Flexible MACD Indicator Implementation in MATLAB

MATLAB开发-灵活的E3643A 电源。安捷伦E3643A MATLAB 仪器驱动程序

MATLAB开发的扫雷游戏，一个类似于Windows中的扫雷游戏，但在纯MATLAB中实现。

维特比解码 MATLAB 代码的 Materl Viterbi 解码器算法的实现。维特比算法 作为 卷积码 的最大似然（ML）解码技术而闻名。在 (n, k, m) 维特比解码器 中，路径存储单元负责跟踪与由路径度量单元指定的尚存路径相关的信息位。二进制卷积码 由三元组 (n, k, m) 表示，其中每当接收到 k 个输入位时，就会生成 n 个输出位。k 是输入序列的数量（因此，编码器由 k 个移位寄存器组成），m 表示必须存储在编码器中的先前 k 位输入块的数量。维特比解码器通常基于ASIC，因此在路径存储器的大小上具有上限。为节省路径存储器，提出了一种新颖方法，成功开发了许多使用该路径存储器的回溯式维特比解码器。这表明，使用这种高效存储路径的维特比解码器需要较小的芯片面积，并且在不损失解码性能的情况下实现了更快的解码时间。利用这种新颖路径存储器的维特比解码器可节省 20% 的 (n, 1, m) 码存储，节省 20% 的普通 (n, k, m) 码，而不会降低解码性能。新型路径存储器还具有类似的提高的解码性能。

HUFFMANCODING: 基于霍夫曼方法的编码-matlab开发 格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1） 输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率 流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。

function output_frame = demodulation1(input_modu, index) % demodulation for IEEE802.11a % Input: input_modu, complex values representing constellation points % index % Output: output_frame, output bit stream (data unit is one bit) % In this version, increase the quantilization levels into 8. % note: MATLAB index starts from 1 Q_length=length(input_modu); QAM_input_I = real(input_modu); QAM_input_Q = imag(input_modu); output_frame = zeros(1,length(input

MATLAB开发-ensemble Kalman filter。该程序使用集成卡尔曼滤波器来估计系统的状态。

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。

以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下： 输入目标函数和约束条件。 将问题转化为标准型。 进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。 MATLAB代码示例如下： function [x, fval] = simplex(c, A, b) [m, n] = size(A); tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)]; while true % 选择入基变量 [~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n)); if tableau(end, pivot_col) >= 0 break; end % 选择出基变量 ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col); [~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0)); tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col); end x = tableau(1:m, end); fval = -tableau(end, end); end function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col) new_tableau = tableau; pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col); new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value; for i = 1:size(tableau, 1) if i ~= pivot_row new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :); end end end 此程序演示了单纯形法的迭代过程，其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数，A为约束条件矩阵，b为约束右侧常数。

SUI MIMO channel 的 MATLAB 实现，附有说明文档。