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SM4的Matlab仿真

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简介:
本项目旨在通过MATLAB实现对SM4算法的仿真,包括密钥生成、初始向量处理及加密解密过程,以验证其安全性与效率。 国密标准分组密码算法SM4的MATLAB仿真实现,仅供参考。

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  • SM4Matlab仿
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    本项目旨在通过MATLAB实现对SM4算法的仿真,包括密钥生成、初始向量处理及加密解密过程,以验证其安全性与效率。 国密标准分组密码算法SM4的MATLAB仿真实现,仅供参考。
  • BPSK_QPSK_MATLAB.rar_BPSK与QPSKMatlab仿_bpsk_qpsk仿
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    本资源包提供BPSK和QPSK调制解调技术的MATLAB仿真代码,适用于通信系统设计学习和研究。包含详细的注释说明及运行示例。 BPSK和QPSK的MATLAB仿真程序
  • OFDM经典MATLAB仿程序.rar_OFDM仿MATLAB代码_ofdm仿_ofdm仿matlab_ofdm仿可运行
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    本资源包含一系列经典的OFDM(正交频分复用)系统MATLAB仿真程序,涵盖信号生成、调制解调等过程。所有代码均能直接运行,并配有详细注释,便于学习与研究。适合通信工程及相关专业学生和研究人员使用。 我已经用MATLAB对OFDM系统进行了仿真,并且可以正常运行。
  • SOFC MATLAB 仿
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    本项目聚焦固体氧化物燃料电池(SOFC)的MATLAB仿真研究,通过建立详细模型来模拟和分析SOFC的工作性能与特性,为优化设计提供理论依据。 这是一份非常适合初学者的SOFC建模Matlab指导方针。
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    本项目通过MATLAB软件对CDMA通信系统进行建模与仿真,旨在深入理解CDMA技术的工作原理及其在多用户环境中的性能表现。 该代码可以满足基本的CDMA仿真需求,读者可以根据具体问题进行相应的代码修改。
  • SOFCMatlab仿
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    本文通过介绍固体氧化物燃料电池(SOFC)的工作原理,并利用MATLAB软件进行建模仿真,旨在探索其性能优化和应用潜力。 SOFC燃料电池simulink简化了建模过程,让使用者无需担心复杂的模型构建问题。
  • UWBMATLAB仿
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    本项目旨在利用MATLAB软件对超宽带(UWB)通信技术进行仿真研究。通过构建模型来分析和优化UWB信号传输特性及性能指标。 超宽带(UWB)技术在Matlab中的仿真 超宽带(Ultra-Wideband,简称UWB)是一种无线通信技术,它使用极低的能量在宽广的频谱上发送脉冲来传输信息。由于其低功率消耗、高定位精度、抗多径干扰和穿透能力等特性,在无线个人局域网(WPAN)、室内定位、物联网(IoT)以及生物医学应用中得到广泛应用。 Matlab环境为UWB系统的仿真提供了理想平台,支持各种数字信号处理算法,并能够深入理解其工作原理,优化系统设计并进行性能评估。下面简要介绍UWB系统的基本构成和在Matlab中的仿真步骤及工具箱的应用: **一、UWB系统基本构成** 1. **发射机(Transmitter)**:生成具有纳秒级脉冲宽度的序列,可通过直接序列扩频(DSSS)、多载波(OFDM)、脉冲位置调制(PPM)或脉冲幅度调制(PAM)等方式实现。 2. **信道模型(Channel Model)**:考虑实际无线环境中的传播特性,UWB信号需通过瑞利衰落、多径衰落等模型进行仿真和评估。 3. **接收机(Receiver)**:对接收到的经过信道传输后的信号执行解扩、解调及检测操作。这通常涉及匹配滤波器设计与同步算法实现。 **二、Matlab仿真步骤** 1. 生成符合特定脉冲形状(如矩形,高斯或升余弦)的UWB序列。 2. 应用适当的信道模型模拟信号传播过程。 3. 添加高斯白噪声以反映实际通信中的干扰情况。 4. 设计匹配滤波器进行预处理,并执行符号定时同步操作。 5. 根据所采用调制方式(如PPM、PAM)对接收信号解调并恢复原始信息内容。 6. 计算误码率,评估系统性能。 **三、Matlab工具箱的应用** 1. **Signal Processing Toolbox**: 用于创建和分析数字信号处理算法,包括脉冲生成、滤波器设计以及噪声添加等功能。 2. **Communications Toolbox**: 提供无线通信系统的编码调制解调方案,并支持信道建模等操作。 3. **Simulink**: 可以通过图形化界面快速构建UWB系统模型并进行实时仿真,便于参数调整和性能分析。 **四、R13SP1和R14文件** 这些可能是特定版本的Matlab中的代码或数据。通过对相关文档的研究,可以深入了解脉冲生成方法、信道模型实现以及接收机算法等内容,并进一步优化UWB通信系统的性能。
  • CLLCMATLAB仿
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    本项目专注于使用MATLAB进行城市物流中心(CLLC)的仿真研究,旨在优化物流操作和资源配置。通过建模与分析,寻求提高效率及减少环境影响的方法。 CLLC MATLAB仿真涉及原边的LC电路、励磁电感以及副边的LC电路,其中副边采用全桥整流,并使用闭环PI控制。所使用的MATLAB版本为2016b。
  • 2PSKMATLAB仿
