簡介：1HARBINHARBINHARBININSTITUTEINSTITUTEINSTITUTEOFOFOFTECHNOLOGYTECHNOLOGYTECHNOLOGY課程名稱課程名稱精密機械學基礎精密機械學基礎設計題目設計題目直動從動件盤形凸輪的設計直動從動件盤形凸輪的設計院系系航天學院控制科學與工程系航天學院控制科學與工程系班級級09041020904102班設計者者陳學坤陳學坤學號號10904102291090410229設計時間設計時間20112011年1010月3DSDSDSDTDTVDJDJDT在算例中已假設凸輪勻速轉動的角速度為1WADS，所以DSDSDSDSDTDTVDJDTDJDT速度同理可得DJDSDTDVA22加速度4程序運行結果程序運行結果圖一余弦速運動規(guī)律下的凸輪輪廓曲線圖二余弦加速作用下的SΑ曲線

簡介：范文最新推薦范文最新推薦112MATLABMATLAB激光雷達測距過程的建模與仿激光雷達測距過程的建模與仿真文獻綜述文獻綜述摘要激光雷達測距過程的建模與仿真是激光雷達設計和性能評估的重要環(huán)節(jié)，是激光雷達研究的重要內容之一。論文在簡要介紹激光雷達發(fā)展歷史與典型應用，并討論了脈沖測距、相位測距和干涉測距等基本測距方法。在此基礎上，在MATLAB環(huán)境下編寫了激光雷達測距過程仿真的計算機程序，重點考慮了激光發(fā)射功率、大氣衰減、大氣傳播抖動、閾值電平、目標反射率和計時抖動等因素對激光雷達測距特性的影響。結果表明，激光發(fā)射功率的增加、大氣衰減的減小和目標反射率的增加將改善接收信噪比，在恒閾值鑒別模式下回波鑒別時刻有所提前，測得距離變短，同時測距的密集度有一定程度的改善；大氣傳播抖動和計時抖動將直接影響測距數據離散分布的密集程度，抖動越大，測距數據離散分布范圍就越寬。5605關鍵字激光雷達測距MATLAB仿真范文最新推薦范文最新推薦31243閾值電平對激光雷達測距特性的影響1944目標反射率對激光雷達測距特性的影響2045計時抖動對激光雷達測距特性的影響2146本章小結22結論23致謝24參考文獻251緒論11研究背景

簡介：1南京航空航天大學共8頁第1頁學院航空宇航學院學院航空宇航學院姓名姓名魏德宸魏德宸基于遺傳算法優(yōu)化多元多目標函數的MATLAB實現00引言引言現實生活中的很多決策問題都要考慮同時優(yōu)化若干個目標而這些目標之間有時是彼此約束，甚至相互沖突這樣就需要從所有可能的方案中找到最合理、最可靠的解決方案。而遺傳算法是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的一種新的迭代的全局優(yōu)化搜索算法它能夠使群體進化并行搜尋多個目標并逐漸找到問題的最優(yōu)解。11問題描述問題描述變量維數為5，含有2個優(yōu)化目標的多目標優(yōu)化問題表達式如下MINF1X1X2X33X4X5MINF2SINX1COS4X22X51X141X222X332X463X59對于該問題，利用權重系數變換法很容易求出最優(yōu)解，本題中確定F1和F2的權重系數都為05。22遺傳算法遺傳算法2121遺傳算法簡述遺傳算法簡述遺傳算法的基本原理是通過作用于染色體上的基因尋找好的染色體來求解問題，它需要對算法所產生的每個染色體進行評價，并基于適應度值來選擇染色體，使適應性好的染色體有更多的繁殖機會，在遺傳算法中，通過隨機方式產生若干個所求解問題的數字編碼，即染色體，形成初始種群；通過適應度函數給每個個體一個數值評價，淘汰低適應度的個體，選擇高適應度的個體參加遺傳操作，經過遺產操作后的個體集合形成下一代新的種群，對這個新的種群進行下一輪的進化。2222遺傳算法的過程遺傳算法的過程遺傳算法的基本過程是1初始化群體。2計算群體上每個個體的適應度值3由個體適應度值所決定的某個規(guī)則選擇將進入下一代個體。4按概率PC進行交叉操作。3區(qū)域描述器FIELDD描述染色體的表示和解釋，每個格雷碼采用20位二進制。5個變量的區(qū)間和邊界定義如上述所示。3232計算適應度值計算適應度值計算適應度值是由根據程序FITNVRANKINGOBJV來實現的，對這個等級評定算法的缺省設置時選擇壓差為2和使用線性評估，給最適應個體的適應度值為2，最差個體的適應度值為0，適應度值結果由向量FITNV返回。3333選擇、交叉操作選擇、交叉操作選擇層使用高級函數選擇調用低級函數隨機遍歷抽樣例程SUS，SELCH中的個體使用高級函數RECOMBINE進行重組，使個體通過SELCH被選擇再生產，并使用單點交叉例程XOVSP，使用交叉概率PX07進行執(zhí)行并交叉。交叉后的子代被同一個矩陣SELCH返回。3434變異操作變異操作為了產生子代，使用變異函數MUT。子代再次由矩陣SELCH返回，變異概率缺省值PMPXLIND，并使用BS2RV，將個體的二進制編碼轉換為十進制編碼。

