协同仿真
当前话题为您枚举了最新的 协同仿真。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
MATLAB实现阻抗匹配代码——电路协同仿真
MATLAB实现电路协同仿真是一种交互式调整射频设备的EM仿真方法,基于端口替换集总组件的原理。例如,将具有10个集总组件的2端口设备模拟为12端口设备。这种方法不仅简化了模型,还无需重新运行完整的EM仿真,从而快速分析系统行为。此仓库中的Matlab代码专为执行此类组合而设计。对于优化和设备调整,协同仿真可计算最佳集总元件值,以实现RF设备的阻抗匹配、调整和去耦。
Matlab
2
2024-07-30
MATLAB与NS3的协同仿真技术
随着MATLAB和NS3协同仿真技术的发展,研究人员能够更加高效地进行复杂系统的模拟与分析。这种技术整合为工程和科学领域提供了全新的可能性。
Matlab
2
2024-07-28
adams与matlab联合仿真的协同分析与设计
联合仿真快速入门教程,帮助新手掌握软件间的协同分析与设计。
Matlab
0
2024-08-10
基于MATLAB与ADS/Cadence协同仿真的射频系统时域分析平台
基于 MATLAB 与 ADS/Cadence 协同仿真的射频系统时域分析平台
本平台实现射频系统仿真,利用 MATLAB 模拟系统基带部分,并结合 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真,实现时域分析。
平台功能
基带信号生成: 利用 MATLAB 代码生成具有可调参数的单/多子载波信号。
协同仿真: 将生成的基带信号传输至 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真,并将仿真结果返回 MATLAB。
时域分析: 对仿真结果进行解码和解调,获取时域星座图、信号频谱和波形。
性能指标计算: 自动计算峰均功率比 (PAPR) 和误码率 (BER)。
平台架构
平台由 MATLAB 代码和 ADS/Cadence 项目组成,通过数据交换文件实现协同仿真。
MATLAB 代码: 负责基带信号生成、结果解码、性能指标计算等功能。
ADS/Cadence 项目: 负责射频前端电路仿真。
数据交换文件: 用于 MATLAB 与 ADS/Cadence 之间的数据传输。
使用方法
下载平台代码。
解压文件。
配置 MATLAB 和 ADS/Cadence 软件环境。
运行 MATLAB 代码。
软件环境
MATLAB 2019b 或更高版本
ADS 2015 或更高版本
Cadence
Matlab
4
2024-05-29
Hadoop与Hive协同配置指南
Hadoop与Hive协同配置指南
本指南涵盖Hadoop 2.8.4版本(hadoop-2.8.4.tar.gz)和Hive 2.3.3版本(apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz)的协同配置步骤。
准备工作:
确保系统已安装Java环境(版本1.7或更高)。
下载Hadoop 2.8.4和Hive 2.3.3的二进制文件。
Hadoop配置:
解压Hadoop,并将其放置在合适的目录下。
编辑Hadoop配置文件,包括core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml和yarn-site.xml,设置Hadoop集群的相关参数,如HDFS存储路径,YARN资源管理器地址等。
格式化HDFS文件系统:hdfs namenode -format
启动Hadoop集群:start-all.sh
Hive配置:
解压Hive,并将其放置在合适的目录下。
将MySQL JDBC驱动包放置到Hive的lib目录下。
编辑Hive配置文件hive-site.xml,设置Hive Metastore数据库连接信息以及Hive数据仓库的存储路径等。
初始化Hive Metastore:schematool -initSchema -dbType mysql
验证配置:
使用hdfs dfs -ls /命令检查HDFS文件系统是否正常运行。
使用hive命令进入Hive CLI,并执行一些简单的HiveQL查询,例如show databases;,以验证Hive是否正常运行。
注意: 以上步骤仅为基本配置指南,实际操作中可能需要根据具体环境进行调整。
Hadoop
4
2024-04-30
Fortran 与 Matlab 协同工作
Fortran 作为高性能计算领域的佼佼者,与 Matlab 强大的数据分析和可视化功能相结合,可以实现优势互补,为科学研究和工程应用提供更强大的解决方案。
Matlab
2
2024-05-14
协同过滤商品推荐系统
构建商品推荐系统,利用协同过滤算法,根据用户画像及购买历史,推荐相关商品,为用户提供个性化购物体验。
算法与数据结构
6
2024-04-29
FEKO与matlab的协同应用
利用电磁兼容仿真软件FEKO与matlab协同设计天线。
Matlab
0
2024-09-26
中学协同学习软件比较
为探索中学协同学习软件,研究了Atutor、Moodle、Sakai三个系统。通过问卷和访谈收集师生数据后,分析发现:
协同学习能加强学与教。
软件的协作学习功能效果积极。
师生愿意使用协同学习来提高学习效果。
统计分析
7
2024-04-30
协同推荐系统评估方法的研究
随着互联网技术的进步和普及,用户每天面临的信息量急剧增加,如何在海量信息中找到真正感兴趣的内容成为一个迫切的问题。推荐系统应运而生,通过过滤和检索技术帮助用户从大量信息中筛选出有价值的内容,有效缓解信息过载问题。详细探讨了一种针对协同过滤推荐系统的评估方法,并进行了详细介绍。
算法与数据结构
0
2024-09-19