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    本项目通过MATLAB对二相移键控(2PSK)调制解调技术进行仿真,展示信号处理流程及性能分析。 ```matlab clear all; close all; clc; max_length = 10; binary_sequence = zeros(1, max_length); binary_sequence = randint(1, max_length); % 创建长度为max的随机二进制序列 cp = []; modulated_signal_1 = []; frequency = 2 * 2 * pi; time_vector = linspace(0, 2*pi, 200); for n=1:length(binary_sequence) if binary_sequence(n) == 0 A = zeros(1, length(time_vector)); % 每个值对应的时间点数为200 else A = ones(1, length(time_vector)); end cp = [cp A]; % s(t),码元宽度为200 carrier_signal = cos(frequency * time_vector);% 载波信号 modulated_signal_1 = [modulated_signal_1 carrier_signal];% 与s(t)等长的载波信号,变为矩阵形式 end figure(1); subplot(4,2,1); plot(cp); grid on; axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence) -2 2]); title(二进制信号序列); cm = []; modulated_signal_2 = []; for n=1:length(binary_sequence) if binary_sequence(n) == 0 B = ones(1, length(time_vector)); % 每个值对应的时间点数为200 carrier_signal = cos(frequency * time_vector); else B = ones(1, length(time_vector)); carrier_signal = cos(frequency * time_vector + pi); end cm=[cm B];% s(t),码元宽度为200 modulated_signal_2 =[modulated_signal_2 carrier_signal]; end tiaoz=cm .* modulated_signal_2;% e(t)调制 figure(1); subplot(4, 2, 2); plot(tiaoz); grid on; axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence) -2 2]); title(2PSK 调制信号); figure(2); subplot(4, 2, 1); plot(abs(fft(cp))); axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence)/2 0 400]); title(原始信号频谱); figure(2); subplot(4, 2, 2); plot(abs(fft(tiaoz))); axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence) / 2 0 400]); title(2PSK信号频谱); % 带有高斯白噪声的信道 tz=awgn(tiaoz,10); % 在tiazo中加入白噪声,信噪比为10 figure(1); subplot(4, 2, 3); plot(tz); grid on; axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence) -2 2]); title(通过高斯白噪声信道后的信号); figure(2); subplot(4, 2, 3); plot(abs(fft(tz))); axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence)/2 0 400]); title(加入白噪声的2PSK信号频谱); % 同步解调 jiet=2*modulated_signal_1.*tz;% 相乘后信号波形 figure(1); subplot(4, 2, 4); plot(jiet); grid on; axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence) -2 2]); title(相乘后的信号); figure(2); subplot(4, 2, 4); plot(abs(fft(jiet))); axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence)/2 0 400]); title(相乘后信号频谱); % 使用低通滤波器 fp = 500; fs = 700; rp = 3; rs=20; fn = 11025; wp = fp / (fs/2); ws = fs / (fs/2); [num, den] = butter(6,rp,low,wp); figure(4) freqz(num,den) filtered_signal_ideal=filtfilt(num,den,jiet); % 抽样判决 sampled_binary_sequence=sign(filtered_signal_ideal); figure(1); subplot(4, 2, 6); plot(sampled_binary_sequence); grid on; axis([0 length(time_vector)*length(binary_sequence) -2 2]); title(抽样判决后的信号); figure(2); subplot(4, 2, 6); plot(abs(fft(filtered_signal_ideal
  • OFDMMatlab仿
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    本项目通过Matlab软件进行正交频分复用(OFDM)系统仿真,涵盖了信号调制、信道传输及解调等环节,旨在验证OFDM技术在通信中的应用效果。 在MATLAB R2016B版本的Simulink环境中进行OFDM仿真,误码率为约0.02(信噪比为10dB)。