簡介：MATLAB結課作業(yè)指導老師張肅班級信管121姓名桂亞東PPPPPPRRRRRRRRRR212222111211（1）在（353）式中，RIJ（I，J1，2，，P）為原變量的XI與XJ之間的相關系數，其計算公式為NKNKJKJIKINKJKJIKIIJXXXXXXXXR11221（2）因為R是實對稱矩陣（即RIJRJI），所以只需計算上三角元素或下三角元素即可。②計算特征值與特征向量首先解特征方程0RI，通常用雅可比法（JACOBI）求出特征值21PII，并使其按大小順序排列，即021P；然后分別求出對應于特征值I的特征向量21PIEI。這里要求IE1，即112PJIJE，其中IJE表示向量IE的第J個分量。③計算主成分貢獻率及累計貢獻率

簡介：200991引言作為居民身份的象征，身份證已成為生活中必不可少的證件。出于保障公民合法權益和社會治安的考慮，越來越多的行業(yè)都開始要求進行實名制和身份證登記管理，如公安、海關、銀行、通信、網吧及酒店旅館、洗浴業(yè)等，因此利用計算機進行自動識別錄入尤為必要。身份證自動識別代替手工錄入可以大大提高工作效率，因而具有廣闊的應用前景。本文以第二代居民身份證為研究對象從身份證號碼圖像中提取號碼數字0～9的空間分布特征和結構特征，采用相似系數最大和結構特征一致準則，應用MATLAB軟件編程實現了身份證號碼的快速識別。2基本原理身份證號碼識別技術的基本原理如圖1所示。第二代居民身份證的大小是固定的，寬度為86CM，高度為54CM，因此掃描身份證得到的圖像可以縮放到同一個大小，本文采用的圖像寬度為366個像素，高度為233像素，這樣在從身份證圖像中提取號碼數字圖像時可以快速定位。由于第二代居民身份證的號碼字體比較特殊，所以需要從身份證圖像中獲取號碼數字0～9的圖像作為樣本，用于提取特征。樣本數字圖像如圖2所示。該樣本數字圖像為真彩色圖像，需要對其進行預處理。首先將真彩色數字圖像轉化為二值圖像設P為真彩色數字圖像的任意點，P的顏色三分量值分別為R、G、B，若0299R0587G0114BM2NK13NK131下半部分白色點數DIGITALK15DIGITALK15I下半部分橫坐標和DIGITALK16DIGITALK16J下半部分縱坐標和ENDIFJN2NK15NK151右半部分白色點數DIGITALK19DIGITALK19I右半部分橫坐標和DIGITALK110DIGITALK110J右半部分縱坐標和ENDENDENDENDDIGITALK11DIGITALK11NK11整體質心橫坐標DIGITALK12DIGITALK12NK11整體質心縱坐標DIGITALK13DIGITALK13NK12上半部分質心橫坐標DIGITALK14DIGITALK14NK12上半部分質心縱坐標DIGITALK15DIGITALK15NK13下半部分質心橫坐標DIGITALK16DIGITALK16NK13下半部分質心縱坐標DIGITALK17DIGITALK17NK14左半部分質心橫坐標DIGITALK18DIGITALK18NK14左半部分質心縱坐標DIGITALK19DIGITALK19NK15右半部分質心橫坐標DIGITALK110DIGITALK110NK15右半部分質心縱坐標END獲取身份證號碼并進行二值化IIM2DOUBLEIMREADIDCARD01JPGFIGUREIMSHOWIX1127X212711Y1190Y2210IDRGBIY1Y2X1X2FI117X112711IX212711I1CIY1Y2X1X2IDRGBIDRGBCENDIDHEIGHTIDWIDTHKSIZEIDRGBIDBWZEROSIDHEIGHTIDWIDTHFI1IDHEIGHTFJ1IDWIDTHRIDRGBIJ1GIDRGBIJ2BIDRGBIJ3IF0299R0587G0114B05IDBWIJ1ELSEIDBWIJ0ENDEND74

