MATLAB求导代码-GCN：MATLAB编程实现-ITADN社区

MATLAB求导代码-GCN：MATLAB编程实现

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本项目提供了使用MATLAB实现图卷积网络（GCN）及其自动求导功能的代码。适合研究与学习图形神经网络和优化算法的学生及科研人员参考。在MATLAB中使用代码求解GCN神经网络结构的偏导数矩阵。

Matlab求导代码-Skyrmions研究

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本项目利用MATLAB编写了针对Skyrmions结构进行数值分析和求导的代码。通过精确计算Skyrmions的动力学特性和拓扑性质，为相关物理现象的研究提供有力工具。 Skyrmions是拓扑激发现象，在最初由Skyrme提出的理论框架下被用来描述粒子（如强子）。在《科学报告5》，7692（2015）这篇文章中，我们提出了一种方法，即通过使用超冷原子的量子模拟器来创建skyrmion激发。此系统处于具有非平凡拓扑阶参数的超流体状态。有关代码使用的说明如下：该代码由三个部分组成： (1) 使用MATLAB例程进行初始化，在文件夹“initialization”中可以找到这些例程；可以在initializeGPE.m 文件中设置各种系统参数（如温度、晶格位置等），然后运行函数initializeGPE(filenameBase)，其中字符串filenameBase 应包含基础文件名。此过程将生成三个文件： - filenameBase_[...]_Filenames：包含了C++模拟所需的一些文件名称； - filenameBase_[...]_SystemParameters：列出了系统的所有参数；以及 - filenameBase_[...]_RunFile：用于在集群上运行仿真的执行文件。由该例程设置的“[...]开头的部分，会包含特定的信息。

MATLAB实现Huffman三元编码_专业指导代码类资源

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本资源详细介绍了使用MATLAB进行Huffman三元编码的实现方法，适用于数据压缩和编码的研究与学习。包含源代码及示例，适合编程爱好者和技术研究人员参考。在IT领域内，哈夫曼编码是一种非常重要的数据压缩方法，在信息传输和文件存储方面有着广泛应用。本资源旨在通过MATLAB实现哈夫曼三元编码的专业指导代码来帮助学习者理解并掌握这一技术。让我们先了解一下哈夫曼编码的基本原理：这是一种基于字符出现频率的变长编码方式，它利用构建最优二叉树（即哈夫曼树）的方法为每个字符分配唯一的二进制码字。在三元编码中，则采用由0、1或2组成的代码来替代传统的二进制编码中的0和1，这使得高频率出现的字符可以被赋予较短的编码，从而更有效地利用存储空间。 MATLAB是一款强大的数值计算与编程环境，非常适合用来实现及测试各种算法。在“mat lab实现hafman三元编码”项目中，“1023270.m”文件可能包含了实现哈夫曼三元编码的核心代码。以下是几个关键步骤： 1. **数据预处理**：统计输入文本中各个字符的出现频率。 2. **构建哈夫曼树**：根据上述频率信息来构造具有最小权重路径长度（WPL）的二叉树，这通常通过不断合并两个频率最低节点直至只剩一个为止的方式达成。 3. **生成编码**：从根节点到每个叶子节点之间的路径将被定义为该字符对应的三元码字。左分支代表0，右分支代表1，并且可以将中间分支设为2以适应三元编码的需求。 4. **创建编码字典**：建立一个映射关系表来关联各个字符与其相应的三元编码。 5. **数据编码**：利用上一步骤中生成的字典将原始文本转换成由相应三元码组成的序列。 6. **解码过程**：为了还原出原本的信息，需要逆向操作从给定的代码序列重建哈夫曼树，并根据该路径信息进行反向解析。描述中的代码包含详细的注释以帮助读者更好地理解每个函数和语句的功能及整个算法的工作流程。例如，可能包括用于创建优先队列、合并节点以及构建与遍历哈夫曼树等功能模块的实现细节。此外，在学习过程中可能会提供示例输入输出数据来验证代码的有效性。首先需要掌握哈夫曼编码的基本理论知识，然后逐步解析和运行这些MATLAB代码，并观察其实际效果以加深理解。此项目为学习者提供了实践操作的机会，让他们能够亲身体验到数据压缩的实际过程并深入理解哈夫曼编码机制的本质。通过这一系列的学习与练习活动不仅能掌握一种关键的编码技术，还能提升在MATLAB环境下的编程技能水平。

电路求解的Matlab代码实现

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本项目专注于利用MATLAB编程语言来解决各类电路分析问题，包括但不限于直流电路、交流电路和非线性电路等。通过编写高效准确的算法，为工程技术人员提供便捷的电路设计与故障诊断工具。本资源提供了MATLAB代码，用于求解任意节点电路的问题，并能够计算各节点电压、支路电压及电流。附有详细的过程分析和算例求解。

