4分之pi DQPSK蒙特卡罗仿真matlab源代码的优化
这是关于pi/4 DQPSK蒙特卡罗仿真程序的matlab源代码,欢迎查阅。
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2024-08-24
HowarthsTransformation.m MATLAB Implementation for Solving Boundary Layer Problems
The HowarthsTransformation.m file provides a framework for solving boundary layer problems using the Howarth's Transformation. The function takes the following parameters:
y3y5_0 = HowarthsTransformation(rhofun, miufun, hw, M, Pr, Gamma, y3y5_0guess), with default values:- rhofun = @(h) h^(-1)- miu
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2024-11-06
MATLAB OFDM Simulation with 4QAM Modulation
这是一个可运行的MATLAB程序,进行OFDM仿真,使用4QAM调制。程序实现了4QAM调制的基本功能,适用于信号传输的测试与分析。
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2024-11-04
CPSid Data-Driven Discovery of Cyber-Physical Systems-MATLAB Source Code Implementation
This is the MATLAB source code for CPSid, which is a data-driven discovery framework for cyber-physical systems (CPS). The testing platform is Windows 10, and the code was implemented in MATLAB 2017a. For versions MATLAB 2018a and later, when using the slr function to identify transition logic, you
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2024-11-06
BPSK Modulation and Demodulation in MATLAB
介绍如何对给定的数字数据进行调制,并将其解调回原始信号。首先,使用MATLAB对数据进行BPSK调制,然后通过适当的解调方法将其恢复。具体步骤包括:1. 生成数字数据。2. 进行BPSK调制,映射0和1到相应的信号。3. 发送信号并在接收端进行解调,将接收到的信号转换回原始数字数据。
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2024-11-03
Matlab Modulation调制演示工具
Matlab 的调制 App,UI 做得还不错,适合新手上手。支持 AM 和 FM 两种常见调制方式,操作界面简单直观,动手改一改参数,波形图立马更新,挺适合课堂演示或者自学练手。别担心数学推导那些复杂东西,GUI 里都帮你封装好了,响应也快。你只要输入自己的信号,选下调制类型,就能看到图像的变化,挺有成就感的。
文件里有个Modulation.mlappinstall,直接装进 Matlab 就能跑,省事。像 AM 调制,用来广播电台的老家伙,现在了解下也挺有意思;FM 调制抗干扰强,传高保真音频用得多,玩音频传输模拟的同学可以重点试试。里面展示了调制前后波形对比,挺清楚的。
对了,记得看看
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2025-07-02
AM Modulation and Demodulation System Simulation in MATLAB
AM调制解调系统 MATLAB仿真代码,包含高斯白噪声。通过该仿真,用户可以观察到信号在调制和解调过程中的变化,并分析噪声对系统性能的影响。
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2024-11-03
MATLAB_GUI_Modulation_System_AM_DSB_SSB_VSB_FM_PM_2ASK_2FSK_2PSK_4ASK_4FSK
本系统是一个基于MATLAB的GUI调制系统,展示了多种调制方法,包括AM(幅度调制)、DSB(双边带调制)、SSB(单边带调制)、VSB(有限带宽调制)、FM(频率调制)以及PM(相位调制)。此外,还实现了多种数字调制方式,如2ASK(二进制幅度键控)、2FSK(二进制频移键控)、2PSK(二进制相位键控)、4ASK(四进制幅度键控)、4FSK(四进制频移键控)。该界面简洁直观,易于用户操作,但仍存在一些不足之处,欢迎大家提出改进意见,共同交流学习,共同进步!
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2024-11-05
Implementation-of-LOPMOPSO-in-MATLAB
在MATLAB中实现LOPMOPSO(局部最优粒子多目标粒子群优化)算法。多目标优化问题与单目标优化的主要区别在于Pareto解决方案集的存在,这些解决方案被视为同样优秀。MOPSO存在的主要缺陷包括过早收敛和局部搜索能力差。为了解决这些问题,引入了多种策略以提高解的多样性和准确性,例如使用突变来处理过早收敛,动态调整惯性权重以增强局部搜索能力。算法流程包括:1) 通过MOPSO优化找到非支配解决方案集;2) 计算拥挤距离并进行排序,选择粒子;3) 利用局部最优粒子进行优化,最终引导群体搜索。这一方法提升PSO的收敛性能,并保持非支配集合的多样性。
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2024-11-03