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MATLAB实现的信号ROC曲线蒙特卡洛仿真.rar_高斯噪声下的检测性能分析

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本资源包含利用MATLAB编程进行信号在高斯噪声环境下接收操作特性（ROC）曲线的蒙特卡洛仿真实现，旨在评估不同信号检测算法的性能。 在高斯白噪声背景下进行确知信号检测的MATLAB蒙特卡洛仿真及其报告。

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  • MATLAB实现的信号ROC曲线蒙特卡洛仿真.rar_高斯噪声下的检测性能分析
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    本资源包含利用MATLAB编程进行信号在高斯噪声环境下接收操作特性（ROC）曲线的蒙特卡洛仿真实现，旨在评估不同信号检测算法的性能。 在高斯白噪声背景下进行确知信号检测的MATLAB蒙特卡洛仿真及其报告。
     
  • Monte-Carlo.rar_蒙特卡洛仿真分析信噪比与检测概率的关系曲线
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    本资源为“Monte-Carlo.rar”，内含利用蒙特卡洛方法模拟和分析不同信噪比条件下信号检测概率关系的研究资料及代码。 M-C实验与理论输出信噪比与检测概率之间的关系曲线的比较。
     
  • QPSK与DQPSK信号的蒙特卡洛仿真
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    本研究通过蒙特卡洛方法对QPSK和DQPSK调制信号进行仿真分析，旨在评估不同信噪比条件下的误码率性能。 移动通信通常指在至少一方处于移动状态的情况下进行的信息传输与交换。常见的移动通信系统包括蜂窝移动通信、寻呼服务、卫星通讯、集群通讯以及无绳电话等。当前，数字信号调制技术主要基于改进或综合ASK（振幅键控）、FSK（频移键控）和PSK（相位键控）的基本方法，并且通常采用线性调制技术和恒包络调制技术两种方式。 在这些线性调制技术中，包括了PSK、QPSK（四相相移键控）、DQPSK（差分编码的四相相移键控）和多电平PSK等。所谓“线性”，指的是这类通信设备从频率变换到放大及发射过程中需要保持充分的线性度，从而实现较高的频谱利用率。 本段落主要研究了QPSK与DQPSK调制解调技术，并利用Matlab软件进行仿真分析和对比，旨在深入探讨这些调制方法的特点及其应用效果。
     
  • 基于蒙特卡洛方法的电动汽车负荷曲线MATLAB仿真分析
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    本研究采用蒙特卡洛模拟技术，在MATLAB环境下对电动汽车充电负荷进行了详细仿真与分析，以探究其概率分布特性及对电网的影响。 版本：MATLAB 2021a 内容描述： 录制了一段关于基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车负荷曲线仿真的操作视频，在该视频中可以按照演示的操作步骤得到仿真结果。 研究领域及应用范围： 本项目涉及的研究领域为电动汽车负荷曲线模拟，适用于本科、硕士等层次的教学与科研学习。
     
  • 加性高斯白噪声信道的MATLAB仿真
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    本项目通过MATLAB编程实现加性高斯白噪声(AGWN)信道下的信号传输与接收仿真，分析不同信噪比下系统性能的变化。 AWGN噪声（Additive White Gaussian Noise）是一种在通信系统中常见的干扰类型。它具有高斯分布特性，并且在整个频谱上均匀存在。这种类型的噪声会对信号传输的质量产生影响，尤其是在低信噪比条件下更为明显。 对于包含AWGN的通信链路，通常需要采用适当的编码和解码技术来提高数据传输的可靠性。例如，在发送端可以使用前向纠错（FEC）编码以增加冗余信息；而在接收端则通过译码器恢复原始信号内容，并尽可能地减少噪声带来的干扰。 此外，研究者们还致力于开发新的算法和技术，以便更好地理解和处理AWGN噪声对通信系统性能的影响。这些努力有助于提高无线和有线网络中的数据传输效率与稳定性。
     
  • MATLAB中的蒙特卡洛QPSK仿真
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    本简介讨论在MATLAB环境下进行的一种通信系统关键技术——蒙特卡洛方法应用于QPSK信号仿真的实现过程。通过大量随机抽样估计QPSK系统的性能指标，为无线通信领域提供有效的分析工具和设计依据。 本段落探讨了QPSK数字通信中的调制解调原理及其在MATLAB软件环境下的实现过程，并通过蒙特卡罗方法对不同信噪比条件下系统的性能进行了仿真分析。利用Matlab编程，采用蒙特卡罗方法模拟了高斯信道影响下QPSK的误码率情况，所得结果与理论预期基本吻合。代码中每个子函数均以拼音命名，可以直接使用。
     
  • QPSK 仿真的BER与SNR曲线分析：在加性高斯白噪声信道中估算和绘制QPSK的性能-matlab...
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    本文章详细探讨了利用Matlab软件，在加性高斯白噪声（AWGN）信道条件下，对QPSK调制信号进行BER与SNR曲线仿真及分析。通过系统地研究不同SNR值下误比特率的变化趋势，为通信系统的优化设计提供理论依据和实践指导。 该程序执行相干QPSK通信系统的蒙特卡罗模拟，并在加性高斯噪声信道上绘制错误概率性能图。检测基于相关度量进行。对10,000位进行了模拟并相应地进行了测量。
     
  • 美式期权的蒙特卡洛仿真分析
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    本研究探讨了利用蒙特卡洛模拟方法对美式期权进行定价和风险评估的技术，通过大量随机抽样预测期权价值。 美式期权蒙特卡洛模拟源程序（最小二乘法）
     
  • 重写后的标题可以是：“蒙特卡洛实验下的信噪比与检测概率分析”
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    本研究通过蒙特卡洛模拟方法深入探讨了信号处理中的信噪比对检测概率的影响，为优化系统性能提供了理论依据。 在两种不同的假设下： H1：0 = xn + A cos (2πfn) + wn ，n=1, 2,...N；f0 是归一化频率 H0 ：xn = wn， n=1, 2,...N 其中 w[n]是均值为0、方差为σ²的高斯白噪声。A已知且样本间相互独立，信号与噪声也相互独立。相位θ是一个随机变量，并遵循均匀分布： p(θ) = 1/(π-(-π)) for θ ∈ [-π, π] 其余情况 p(θ)=0。 任务如下： 1. 改变输入信噪比（通过调整A或改变噪声方差），在给定虚警概率的情况下，绘制出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。注意：此理论检测曲线会随着样本数量的不同而变化。 2. 变更样本数，并使用蒙特卡洛实验方法，在PF=0.001的条件下得出输入信噪比和检测概率的关系曲线（至少三条），并总结结论。 3. 改变Monte-Carlo模拟次数，保持样本数目不变。在PF为0.001的情况下，再次用蒙特卡洛法绘制出输入信噪比与检测概率之间的关系图（同样需要生成至少三条曲线）, 并据此得出相关结论。
     
  • MATLAB中的蒙特卡洛算法仿真
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    本文章介绍如何在MATLAB环境下实现蒙特卡洛模拟算法，通过随机抽样方法对复杂系统进行建模和分析，适用于初学者入门。 使用MATLAB对蒙特卡洛算法进行仿真实验，并实时绘制粒子群中心与实际位置的轨迹以及误差信息。