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生成 Faure 序列 - (适用于 QMC 学习)- matlab 开发

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简介:
本MATLAB项目提供Faure序列的高效生成算法,旨在支持伪随机数生成的研究与教学中的准蒙特卡洛方法(QMC)。 函数 FAURE 生成 d 维、b 基 Faure 序列的元素 0 到 k。这是某些“准蒙特卡罗”(QMC) 算法的一部分。有关详细信息,请参阅该函数的帮助文档。

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客服
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  • Faure - ( QMC )- matlab
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    本MATLAB项目提供Faure序列的高效生成算法,旨在支持伪随机数生成的研究与教学中的准蒙特卡洛方法(QMC)。 函数 FAURE 生成 d 维、b 基 Faure 序列的元素 0 到 k。这是某些“准蒙特卡罗”(QMC) 算法的一部分。有关详细信息,请参阅该函数的帮助文档。
  • PN-MATLAB
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    本项目为MATLAB环境下开发的一套PN(伪随机噪声)序列生成工具。通过高效算法实现多种长度和类型的PN码创建,适用于通信系统仿真与测试。 这段小的Matlab代码有助于理解如何生成PN序列。
  • Faure资料.rar
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    《Faure序列资料》包含了关于Faure低 discrepancy 序列的各种信息和应用实例,适用于需要进行数值积分或计算机图形学研究的学者与学生。 Faure序列是一种低 discrepancy 序列,在数值积分、计算机图形学等领域有广泛应用。分享 Faure 序列的代码实现可以帮助开发者更好地理解和使用这一技术。以下是 Faure 序列的一个简单 Python 实现示例: ```python import numpy as np def next_prime(n): if n % 2 == 0: n += 1 while not is_prime(n): n += 2 return n def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(np.sqrt(num)) + 1): if num % i == 0: return False return True class FaureSequence(object): def __init__(self, dimension=1): self.primes = [next_prime(i) for i in range(dimension * 2)] def generate(self, n_points=1): points = np.zeros((n_points, len(self.primes))) for j in range(len(points)): point = [] x_j = j for prime_index in range(len(self.primes)): p_i = self.primes[prime_index] digit_sum = 0 while x_j > 0: digit_sum += (x_j % p_i) x_j //= p_i point.append(digit_sum / float((p_i - 1) * p_i ** int(np.log(j + 1) / np.log(p_i)))) points[j] = point return points # 使用示例代码: faure_seq = FaureSequence(2) points = faure_seq.generate(n_points=5) print(points) ``` 该实现包括了一个辅助函数 `next_prime()` 来找到下一个素数,以及一个类 `FaureSequence` 用于生成 Faure 序列。此代码可以作为学习和实验的起点。 希望这个分享对你有所帮助!
  • EditSeq,分析。
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    EditSeq是一款专为生物学家设计的软件工具,用于高效分析和比较DNA及蛋白质序列,支持多样化的编辑操作与灵活的数据可视化功能。 生物学序列分析软件能够方便地对基因序列进行分析,并可用于查找和比对序列。
  • Matlabm
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    本简介介绍如何使用MATLAB编程语言来生成m序列(最大长度序列),一种重要的伪随机二进制序列,在通信系统中广泛应用。通过简单的代码实现复杂的功能,适合初学者学习和理解随机信号处理的基础知识。 基于Matlab生成m序列的方法有很多,可以通过编写特定的函数来实现这一目标。首先需要了解m序列的基本原理以及如何在Matlab环境中构建相应的线性反馈移位寄存器(LFSR)结构。通过合理选择多项式和初始状态,可以有效地产生具有所需特性的伪随机二进制序列。 生成的具体步骤包括: 1. 确定用于生成m序列的本原多项式的系数; 2. 设定合适的初值条件; 3. 编写循环移位及反馈运算代码实现LFSR过程; 4. 输出结果并进行验证,确保产生的序列为正确的m序列。 这样就可以利用Matlab软件轻松地完成m序列的生成任务,并应用于通信系统仿真、随机数产生等领域。
  • MATLABM
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件生成M序列(最大长度线性反馈移位寄存器序列),涵盖基本原理及编程实现。 m序列是利用线性反馈移位寄存器(LFSR)产生的最长周期序列的简称,在通信、密码学等领域有广泛应用。它是一种伪随机序列,并且可以通过MATLAB编程环境生成。 在使用MATLAB实现时,首先定义一个5阶的LFSR,即包含五个位置的移位寄存器。`fbconnection`数组表示反馈连接配置。通过循环结构更新寄存器的状态并存储到m序列中。 具体来说,在每次迭代过程中,计算当前状态下的新值,并将其作为下一个周期的第一个元素添加至序列中。同时将旧数据向右移动一位以保持移位寄存器的连续性。这个过程一直持续直到生成一个完整的周期长度的m序列为止。 在MATLAB代码里有两个主要函数:`Mchansheng`和`m_sequence`。前者调用后者来产生并展示结果,而后者负责根据给定反馈连接配置生成具体的m序列数据。 最后,在图形界面中使用stem命令绘制出该5阶的周期性m序列,并通过title函数添加相应的标题信息以便于后续分析研究工作。 综上所述,此程序能够直观地演示如何利用MATLAB环境创建特定长度和特性的m序列,从而支持各类通信场景下的随机信号需求。
  • MATLABM
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来生成M序列(最大长度序列),包括必要的函数和步骤,适用于通信系统中的伪随机信号产生。 用Matlab编写生成扩频通信所需的最大长度线性移位寄存器序列。
  • PN:利该代码实现伪随机的创建-MATLAB
    优质
    本MATLAB项目提供了一种生成PN(Pseudo Noise)序列的方法,用于通信系统中的同步和加密。通过简单易用的代码,用户可以轻松地创建高质量的伪随机序列。 PN序列生成可用于多种目的,例如加扰、测试和调试等。
  • PN器函数:最大长度MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码提供了一个高效的PN序列生成器函数,能够产生具有最大长度特性的伪随机序列,广泛应用于通信系统中。 要使用这个函数,请定义一个变量,例如 var,并将其设置为 pnseq(a, b, c) 的结果。关于 a、b 和 c 的详细信息可以在提供的 zip 文件中找到。
  • MATLABM
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    本教程介绍如何使用MATLAB编程语言生成Maximal Length(M序列),探讨其随机特性在通信系统中的应用。 使用MATLAB自带的函数`primpoly(n,all)`可以计算出n阶反馈逻辑对应的多项式。其中参数n表示反馈逻辑的阶次,并决定了密钥长度。通过该函数得到反馈逻辑的十进制表示后,就可以基于此生成任意起始位的m序列。如果计算机硬件足够强大,理论上可以轻松算出百万位二进制密钥的所有可能组合。