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凯泽窗的MATLAB代码- Thesis-code: MS论文中的MATLAB代码

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简介:
这段内容包含了用于支持作者在完成硕士学位期间研究工作的MATLAB代码。这些代码主要用于分析和实现与“凯泽窗”相关的算法和技术,是相关学术探索的重要组成部分。 这段文字描述了关于Matlab中的凯泽窗的代码信息,内容如下: 这是我的论文所使用的Matlab代码。 没有任何保证, 该代码甚至可能无法正常工作。 您可以找出答案。 :) 有两个主要功能:af.m 和 makesignal.m 。 af.m 用于计算模糊度函数,而 makesignal.m 则生成传递给AF函数的信号。其他大多数文件都用来绘制论文中使用到的图。 还有一组以“opti”命名的文件, 这些文件评估了Kaiser窗口和NLFM波形的优化。 其中一些(以“_gen”结尾)只是用于数据生成,通常需要很长时间,并将它们保存为.mat 文件。这样可以方便之后直接绘制而无需重复计算。 希望这段代码对别人有所帮助。 执照 版权所有2011 Christoph Koehler 。您可以随意使用此代码进行任何操作,请给点信用。

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客服
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  • MATLAB- Thesis-code: MSMATLAB
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    这段内容包含了用于支持作者在完成硕士学位期间研究工作的MATLAB代码。这些代码主要用于分析和实现与“凯泽窗”相关的算法和技术,是相关学术探索的重要组成部分。 这段文字描述了关于Matlab中的凯泽窗的代码信息,内容如下: 这是我的论文所使用的Matlab代码。 没有任何保证, 该代码甚至可能无法正常工作。 您可以找出答案。 :) 有两个主要功能:af.m 和 makesignal.m 。 af.m 用于计算模糊度函数,而 makesignal.m 则生成传递给AF函数的信号。其他大多数文件都用来绘制论文中使用到的图。 还有一组以“opti”命名的文件, 这些文件评估了Kaiser窗口和NLFM波形的优化。 其中一些(以“_gen”结尾)只是用于数据生成,通常需要很长时间,并将它们保存为.mat 文件。这样可以方便之后直接绘制而无需重复计算。 希望这段代码对别人有所帮助。 执照 版权所有2011 Christoph Koehler 。您可以随意使用此代码进行任何操作,请给点信用。
  • Matlab-重磨:重新网格化(Regridding)
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    本文章提供了在MATLAB环境中使用凯泽窗进行信号处理时的代码示例,并详细介绍了如何对数据进行重新网格化的操作,适用于需要改进频域或时域分辨率的研究者和工程师。 在MATLAB环境中实现凯泽窗的代码用于实时断层扫描成像中的重新网格化重建算法。该程序以`gridrec_radon.m`文件为起点,目前不推荐使用`gridrec.m`版本。验证正确性时会用到名为test_fft_slice.m的程序,但此程序并未在上述两个主要函数中被调用。 calc_psnr_ssim.m:用于计算两张图像之间的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度指数(SSIM)。该功能依赖于metrix_mse.m、metrix_psnr.m、metrix_ssim.m以及ssim_index.m这些辅助函数来完成其任务。 Kaiser_Bessel_plot.m:此文件用于绘制凯泽-贝塞尔窗口图形,基于w_single, w_vector, w_matrix和modified_Bessel.m。同样地,在`gridrec_radon.m`或`gridrec.m`中并未使用到该功能。 更新日志: 2019年8月23日的版本更新标志着我们成功实现了新的函数`gridrec_radon.m`. 相较于旧版,新函数采用了MATLAB内置的radon命令而不是“imrotate”来执行投影操作。通过这种方式,“rad”功能可以利用更多平行光束进行更精确地投影处理,从而显著减少伪影现象的发生。
  • (Kaiser)FIR滤波器MATLAB源程序
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    本程序为基于MATLAB环境开发,用于设计和实现凯泽窗函数下的有限冲激响应(FIR)滤波器。代码详细展示了如何利用凯泽窗精确控制阻带衰减与过渡带宽度,适用于信号处理中的各种过滤需求。 本段落介绍了如何使用Matlab进行音频信号分析以及FIR滤波处理,并特别提到了凯泽(Kaiser)窗的应用。文中包含了相关的源程序代码示例,帮助读者理解和实践音频信号处理中的关键技术点。
  • 明去雾MATLAB