簡介：基于基于MATLAB的EXCEL數據計算與分析數據計算與分析潛劉方摘要摘要再怎么樣希望先看摘要，閱讀本文需要一定的MATLAB基礎知識，不需要EXCEL相關知識。結合本人近期工作上的需要測量計算，想偷懶就選擇了利用MATLAB偷懶，于是便有了本文。本文首先利用MATLAB讀取數據，計算，將數據寫入EXCEL，然后花了很大的精力來根據實際需要畫圖，最后將圖保存在EXCEL所在的文件夾下。這個M文件可謂花了我不少的時間和精力。最后根據M文件的不足（不能將圖形輸入到EXCEL文檔當中），進一步彌補這不足，就有了EXLINK（也叫EXCELLINK），在網上搜索了相關的知識，發(fā)現很多關于EXLINK的培訓，覺得實在可笑，所以就將EXLINK的使用寫的比較詳細，以供讀者自行分析體會。關鍵字關鍵字MATLABEXCELEXLINK接口一、前沿一、前沿MATLAB是一款應用在各個領域的數學軟件，最初叫做矩陣實驗室，專用于矩陣的運算，后來的版本再各個領域都得到了很好的應用，比如通信、電力電子、電機控制、運動控制、計算機控制、自動控制，DSP數字信號處理。但是MATLAB對于數據的處理與可視化是很多軟件所不能及的。EXCEL作為辦公必備軟件，能對簡單數據分析計算與作圖分析，但是處理復雜數據顯得力不從心，比如三維作圖就無法利用EXCEL作出；EXCEL本身的函數遠遠沒有MATLAB多，MATLAB作為數據有其獨特的優(yōu)勢，集成了很多數學函數，包括數據擬合差值等。MATLAB可以從EXCEL中讀取數據，經過相關運算之后又可以將數據寫入EXCEL，假如需要重復性的對EXCEL可以利用MATLAB編寫函數，每次只要運行MATLAB程序就可以完成，大大節(jié)省時間和精力。另外，MATLAB還有與EXCEL的接口，叫做EXLINK，運用這個接口可以在EXCEL中完成MATLAB函數的調用，還能傳送數據給MATLAB，從MATLAB當中讀取數據，從MATLAB當中讀取圖形，使用方便，操作簡單。二、基于二、基于MATLAB的數據分析的數據分析數據分析操作流程主要分為三步第一步，從EXCEL中讀取數據；第二部利用MATLAB大量函數對數據分析處理；第三步將分析結果寫入EXCEL中。在整個過程中，不需要打開EXCEL軟件，操作十分方便，每次操作唯一要做就是修改EXCEL所在的目錄及文件名。主要函數如下（具體使用方法可在MATLAB命令窗口輸入HELP函數名查看）XLSREAD從EXCEL中讀數據XLSWRITE向EXCEL中邪數據NUM2STR將數字轉換為字符串STRNCMP字符串比較POLYFIT數據擬合POLYVAL具體數值代入求值PLOT作圖為了節(jié)省空間，就縮放下了，這個M文件初稿是在斷網的情況下寫的，剛開始代碼比較簡便，也存在很多的漏洞，這是我不斷修改后得到的比較滿意的代碼。該M文件分為讀數據，計算效率，將效率寫入EXCEL中，最后是根據輸出電流的不同畫效率的折線圖，運用字符串的操作命名圖形名稱及標題，并保存在EXCEL所在的文件夾下，每次操作只需要更改文件名及路徑就可以完成計算畫圖等。大大節(jié)約了沒有必要浪費的時間。還有一點比較局限的是EXCEL中每次數據存數數據位置不能改變，當然對數據個數沒有太大的限制，根據需要可以加大數據個數。這里沒有用到數據擬合，因為沒有這個必要，數據擬合在實際當中應用還是很廣的，所以在常用函數里面寫了，希望引起注意。還有一點，不能將畫好的圖形保存在EXCEL文件當中，找了很久沒有找到這樣的函數，于是便有了EXLINK。三、三、EXLINK介紹介紹正是由于不能通過函數將圖寫入EXCEL文檔，于是便有了EXLINK。EXLINK是MATLAB的一個工具箱，也是EXCEL與MATLAB的一個接口，這個時候更像是在操作EXCEL，通過EXCEL可以運行MATLAB函數，發(fā)送和讀數據，讀圖像等等操作，當然也可以在MATLAB命令窗口運行相關函數。運行EXCEL可以同時運行MATLAB，這個時候MATLAB更像是EXCEL的一個輔助軟件，讓EXCEL的功能更加強大，并且EXLINK一直很受歡迎。四、四、EXLINK使用使用使用步驟如下首先成功安裝EXCEL和MATLAB，打開EXCEL，加載宏（工具加載宏I瀏覽（找到MATLAB安裝目錄下TOOLBOXEXLINKEXCELLINKXLA））確定，并在前面復選框內打勾，確定。這就完成了EXLINK的連接，完成之后效果如圖1所示。注也許你覺得我老土，居然還在使用2003版本的EXCEL，其實不是的，我裝的MATLAB2009A沒有對應的XLAM文件（EXCELLINK2007XLAM），并且使用WPS非專業(yè)版還不能加載宏，所以只能使用2003版的辦公軟件了。圖1EXLINK加載成功的界面從左到右，分別為啟動MATLAB，放數據到MATLAB，從MATLAB讀取數據，運行MATLAB函數，獲取MATLAB圖像，函數向導，EXLINK設置。這里每次啟動EXCEL都會啟動MATLAB，MATLAB大啟動慢，為了不啟動MATLAB可以在EXCEL內輸入MLATUOSTART“NO”即可啟動EXCEL而不啟動MATLAB，需要的時候只需要將NO改為YES即可。下面做一個簡單的測試。單擊啟動MATLAB按鈕（若已經啟動可省略），在MATLAB中運行如下程序及結果如圖2圖3所示。

