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FuzzyDEMATEL在MATLAB中的实现。

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简介：
该方法能够立即执行，并且在评估过程中，重点关注十个关键因素。DEMATEL（决策试验和评价实验室）是一种专门用于识别和筛选复杂系统中的主要组成部分，并简化系统结构分析流程的方法论。它通过充分调动专家的经验和知识，尤其适用于处理要素关系不明确的复杂社会问题，从而提供更有效的解决方案。

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  • LPC在MATLAB中的实现
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    本项目介绍了线性预测编码（LPC）在MATLAB环境下的具体实现方法，通过详细代码和注释帮助读者理解语音信号处理的核心技术。 这段文字描述的是在MATLAB中实现LPC的一些源代码。
     
  • SMOTE在Matlab中的实现
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    本文介绍了如何在MATLAB环境下实现SMOTE算法，以解决数据集类别不平衡问题，并通过实例展示了其应用效果和代码实现。 SMOTE在Matlab中的实现涉及使用过抽样技术来处理类别不平衡的数据集问题。通过合成少数类别的样本，可以提高机器学习模型对较少数据的分类精度。具体来说，在Matlab中应用SMOTE时，需要先安装必要的工具箱或编写相应的函数以生成新的少数类样本，并将其添加到原始训练集中进行算法训练和测试。
     
  • UKF在MATLAB中的实现
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    本文档探讨了在MATLAB环境中实现 Unscented卡尔曼滤波（UKF）的方法和技术。通过具体实例展示了其应用与优势。 本段落将通过具体的实例来讲解UKF（ Unscented Kalman Filter）的原理及其在Matlab中的实现方法。文章会详细介绍如何利用UKF进行状态估计，并给出相应的代码示例，帮助读者理解其背后的数学概念以及实际应用技巧。
     
  • HHT在Matlab中的实现
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    本文介绍了HHT（希尔维斯特特尔根托普法）在MATLAB环境下的具体实现方法，包括emd函数和hilbert谱分析等内容。 HHT（希尔伯特黄变换）是一种用于分析信号的时频属性的方法。该方法首先通过经验模态分解（EMD）将原始信号分解成一系列固有模式函数（IMF），然后对每个IMF分量进行希尔伯特变换，从而获得其在时间上的频率特性。
     
  • 4PSK在MATLAB中的实现
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    本文介绍了4相移键控（4PSK）调制技术，并通过具体步骤和代码示例详细讲解了如何使用MATLAB软件进行4PSK信号的生成、调制与解调。 本程序实现4PSK眼图和滚将特性，是学习MATLAB的良好例子。
     
  • OFDM在MATLAB中的实现
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    本项目探讨了正交频分复用（OFDM）技术在MATLAB环境下的仿真与实现，通过编程模拟其工作原理和性能评估。 熟悉MATLAB语言，设计并实现OFDM通信系统的建模与仿真。在仿真实现过程中，完成OFDM调制解调：在发射端进行串并变换和IFFT变换，并加上保护间隔（又称“循环前缀”），形成数字信号并通过信道传输到接收端；在接收端执行反变换操作，并进行误码分析。
     
  • OFDM在MATLAB中的实现
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    本项目详细介绍了正交频分复用（OFDM）技术在MATLAB环境下的仿真与实现过程，包括其原理、编码及性能分析。 MATLAB OFDM（正交频分复用）是一种在无线通信系统中广泛应用的数据传输技术。本段落将深入探讨OFDM的基本概念，并介绍如何使用MATLAB进行仿真，这对于初学者来说是非常有价值的资源。 OFDM是将高速数据流分割成多个较低速率的子载波信号的技术，每个子载波在频域内正交排列，从而有效避免干扰。这种技术在现代通信系统如4G LTE和5G NR中发挥关键作用，因为它能够有效地对抗多径衰落并提高频谱效率。 使用MATLAB进行OFDM仿真的主要步骤包括： 1. **符号生成**：需要生成OFDM符号。这通常涉及调制数据（例如QPSK或QAM），然后将其分配到各个子载波上。在MATLAB中，可以利用`fft`函数实现这一转换。 2. **加窗操作**：为了减少子载波间的相互影响，在每个OFDM符号前添加窗函数是常见的做法。这有助于改善信号的边缘效应。 3. **循环前缀**：通过向OFDM符号前后加入循环前缀，可以克服符号间干扰（ISI）。在MATLAB中，可以通过数组切片或复制来实现这一过程。 4. **信道模拟**：为了模拟实际无线环境中的多径衰落和频率选择性衰落等现象，可使用MATLAB的信道模型。这通常涉及利用随机生成的信道系数乘以OFDM符号。 5. **解调与检测**：在接收端进行逆向操作（如IFFT），随后执行信道估计、均衡，并最后完成解调和错误检测。 6. **性能评估**：通过比较原始数据和经过处理的数据，可以计算误码率(BER)及误符号率(SER)，从而评估系统的性能表现。 对于初学者而言，“使用帮助：新手必看”文件可能包含上述步骤的详细说明。此外，MATLAB中文论坛也为解决仿真过程中遇到的问题提供了讨论平台。 进行OFDM仿真时，理解信道模型、数字调制技术和MATLAB信号处理工具箱非常重要。通过实践学习者可以深入理解OFDM的工作原理，并掌握使用MATLAB进行通信系统仿真的技能。对于准备毕业设计或从事相关研究的学生来说，这些资源非常宝贵。
     
  • K-means在MATLAB中的实现
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    本文介绍了如何使用MATLAB软件来实现K-means聚类算法，并探讨了其应用与优化方法。 使用MATLAB实现K-means算法，并应用于UTC数据集、Iris数据集、Glass数据集以及Diabetes数据集。整个项目包含四个文件：`getdatafromfile`用于从指定的文本段落件中获取所需的数据，支持可变参数；`tkmeans`是核心的K-means算法模块；`tkmeansTest`是一个测试类，在MATLAB环境中可以直接运行以验证功能；最后，`writedata`负责将矩阵数据写入到特定的文本段落件。需要注意的是，当前版本仅适用于数值型数据处理。
     
  • K-modes在Matlab中的实现
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    本文档介绍了如何在MATLAB环境中实现K-modes算法，提供了一个详细且易于理解的步骤指南和代码示例。适用于数据分析与模式识别领域的研究者和技术爱好者。 利用MATLAB实现了K-modes聚类算法。
     
  • YOLO V5在Matlab中的实现
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    本项目致力于将流行的YOLO V5目标检测模型移植至MATLAB环境，旨在为MATLAB用户提供高效便捷的目标检测解决方案。 matlab 调用 function [output, x360, x415, x470, state] = yolov5fcn(images, params, varargin) % YOLOV5FCN 实现了一个导入的 ONNX 网络的功能。 % % [OUTPUT, X360, X415, X470] = yolov5fcn(IMAGES, PARAMS) % - 使用输入 IMAGES 和 参数 PARAMS 中导入的网络参数来评估 YOLOV5FCN 网络。返回输出 OUTPUT、X360、X415、X470。 % % [OUTPUT, X360, X415, X470, STATE] = yolov5fcn(IMAGES, PARAMS) % - 除了上述内容外，还返回状态变量 i。