Matlab游程长度编码及Polar编码与解码代码-C和MATLAB实现

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本项目提供了一套利用C语言和MATLAB实现的游程长度编码、极化(Polar)编码及其解码算法的完整代码，适用于数据压缩与通信领域。该存储库为极性代码提供C和MATLAB实现。有关极性代码的开创性工作，请参阅Erdal Arikan，“信道极化：一种为对称二进制输入无内存信道构造容量实现码的方法”。概述了编码解码方法，包括连续取消（SC）解码、连续取消列表（SCL）解码以及基于LLR的SCL解码。代码构造方面有参数化的Bhattacharya构造法和蒙特卡洛代码构造法（适用于BPSK, 4-ASK, 8-ASK, 和16-ASK）。此外，还有高斯近似代码构造方法支持上述调制方式。该库还支持AWGN信道模拟、比特交错编码调制（BICM）和多级编码（MLC），但当前版本的MLC不兼容列表解码器。性能评估方面，上图展示了Polar C与另一个系统之间的比较结果；进一步的数据表明CRC辅助极性代码在性能上有大约0.1dB的差距。

LDPC码的编译码Matlab实现代码

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本项目提供了一套基于Matlab的低密度奇偶校验（LDPC）码的编码和解码实现方案，旨在为通信系统中的错误纠正应用研究者及工程师提供便捷的研究工具。本资源基于MATLAB平台对LDPC码编译码原理进行了仿真研究。编码采用PEG算法，译码使用了l和积译码方法，并附有详细注释。欢迎有问题进行留言讨论。

RS码编译码的MATLAB实现代码

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本项目提供了一套基于MATLAB的RS码编译码实现方案，包括编码和解码核心算法及仿真测试，适用于通信系统中的错误检测与纠正。 RS码编译码的MATLAB源代码，采用BM算法进行译码，全部为m文件，不使用simulink。

MATLAB泊松方程求解代码——Drift-Diffusion模型(C++与MATLAB实现)

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本项目提供了一种基于MATLAB和C++实现的算法，用于解决Drift-Diffusion模型中的泊松方程。通过数值方法求解半导体器件建模的关键问题。 MATLAB优化泊松方程代码适用于漂移扩散模型，在一维、二维和三维情况下使用有限差分法求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。这些模型可用于大多数半导体器件的建模。“双电荷载流子”版本当前可以解决光照下的太阳能电池问题，“单电荷载流子”版本则用于分析在黑暗中处于变化电压下仅含有空穴作为自由载流子的一种材料的电流-电压曲线。所有模型均可通过修改边界条件、添加重组率和更改生成率来求解其他系统。这些方程利用Gummel方法进行自洽迭代以获得解决方案，同时为了确保连续性方程数值稳定性采用了Scharfetter-Gummel离散化以及新旧方案的线性混合。对于一维模型，“1D/漂移扩散/单电荷载体/src”文件夹中还包括使用Slotboom变量来实现稳定性的代码，在这种情况下不采用Scharfetter-Gummel离散化。 C++版本的要求：仅需一个支持C++11的编译器。提供的有用于g++编译器的makefile，以及适用于IDE Qt Creator的.pro文件作为示例输入文档，“parameters.inp”和“”。

MATLAB求导代码-GCV样条平滑: gcvspl

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gcvspl是用于MATLAB环境下的GCV（Generalized Cross Validation）样条平滑函数。此函数通过最小化GCV准则实现数据平滑与拟合，适用于信号处理和数据分析等领域。这是Woltring经典的广义交叉验证（GCV）样条平滑及微分代码的版本。原始Fortran77代码[2]通过f2c转换器[3]被转化为C语言，生成了gcvspl.c文件及其对应的Fortran源码gcvspl.f，并作为存档与该软件包一起存储。为了使更多的Matlab用户可以使用此代码，我们用C实现了两个MEX包装器。这两个文件在Matlab 9.6.0（R2019a）上开发并测试过，在较早版本的Matlab中也应能正常运行。其中一个名为gcvsplmex.c的函数利用广义交叉验证和Craven及Wahba[4]提出的均方预测误差标准来计算自然B样条。该模型假设存在不相关的附加噪声以及基本平滑的基础函数，并且独立坐标可以是不等距分布的。要使用此功能，您需要先（仅一次）编译它。这通常要求在您的操作系统中安装C/C++编译器（例如GNU Compiler Collection gcc）。一旦系统上有了可用的C编译器，请启动Matlab进行下一步操作。

MATLAB中的ZF预编码代码实现

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本项目展示了如何在MATMATLAB中实现基于零强迫（ZF）准则的预编码算法，适用于通信系统中的多输入多输出(MIMO)场景。通过该代码可以深入理解并优化MIMO系统的性能。在移动通信系统中，由于多用户干扰导致接收端信号受到干扰。可以通过在基站端实现ZF迫零预编码来消除这种干扰。

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MATLAB求导代码-GCN：MATLAB编程实现

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