簡介：本科生畢業(yè)設計報告本科生畢業(yè)設計報告學院物理與電子工程學院專業(yè)電子信息工程設計題目基于MATLAB的語音識別算法研究學生姓名指導教師（姓名及職稱）班級10電信班學號樂山師范學院畢業(yè)設計報告1題目題目基于基于MATLABMATLAB的語音識別算法研究的語音識別算法研究姓名姓名物理與電子工程學院電子信息工程學號摘要摘要本論文介紹了雙門限語音端點檢測理論，研究了語音特征參數地提取過程，特征參數包括線性預測系數（LPC）、線性預測倒譜系數（LPCC）和MEL頻率倒頻系數（MFCC）。并研究了3種不同的語音識別算法DTW算法、VQ算法和HMM算法。并且在MATLAB環(huán)境中提取了孤立字語音（十個數字0～9的漢語發(fā)音）的LPCC、MFCC特征參數，用它們配合上述3種語音識別算法實現了對這些孤立字語音的識別。關鍵字關鍵字MFCC、HMM、DTW、VQ第一章第一章概述概述1111語音識別的發(fā)展簡語音識別的發(fā)展簡介語音識別研究開始于二十世紀50年代，BELL實驗室實現了第一個可以識別10個英文數字的語音識別系統（AUDRY）。但是真正取得實質性進展是在60年代末，70年代初，當時提出了動態(tài)時間規(guī)劃（DP）和線性預測分析技術（LP），后者很好地解決了語音的建模問題，到了70年代初，動態(tài)時間規(guī)整（DTW）解決語音特征長度不一致的問題。這對特定人孤立詞的語音識別特別有效。70年代還提出了矢量量化VQ和隱馬爾可夫模型HMM的語音識別算法。80年代，這時研究的重點轉到了對連續(xù)語音的識別，提出了多級的動態(tài)時間規(guī)劃識別算法等，此時設計方法算法從模板匹配到統計模型轉變。特別是隱馬爾可夫模型HMM語音識別算法的成熟和推廣。90年代人們開始研究自然語音的識別，逐漸發(fā)展到口語對話和人機語音交互的方面。人工神經網絡技術也開始用于語音識別，成為語音識別的一條新途徑。我國在80年代后期研究了人機語音對話項目，這個時候，國內的大學和研究所相繼研究了語音識別。國外許多公司為語音識別投入大量資金，推動語音識別的研究。

