链路 星座matlab ofdm

MATLAB 使用离散数据点实现三维曲面插值

依靠若干离散点实现三维曲面插值是工程应用中的常见问题,也是数据处理工作的常见需求。MATLAB 实现上述功能主要依靠 griddata 函数,该函数支持基于三角形的三次插值(仅支持内插值,估计是一种保形插值)和双调和样条插值(支持外插值)。 案例数据如下图所示: 案例代码如下所示: clear,cl ......
曲面 数据 MATLAB

基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
学习网络 Googlenet 深度 种类 交通

矢量图输出、修订、以及插入方法——Matlab,PPT输出、Tex,Word输入

矢量图输出、修订、以及插入方法 1 输出图片 1.1 MATLAB出图 另存为pdf(tex中使用)或emf(word中使用)格式,svg格式不行,会导致图片失真 1.2 PPT出图 直接导出pdf或选中图片右键导出为svg(这样就不用去白边) 1.3 Python出图 python的matplot ......
矢量图 矢量 方法 Matlab Word

【matlab笔记】杂乱版

求Lagrange插值多项式 syms x; X = [1, 3/2, 0, 2] Y = [3, 13/4, 3, 5/3] n = length(X); L = sym('1'); P = sym('0'); for i = 1:n % 求出 Li(x) Li = sym('1'); for j ......
笔记 matlab

matlab中polyfit和polyval的使用(曲线拟合/多项式拟合/指数拟合)

matlab中polyfit函数的作用是对数据进行数据拟合 有些小伙伴可能搞不清楚polyfit和polyval之间的区别,这里就直接上我的笔记给大家看看吧 %% 普通的多项式拟合 clear;clc; num = 30; x = linspace(0,5,num); % 横轴数据 error = ......
多项式 曲线 指数 polyfit polyval

线性代数 · 矩阵 · Matlab | Cholesky 分解代码实现

Cholesky 分解是 LU 分解(三角分解)的特殊形式,n 阶实对称正定矩阵 A = LL^T,其中 L 为下三角;搬运外网的代码,非原创。 ......
线性代数 代数 矩阵 线性 183

AT_joisc2012_constellation 星座

题目传送门 更好看的题面 非常巧妙的凸包。 题目分析 这道题的本质就是将所有点划分为两个生成树,求可能的方案数。 part 1 求凸包的答案 我们可以考虑先求一个整体的凸包,如下图: 其中红色的点为星座 $A$,蓝色的点为星座 $B$,黑色的点不确定。 先考虑凸包上的点,对于凸包上的点,当存在红蓝红 ......
constellation AT_joisc 星座 joisc 2012

基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系,避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控:输入门(i ......

基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络

1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元(Gated Recurrent Unit,简称GRU)是一种用于序列建模和预测的递归神经网络(RNN)变体。GRU通过引入门控机制,克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题, ......
时间序列 网络 序列 时间 matlab

基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......

基于CNN卷积神经网络的目标识别matlab仿真,数据库采用cifar-10

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构,其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征,然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上,实现图像分类和目标识别。 CNN ......
卷积 神经网络 神经 目标 数据库

基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播,正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径,是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不 ......
卷积 神经网络 口罩 神经 matlab

m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法(GA)和长短时记忆网络(LSTM)的混合模型,用于预测电力负荷数据。该算法通过遗传算法优化LSTM模型的超参数,以提高模型的预测性能。下 ......
长短 算法 负荷 记忆 GA-LSTM

MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了 ......
均值 数据 数据挖掘 算法 成绩

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告,包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进,以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性, ......

移动通信系统的LMS自适应波束成形技术matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 在移动通信系统中,由于信号传播环境的复杂性,通信信号受到多径效应、干扰和噪声的影响,导致信号质量下降。自适应波束成形技术可以在多天线接收端对信号进行处理,以增强感兴趣的信号,并抑制不需要的干扰和噪声。 自适应波束 ......
波束 移动通信 matlab 系统 技术

DSPLearning_day02--卷积、互相关和差分方程求解的matlab实现

卷积实现 \[y(n) = x(n) * h(n) \\ y(n) = \sum_{m = -\infin}^{\infin}x(m)h(n-m) \]%确定第一个序列的x轴和y轴坐标 nx = [0:1]; x = [1 2]; %确定第二个序列的x轴和y轴坐标 nh = [0:2]; h = [ ......

