G网络切片技术的开源软件工具。它为开发者、研究人员提供了一个灵活且功能强大的平台，以便在不依赖实际硬件的情况下探索5G网络架构及其性能优化方案。 SliceSim：5G网络中用于网络切片的仿真套件 作者：阿卜杜勒-拉赫曼·迪尔马斯（Abdurrahman Dilmaç） 穆罕默德·艾敏古尔（Muhammed Emin Guler） 项目顾问：图娜·图格库教授 介绍： 5G广泛定义了网络切片的概念，旨在提供可以针对各个服务进行定制的不同且独立的专用逻辑网络。云基础设施下的所有切片都结合了它们各自的需求，例如带宽和延迟等。 项目的目的是为由基站和客户端组成的网络提供一个仿真套件，以适应并简化对不同概念的分析，在5G的各种场景中适用。 方法： 离散事件模拟使用Python 3.7、Simpy、Matplotlib及KDTree。YAML用于读取输入配置。 定义： 客户：模拟消费者。通过给定的分布参数生成消耗请求。 基站切片：模拟资源，根据设定值进行操作。 输入设置示例： settings : simulation_time : 100 # 指定仿真时间长度为100单位
     
  • MATLAB网络模拟
    优质
    MATLAB网络模拟是利用MATLAB软件进行网络系统建模、仿真与分析的技术。它提供了强大的工具箱支持，适用于研究和开发通信网络、互联网协议及网络安全等领域的问题。 用MATLAB实现的事件驱动网络仿真程序。
     
  • MATLAB模糊神经网络的代码
    优质
    本代码展示了如何在MATLAB中构建和应用模糊神经网络，适用于进行复杂的模式识别与控制系统设计。 fnnFnnSimu 是一个用于模糊神经网络仿真的 MATLAB 函数。其功能是调用经过训练的模糊神经网络模型，并对输入样本进行仿真。该函数的格式为 `retstr = FnnSimu(kd, sj, td)`，其中参数说明如下： - kd：学习阈值。 - sj：学习进度。 - td：仿真输入数据。
     
  • BA网络-SEIR模拟代码包RAR版
    优质
    本RAR版资源包包含了基于BA无标度网络模型与SEIR传染病模型相融合的计算机模拟代码，旨在研究复杂网络环境下疾病传播特性及防控策略效果。 这是一份非常实用的 Python 病毒仿真模拟教程，适合有 Python 基础、系统工程以及病毒仿真相关大作业需求的同学使用。
     
  • Matlab中的Benchmark模型神经网络代码: Neural-Network
    优质
    这段代码提供了一个在MATLAB环境中运行基准测试的神经网络模型。它有助于研究和比较不同架构下的性能表现，适用于学习与开发神经网络项目。 在MATLAB中实现BP算法以解决两层螺旋问题（Two-Nested-Spirals Problem），该模型包含两个嵌套的螺旋图案‘o’和‘+’，目标是将这两个模式区分开来。为了防止过拟合，在隐藏层的最后一层加入了Dropout技术，并且使用了L2正则化项以优化权重参数。 输出结果采用独热编码（one-hot）表示法并利用softmax函数计算分类概率分布。此外，还需在图上绘制模型的决策边界以便直观地评估模型性能。 整个项目包含四个文件： 1. TwoNestSpiralsUseGivenSet.m：这是主程序脚本，用于生成数据集、训练神经网络以及测试其准确性。 2. ReLU.m 和 ReLUGradient.m：这两个文件分别定义了ReLU激活函数及其梯度计算方法。 3. softmax.m：此文件实现了softmax操作以处理输出层的多分类任务。 需要特别注意的是，在实现前向传播的过程中，应该定义一个通用的函数供训练和测试时共同使用。如果在修改代码过程中不慎更改了训练部分却忘记调整测试段落中的相应逻辑，则需重新审视并修正相关细节。
     
  • MATLAB中复杂网络度分布图的编程代码
    优质
    本段代码展示了如何使用MATLAB绘制复杂网络的度分布图，适用于科研和教学领域。通过分析节点连接性，帮助理解网络结构特性。 复杂网络聚类系数的MATLAB编程代码可以将复杂网络存储为矩阵，并进一步编写程序以获得度分布图。