簡介：226第十二章第十二章回歸分析回歸分析前面我們講過曲線擬合問題。曲線擬合問題的特點是，根據得到的若干有關變量的一組數據，尋找因變量與（一個或幾個）自變量之間的一個函數，使這個函數對那組數據擬合得最好。通常，函數的形式可以由經驗、先驗知識或對數據的直觀觀察決定，要作的工作是由數據用最小二乘法計算函數中的待定系數。從計算的角度看，問題似乎已經完全解決了，還有進一步研究的必要嗎從數理統計的觀點看，這里涉及的都是隨機變量，我們根據一個樣本計算出的那些系數，只是它們的一個（點）估計，應該對它們作區(qū)間估計或假設檢驗，如果置信區(qū)間太大，甚至包含了零點，那么系數的估計值是沒有多大意義的。另外也可以用方差分析方法對模型的誤差進行分析，對擬合的優(yōu)劣給出評價。簡單地說，回歸分析就是對擬合問題作的統計分析。具體地說，回歸分析在一組數據的基礎上研究這樣幾個問題（I）建立因變量Y與自變量MXXX21L之間的回歸模型（經驗公式）；（II）對回歸模型的可信度進行檢驗；（III）判斷每個自變量21MIXIL對Y的影響是否顯著；（IV）診斷回歸模型是否適合這組數據；（V）利用回歸模型對Y進行預報或控制。1數據表的基礎知識11樣本空間在本章中，我們所涉及的均是樣本點變量樣本點變量類型的數據表。如果有M個變量MXXX21L，對它們分別進行了N次采樣（或觀測），得到N個樣本點21IMIIXXXL，NI21L則所構成的數據表X可以寫成一個MN維的矩陣。TNTMNIJEEXXM1式中MTIMIIIRXXXE∈21L，NI21L，IE被稱為第I個樣本點。樣本的均值為21MXXXXL，∑NIIJJXNX11，MJ21L樣本協方差矩陣及樣本相關系數矩陣分別為TKNKKMMIJXEXENSS111∑JJIIIJMMIJSSSRR其中228221最小二乘法用最小二乘法估計10ΒΒ的值，即取10ΒΒ的一組估計值10ΒΒ，使IY與XYI10ΒΒ的誤差平方和達到最小。若記∑NIIIXYQ121010ΒΒΒΒ則∑NIIIXYQQ12101010MIN10ΒΒΒΒΒΒΒΒ顯然010≥ΒΒQ，且關于10ΒΒ可微，則由多元函數存在極值的必要條件得021100∑NIIIXYQΒΒΒ021101∑NIIIIXYXQΒΒΒ整理后，得到下面的方程組∑∑∑∑∑NIIINIINIINIINIIYXXXYXN1121101110ΒΒΒΒ（4）此方程組稱為正規(guī)方程組，求解可以得到∑∑XYXXYYXXNIINIII101211ΒΒΒ（5）稱10ΒΒ為10ΒΒ的最小二乘估計，其中，YX分別是IX與IY的樣本均值，即∑NIIXNX11，∑NIIYNY11關于1Β的計算公式還有一個更直觀的表示方法，即∑∑NIINIIIXXYYXX1211Β

