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PMFG生成:基于相似矩阵的PMFG图构建-MATLAB实现

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简介:
本项目通过MATLAB实现了基于相似性矩阵的PMFG(分层多分辨率流动图)构造方法,提供了一种有效探索复杂网络结构和模式的技术手段。 从权重矩阵 W 计算 PMFG 图(通常是相似性度量,例如相关性): PMFG = doPMFG(W) 返回手掌最大滤波图 (PMFG)。PMFG 是一个稀疏矩阵:如果存在边 ij,则 PMFG(i,j)=W(i,j);如果不是,则 PMFG(i,j)=0。 权重矩阵 W 必须是稀疏、实数、正方形和对称的。 请参阅: T. Aste, T. Di Matteo 和 ST Hyde, 双曲曲面上的复杂网络,《物理学A》 346 (2005) 20-26。 M. Tumminello, T. Aste, T. Di Matteo, RN Mantegna,在复杂系统中过滤信息的工具,《美国国家科学院院刊》102 (2005) 10421-10426。

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  • PMFGPMFG-MATLAB
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    本项目通过MATLAB实现了基于相似性矩阵的PMFG(分层多分辨率流动图)构造方法,提供了一种有效探索复杂网络结构和模式的技术手段。 从权重矩阵 W 计算 PMFG 图(通常是相似性度量,例如相关性): PMFG = doPMFG(W) 返回手掌最大滤波图 (PMFG)。PMFG 是一个稀疏矩阵:如果存在边 ij,则 PMFG(i,j)=W(i,j);如果不是,则 PMFG(i,j)=0。 权重矩阵 W 必须是稀疏、实数、正方形和对称的。 请参阅: T. Aste, T. Di Matteo 和 ST Hyde, 双曲曲面上的复杂网络,《物理学A》 346 (2005) 20-26。 M. Tumminello, T. Aste, T. Di Matteo, RN Mantegna,在复杂系统中过滤信息的工具,《美国国家科学院院刊》102 (2005) 10421-10426。
  • PMFG滤波MATLAB
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    《PMFG滤波的MATLAB实现》一文深入探讨了如何利用MATLAB软件平台有效地实施与分析PMFG(偏最小二乘法图)滤波技术,为信号处理和数据分析提供了强大工具。 适用于平面极大过滤图方法的MATLAB代码实现建议先下载BGL工具包。
  • 稀疏Toeplitz首行与首列快速,类内置函数
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    本文介绍了一种高效算法,用于快速构建稀疏Toeplitz矩阵,仅需提供首行和首列信息。该方法模仿MATLAB内置函数的便捷性,同时优化了内存使用效率。 该函数填补了 TOEPLITZ(从第一行和第一列构建 Toeplitz 矩阵)与 SPDIAGS(根据其对角线创建稀疏矩阵)之间的细微却令人烦恼的差距。SPTOEPLITZ 的语法和用法与 TOEPLITZ 相同,但它不会生成比最终结果包含更多非零值的密集型矩阵。
  • 全局刚度单元刚度MATLAB
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    本文介绍了利用MATLAB编程语言构建全局刚度矩阵的方法,通过集合各单元刚度矩阵来解决结构分析问题,为工程应用提供计算工具。 函数 K=Matrix_Assembly(元素) 输入: --------- Elements:一个结构包含Elements{i}.K 和 Elements{i}.DOFs(第 i 个元素的刚度和自由度)。 输出: --------- K:稀疏全局刚度矩阵。
  • PEG算法LDPC码HMATLAB
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    本研究采用MATLAB编程语言实现了利用PEG( Progressive Edge Growth)算法构造LDPC(Low-Density Parity-Check)码的H矩阵的过程,为通信系统的纠错编码提供了有效的工具。 基于PEG算法的LDPC编码H矩阵构造MATLAB代码已亲测可用。该方法适用于高码率和大尺寸矩阵的构建(码率可达0.89)。
  • 干信源DOA估计算法及MATLAB
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    本研究提出了一种针对圆阵布局下相干信号源的DOA(方向角)估计新方法,通过矩阵重构技术提升算法性能,并在MATLAB中实现了该算法。 【资源内容介绍】: 1. 构建多目标相干信源阵列信号模型(UCA阵列); 2. UCA转ULA算法; 3. 基于最大特征矢量的均匀圆阵解相干算法; 4. MUSIC估计算法。 【适应对象】:雷达专业、阵列信号处理专业的学生 【资源特点】: - 编程规范 - 注释明细 【使用建议】: 此资源为较基础的空域信号处理算法,建议结合理论知识学习代码实现技巧和过程。 【购前指南】: 参考文献 [1] 李帅,陈辉,张佳佳. 基于特征矢量重构的均匀圆阵解相干算法[J]. 空军预警学院学报, 2016, 30(03): 157-161+172。建议先通过文献确认是否需要此资源。 【关于售后】: 如果有代码不理解的地方,可以在相关平台上联系我,我会在有时间的时候回复。感谢支持!
  • 参数QC-LDPC码程序——MATLAB
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    本程序利用MATLAB开发,采用子矩阵参数法设计并生成高效的QC-LDPC(准循环低密度奇偶校验)编码。通过灵活调整参数,可便捷地构造适用于不同通信场景的LDPC码,优化数据传输效率与可靠性。 **QC-LDPC(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check)编码是一种在通信与数据存储领域广泛应用的纠错技术。其低密度奇偶校验矩阵具有准循环特性,使得编码及解码过程较为高效。构建这种代码时,在MATLAB环境中需要考虑几个关键参数:子矩阵大小、周长以及行权重和列权重。 **子矩阵大小**(m)定义了基本编码单元的尺寸。在QC-LDPC中,每个子矩阵由有限循环移位构成,从而整个奇偶校验矩阵呈现出准周期性特征。选择合适的子矩阵直接影响到代码复杂度与性能表现。 **周长**(g1)是设计过程中关键参数之一,它规定了进行循环移位的步数大小。合理设置周长有助于控制编码中的循环自由距离,进而影响纠错能力。 此外,奇偶校验矩阵中每一行和每一列包含非零元素的数量分别称为**行权重**(k)与**列权重**(j)。这两个参数直接影响代码效率及信噪比性能:高行权重结合低列权重通常能提高纠错效果但会降低码率;反之,则可能改善码率但牺牲部分纠错能力。 在MATLAB中构建QC-LDPC编码时,可能会应用搜索算法来找到符合特定条件的代码组合。然而,由于参数选择多样性可能导致找不到完全匹配的设计方案。 **基本矩阵**是生成整个奇偶校验矩阵的关键组件,在MATLAB环境中通常以二进制形式表示非零元素。通过操作此基础矩阵可以构建出完整的奇偶校验结构,并用于后续编码和解码过程。 实践中,设计优化QC-LDPC代码需要综合考虑上述参数并进行大量性能仿真测试来确定最佳配置选项。借助于MATLAB提供的强大数值计算与算法开发环境,这一流程变得更为简便有效。通过学习及实践应用这些技术原理,开发者能够灵活调整参数以满足不同应用场景下的通信需求。**
  • Hadamard器:用Hadamard脚本 - MATLAB开发
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