DSPLearning_dayONE___________matlab实现DTFT里面的一些常用函数以及基本运算

DSP matlab实现 \(\delta(n)\)的实现 %matlab中坐标轴的横坐标和纵坐标是分开表示的 n = -10:20; %横坐标的显示范围 这个是确定了x轴的坐标范围 delta = [zeros(1,10) 1 zeros(1,20)];%zeros(m,n)产生一个mxn的全零矩 ......

基于OFDM+64QAM系统的载波同步matlab仿真,输出误码率,星座图,鉴相器,锁相环频率响应以及NCO等

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 正交频分复用(OFDM)是一种在现代通信系统中广泛使用的调制技术,它具有高效的频谱利用和抗多径衰落等特点。64QAM(64-ary Quadrature Amplitude Modulation)是一种调制方式, ......
鉴相器 误码率 误码 载波 频率

基于Googlenet深度学习网络的信号调制类型识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 信号调制类型识别是在无线通信和无线电频谱监测中的一个重要任务。不同信号调制类型具有不同的频谱特征,深度学习方法在信号调制类型识别中取得了显著的成果。 3.1 深度学习与卷积神经网络 深度学习是一种机器学习方法,卷 ......
学习网络 Googlenet 深度 信号 类型

MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24211 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 使用 garch 指定一个单变量GARCH(广义自回归条件异方差)模型 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 garch 模型的关键参数包 ......

MATLAB:柱形图一些问题(持续更新)

1. 底部坐标轴刻度没对应上柱形图 set(gca,'XTick',1:5,'XTickLabel',{'1', '2', '3', '4', '5'}); 1:5表示对应1到5条,XTickLabel是刻度名称 ......
MATLAB 问题

MATLAB:画图配色高级用法

'FaceColor', [0.5, 0.1, 0.1], 'EdgeColor', 'none' 填充颜色:FaceColor,参数为RGB配色,范围0~1 边缘颜色:EdgeColor,none为无边缘 ......
MATLAB

ATGM336H-5N一款高性能BDS/GNSS全星座定位导航模块

功能 概述 ATGM336H-5N系列模块是9.7X10.1尺寸的高性能BDS/GNSS全星座定位导航模块系列的总称。该系列模块产品都是基于中科微第四代低功耗GNSS SOC单芯片- -AT6558, 支持多种卫星导航系统,包括中国的BDS (北斗卫星导航系统),美国的GPS,俄罗斯的GLONASS ......
高性能 模块 星座 ATGM GNSS

计算离散点的边界 MATLAB计算多维凸包

无论是进行回归、拟合还是深度学习,总要将总体数据集划分为训练样本集和测试样本集。然而,一般情况下,测试集位于训练集“所覆盖的范围之内”时(如下图所示,红色星号表示训练样本集所在位置,蓝色圆点表示测试样本集所在位置),测试效果较好,测试结果也更具合理性。但是如何验证测试集是否在训练集“所覆盖的范围之内 ......
凸包 边界 MATLAB

在 Windows Server 2022 中,你可以使用 PowerShell 来检查网络适配器的链路速度

在 Windows Server 2022 中,你可以使用 PowerShell 来检查网络适配器的链路速度。以下是如何进行的步骤: 打开 PowerShell。你可以通过在开始菜单中搜索 "PowerShell" 来找到它。 在 PowerShell 中,输入以下命令并按 Enter 键: Get ......
链路 适配器 PowerShell 速度 Windows

MATLAB 2022b 图文安装保姆级教程|Matlab密匙|激活步骤|

Matlab2022a与2022b的比较 MATLAB主要用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。关于Matlab的版本的主要区别在于a通常是实测版,b是稳定版。也就是说对于a版的bug,b版都会修复,体验感会更好 Matlab2 ......
保姆 激活 步骤 图文 教程

基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)特征提取和GMM(Gaussian Mixture Model ......
语音 信号 特征 matlab MFCC

m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物,但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣,劳动强度大,分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用,它可以通过对大量的训 ......
学习网络 深度 界面 垃圾 智能

matlab求QR分解,QL分解,LQ分解和RQ分解

Matlab的命令里只有QR分解,如何求QL分解和LQ,RQ分解?LQ分解: [Q 1,R 1]= qr (H'); H=(Q 1*R 1)'=R 1' *Q 1'=L*Q; 所以下三角阵L=R 1',正交阵Q=Q 1'QL分解:[Q 1,R 1]= qr ( inv(H' ) ); H'=(Q 1 ......
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