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    何凯明去雾的MATLAB代码提供了基于何凯明提出的暗原色先验理论实现图像去雾效果的MATLAB源码,适用于研究和学习计算机视觉中的大气散射模型与图像增强技术。 何凯明提出的基于暗原色先验的图像去雾MATLAB代码。
  • 明去雾MATLAB
    优质
    何凯明去雾的MATLAB代码提供了基于何凯明提出的大气透视模型的图像去雾效果实现方法。该代码使用MATLAB语言编写,帮助用户理解和实验计算机视觉中的先进去雾技术。 何凯明提出的基于暗原色先验的图像去雾MATLAB代码受到了广泛关注。这段代码有效地实现了对有雾图像的处理,提升了图像清晰度,展示了该算法在实际应用中的潜力。
  • LDPC最小和MSMATLAB
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的低密度奇偶校验(LDPC)码最小和算法(Min-Sum, MS)解码器的完整代码,适用于通信系统中的错误纠正编码研究与应用。 本代码采用MS最小和译码方法实现LDPC的译码。需要注意的是,该代码仅适用于规则LDPC,但若需用于不规则LDPC,则只需对现有代码进行适当调整即可。
  • 高斯求积Matlab示例-Matlab-code-samples: Matlab样本
    优质
    本资源提供了一个详细的Matlab代码示例,用于实现高斯求积法。通过该代码,用户能够更好地理解和应用数值积分技术,尤其适合于科学计算和工程分析中的精确度要求较高的场合。 高斯求积代码Matlab示例:Md Mirazul Islam的Matlab代码样本。 第1章 方程组的求解: - 高斯消除法 - 雅可比方法 - 高斯-塞德尔方法 第2章 求解非线性方程: - 分割方法 - 牛顿法 - 正割方法 - 定点迭代法 第三章 数值插值: - 牛顿的除数差 - 内维尔插值 - 埃尔米特插值法 - 三次样条(自然) 第4章 数值积分: - 梯形法则 - 辛普森规则 - Romberg集成方法 - 自适应正交 - 高斯求积 第5章 寻找特征值和特征向量: - 幂法 第6章 解决常微分方程(ODE): 1. Euler的方法 2. Runge-Kutta 方法(4阶) 3. Runge-Kutta-Fehlberg方法 4. 预测校正方法 第7章 解决偏微分方程(PDE): - 线性射击法 - 有限差分法 第8章 对于FUN: 使用MatLab绘制爱符号
  • MATLAB动态口法
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    本代码实现MATLAB环境下的动态窗口法(DWA),适用于移动机器人即时路径规划问题,包含算法核心逻辑及参数配置。 动态窗口法(Dynamic Window Approach, DWA)是路径规划领域广泛应用的一种方法,在移动机器人和自动驾驶系统中有重要应用价值。MATLAB因其强大的数学计算与编程能力,成为实现DWA的理想平台之一。本段落将详细探讨动态窗口法的基本原理、在MATLAB中的实现方式以及可能的改进途径。 动态窗口法的核心在于设定一个时间范围内机器人的运动限制,即“动态窗口”。在此期间内,规划器需寻找一条既能避开障碍物又能接近目标的最佳路径。这种方法的优势在于能够实时考虑当前的速度和加速度约束条件,确保所规划路径的实际可行性。 在MATLAB中实现DWA通常包括以下几个步骤: 1. **定义动态窗口**:根据机器人的物理特性和环境限制设定最大速度、加速度等参数来确定动态窗口的边界。 2. **障碍物处理**:收集环境中的静态和潜在移动障碍物信息,并构建安全距离模型,确保规划路径不会与之相撞。 3. **速度规划**:在定义好的动态窗口内寻找满足所有约束条件且避开障碍物的速度轨迹。这可以通过优化算法(如梯度下降或遗传算法)来实现。 4. **路径更新**:随着机器人位置的不断变化,需要实时调整动态窗口和规划路径以确保持续的安全行驶。 关于“改进的动态窗口法”,可能包括以下方面: 1. **智能障碍物预测**:结合机器学习技术预测移动障碍的行为,并据此优化路径规划。 2. **分层路径规划**:将全局与局部路径规划相结合,提供更全面且实时避障的能力。 3. **适应性调整的动态窗口**:依据环境复杂度和性能需求来灵活调节动态窗口大小,提高效率。 4. **多目标优化**:除了规避障碍物外还考虑如路径长度、能耗等因素以实现综合性的最优规划。 MATLAB软件中可能有相关的工具箱或第三方库支持这些功能的开发。例如Robotics System Toolbox提供了一系列用于路径规划和避障的功能函数,能够简化整个开发流程。 在提供的代码文件中,“传统动态窗口法”的示例展示了基础DWA方法的具体实现方式。通过研究这段代码可以深入理解其工作原理,并在此基础上进行改进以适应不同的应用场景需求。
  • Matlab排队
    优质
    本代码库提供多种基于MATLAB实现的排队系统模型,适用于研究与模拟各类服务系统的等待时间、队列长度等性能指标。 这段文本描述了包含各种排队类型的排队论Matlab代码。只需调整其中的参数即可应用这些代码。
  • MATLAB排队
    优质
    本代码集为学习与应用MATLAB进行排队系统模拟而设计,涵盖基本到复杂的排队模型实现。通过这些示例,用户能深入理解并优化各类服务系统的性能分析。 排队模型的MATLAB代码包括单服务台和多服务台问题的实现。