簡介：各種最小二乘算法總結盛曉婷0908110618西安理工大學盛曉婷最小二乘算法總結報告附錄8、廣義最小二乘遞推算法34附錄9、輔助變量法36附錄10、二步法38附錄11、多級最小二乘法39附錄12、YULEWALKER辨識算法42圖1一般最小二乘參數過渡過程4圖2一般最小二乘方差變化過程5圖3遺忘因子法參數過渡過程7圖4遺忘因子法方差變化過程8圖5限定記憶法參數過渡過程10圖6限定記憶法方差變化過程10圖7偏差補償最小二乘參數過渡過程12圖8偏差補償最小二乘方差變化過程12圖9增廣最小二乘辨識模型13圖10增廣最小二乘參數過渡過程14圖11廣義最小二乘參數過渡過程16圖12廣義最小二乘方差變化過程16圖13輔助變量法參數過渡過程18圖14輔助變量法方差變化過程18圖15二步法參數過渡過程20圖16二步法方差變化過程202

簡介：課程結業(yè)論文課程結業(yè)論文課程名稱課程名稱計算物理基礎計算物理基礎院系專業(yè)院系專業(yè)物理學系物理學系物理學物理學學號號201211141928姓名名馬宏志馬宏志2S2GMMMRR其中G6671011NM2KG2是萬有引力常量，因此3S224ΠGMRKT22其中K為太陽常數?？梢娦行擒壍腊霃降娜畏脚c周期的平方成正比。這是開普勒第三定律的特殊情況。行星運動的周期為3TRK33角速度由1式決定。地球E繞太陽S運行的半徑為RE151011M，其周期為2EETRK44以地球為中心，這也是太陽繞地球的運行的周期，角速度用ΩE表示。如B圖所示，以地球為中心，太陽繞著地球轉，行星繞著太陽轉，角速度為Ω。假設開始時地球、太陽和和行星在一條直線上，經過時間T，太陽在地球坐標系中的坐標為XRECOSΩET，YRESINΩET5行星在太陽坐標系中的坐標為XRCOSΩT，YRSINΩT6由此可確定行星在地球坐標系中的坐標XPXX，YPYY7沿著EP方向，行星投影在穹頂上，地球上的人觀察的就是行星在穹頂上的軌跡。行星的視角為PPARCTANARCTANYYYXXX8穹頂本意是無窮遠處的天頂，對于行星來說，它到地球的距離永遠不可能大于太陽到地球的距離加上行星到太陽的距離，所以不妨取RRER為穹頂半徑，行星在穹頂上投影的坐標為XRCOSΘRERCOSΘ，YRSINΘRERSINΘ9【計算方法】【計算方法】取地球到太陽的距離為一個天文單位，則太陽在地球坐標系中的坐標可表示為A圖RSPB圖REEPXSYOXYOSΩTΩETΘPRXY

簡介：點擊查看更多differential equations - a problem solving approach based on matlab精彩內容。

簡介：2011屆學士學位論文基于基于MATLABMATLAB的通信系統的設計與仿真的通信系統的設計與仿真學院、專業(yè)物理與電子信息學院電子信息工程研究方向系統仿真學生姓名學號指導教師姓名指導教師職稱教授2011年4月29日IIISIMULATIONDESIGNOFCOMMUNICATIONSYSTEMSBASEDONMATLABABSTRACTABSTRACTCOMMUNICATIONISTHROUGHAMEDIAFTRANSPTATIONCOMMUNICATIONSYSTEMWHICHISUSEDTOCOMPLETETHEPROCESSOFINFMATIONTRANSMISSIONSYSTEMSINGENERALISTOSENDTHEINFMATIONFROMTHESOURCETOONEMEDESTINATIONSMODULATIONDEMODULATIONOCCUPIEDANIMPTANTPOSITIONINTHETRANSMISSIONOFINFMATIONWHICHISESSENTIALSOTHERESEARCHABOUTTHEMODULATIONDEMODULATIONPROCESSINTHECOMMUNICATIONSYSTEMISEXTREMELYIMPTANTMATLABISANUMERICALCOMPUTATIONGRAPHICSRENDERINGIMAGEPROCESSINGSYSTEMSIMULATIONOTHERPOWERFULFEATURESINONEOFTHESCIENTIFICCOMPUTINGLANGUAGEITISAPOWERFULMATRIXCALCULATIONGRAPHICALVISUALIZATIONFEATURESARICHTOOLBOXPROVIDESAGREATCONVENIENCEFTHECOMMUNICATIONSYSTEMOFMODULATIONDEMODULATIONPROCESSTHISPAPERINTRODUCESTHECONCEPTOFTHECOMMUNICATIONSYSTEMTHENLEADSTOMODULATIONDEMODULATIONTHENINTRODUCEDSEVERALOFOURCOMMONLYUSEDMETHODOFMODULATIONDEMODULATIONASTHEPOWEROFMATLABSOWEINTRODUCEDTHECOMMUNICATIONSYSTEMTOOLBOXINTHEMATLABWEGIVESSEVERALEXAMPLESABOUTTHECOMMUNICATIONSYSTEMBASEDONMATLABMODULATIONDEMODULATIONUSETHESOFTWAREOFMATLABTOSIMULATETHEMKEYWDSCOMMUNICATIONSYSTEMSMODULATIONDEMODULATIONMATLAB

簡介：數值分析實驗報告數值分析實驗報告一、實驗目的與要求一、實驗目的與要求1掌握高斯消去法的基本思路和迭代步驟；2培養(yǎng)編程與上機調試能力。二、實驗內容二、實驗內容1編寫用高斯消元法解線性方程組的MATLAB程序，并求解下面的線性方程組，然后用逆矩陣解方程組的方法驗證（1）（2）123123123010123043555118313473712462321372835107256433035XXXXXXXXX12312312352828321361XXXXXXXXX2編寫用列主元高斯消元法解線性方程組的MATLAB程序，并求解下面的線性方程組，然后用逆矩陣解方程組的方法驗證（1）（2）123123123010123043555118313473712462321372835107256433035XXXXXXXXX12312312352828321361XXXXXXXXX三MATLAB計算源程序計算源程序1用高斯消元法解線性方程組用高斯消元法解線性方程組的MATLAB程序程序BAX輸入的量系數矩陣和常系數向量；AB輸出的量系數矩陣和增廣矩陣的秩RARB方程組中未知量的個數ABN和有關方程組解及其解的信息XFUNCTIONRARBNXGAUSABBABNLENGTHBRARANKARBRANKBZHICARBRAIFZHICA0DISP請注意因為RARB，所以此方程組無解RETURNENDIFRARBIFRANDISP請注意因為RARBN，所以此方程組有唯一解XZEROSN1CZEROS1N1FP1N1FKP1NMBKPBPPBKPN1BKPN1MBPPN1三三實驗過程實驗過程1（1）編寫高斯消元法的）編寫高斯消元法的MATLAB文件如下文件如下CLEARA010123043555134737124623283510725643B118321373035RARBNXGAUSAB運行結果為運行結果為請注意因為RARBN，所以此方程組有唯一解RA3RB3N3X039820013803351（2）編寫高斯消元法）編寫高斯消元法MATLAB文件如下文件如下CLEARA521283136B8211RARBNXGAUSAB運行結果為運行結果為請注意因為RARBN，所以此方程組有唯一解RA3RB3N3X121在MATLAB中利用逆矩陣法檢驗結果1在COMMWINDOWS中直接運行命令A010123043555134737124623283510725643B118321373035XAB運行結果為X03982

簡介：數字圖像處理數字圖像處理（MATLABMATLAB）實驗指導書實驗指導書（第一版）（第一版）中國地質大學（武漢）機電學院通信系2016年6月16日２三、實驗步驟４９四、結果分析４９綜合實驗一圖像分割算法性能比較５０一、實驗目的５０二、實驗原理５０三、實驗步驟５０四、結果分析５０綜合實驗二圖像處理GUI設計５１一、實驗目的５１二、實驗原理５１三、實驗步驟５１四、結果分析５１

簡介：綜合實驗二SHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITY實驗三實驗三主動降噪實驗主動降噪實驗指導老師王旭永指導老師王旭永綜合實驗二目錄目錄一、實驗目的1二、實驗原理1三、實驗儀器3四、實驗步驟4五、實驗過程5六、程序代碼及解釋7七、實驗數據觀察及解釋10八、誤差分析11九、實驗感想12