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资源下载 > 一般算法
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MIMO-OFDM无线通信系统链路仿真
本项目构建了一个完整且高保真的MIMO-OFDM（多输入多输出正交频分复用）无线通信物理层仿真系统，旨在对下一代宽带通信系统的核心链路性能进行定量评估。功能涵盖了从比特流产生到接收端信号恢复的全过程：首先，系统支持自定义生成原始随机二进制序列，并进行前向纠错编码（如卷积码）以增强抗干扰能力。随后，根据配置执行QPSK、16QAM或64QAM等高级调制映射，并通过空时分集（如Alamouti编码）或空间复用（如V-BLAST）技术将信号分发至多个发射天线。在OFDM处理环节，通过逆快速傅里叶变换（IFFT） -
强跟踪滤波器STF设计与源代码实现
该项目实现了基于MATLAB环境的强跟踪滤波器（Strong Tracking Filter, STF）标准算法，专门用于解决非线性系统在状态突变、模型不确定或存在强干扰环境下的实时状态估计问题。 STF的核心在于对扩展卡尔曼滤波（EKF）的改进，它通过引入一套基于残差正交化原理的渐进增量子优衰减因子，实时调整状态预测误差协方差矩阵。 这种机制能够动态改变滤波增益，使得滤波器在面对目标大机动、参数摄动或模型误差时，能够强行使残差序列保持正交，从而保证滤波器具有极强的鲁棒性和快速跟踪能力。 本程序的实现包含 -
多模式相参脉冲复调制信号仿真分析系统
该项目是一个专门用于模拟和评估高性能雷达信号体制的仿真平台，主要涵盖了四种核心的相参信号模型：相参脉冲串复调制信号、线性调频（LFM）脉冲串复调制信号、线性调频步进频率（LFM-SF）脉冲串复调制信号以及步进频率（SF）脉冲串复调制信号。系统实现了从基带复包络生成到射频参数映射的全过程，核心功能包括： 建立高精度的相参脉冲模型，确保脉冲序列在时间轴上的相位连续性与相参累积特性。 实现线性调频脉冲的内调制算法，支持带宽可调的频率扫频过程。 结合步进频率技术，实现多脉冲间的跳频合成，通过频率步进机制有效扩展信 -
两组像素点最小欧氏距离计算系统
该项目是一个专门用于计算图像中两组像素集合之间最小欧几里得距离的MATLAB工具包。 其核心功能是通过高效的算法逻辑，在给定的两组像素点坐标集内，搜索寻找空间距离最近的一对像素点。 程序不仅能够计算出这一最小距离的具体数值，还会精确返回达成该最小值的两组像素各自对应的空间坐标。 项目中包含了核心计算模块calculate_min_distance.m、底层的欧氏距离数学实现euclidean_distance.m以及完善的自动化测试脚本test_calculate_min_distance.m。 为了确保 -
基于PHD滤波的多目标跟踪仿真系统
本系统是一个基于MATLAB平台开发的高性能多目标跟踪仿真项目，核心采用概率假设密度（PHD）滤波器。该项目旨在解决在复杂监测环境下，由于目标数量动态变化、传感器检测概率不稳定以及高强度杂波背景导致的多目标跟踪难题。通过引入随机有限集（RFS）理论，系统将所有目标的状态和所有观测数据分别建模为集值随机变量，成功将多目标状态估计问题转化为在贝叶斯滤波框架下对PHD强度的迭代求解。实现过程中，项目完整包含了目标的生成模型、生存模型、消失模型以及传感器的量测模型。功能涵盖了从原始测量数据的生成，到基于高斯混合P -
双层规划问题求解与遗传算法工具箱
本项目旨在MATLAB环境下开发一套完整的双层规划问题求解工具箱。双层规划问题通常包含上下两层嵌套的优化目标，其决策过程具有先验与响应的博弈特性。本项目集成了包括极点算法、直接搜索法、下降法在内的传统数值优化手段，以及模拟退火算法、遗传算法等现代非数值优化方法。在遗传算法的具体实现中，程序首先对上层的决策变量进行编码，将其作为已知输入代入下层规划模型。通过调用MATLAB内部求解器或自定义子算法求解下层模型的决策变量值后，系统将结果返回至上层模型以计算个体的适应度值。随后，通过执行遗传算法的标准算子（包括 -
MATLAB全场景非线性滤波算法综合工具箱
本工具箱是一个专为非线性系统状态估计设计的综合性开发平台，深度集成了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、容积卡尔曼滤波（CKF）以及粒子滤波（PF）等多种核心算法。针对初级用户，工具箱提供了详尽的参数配置指南和标准的线性化示例，使其能够快速理解预测与更新的循环逻辑；对于中级用户，项目采用了高度模块化的编程结构，支持自定义状态转移矩阵和观测模型，方便进行多传感器融合以及针对特定动态系统的算法性能对比；对于高级用户，工具箱保留了底层算法接口，支持进行自适应噪声估计方案的集成、非高斯噪声环境下的 -
Sweb远程Web会话启动器
Sweb是一个专为简化MATLAB Web会话启动过程而开发的辅助工具。针对在远程服务器、高性能计算集群或无头服务器环境下难以直接调用图形界面的问题，该项目提供了一个轻量级的解决方案。其核心功能是自动化处理MATLAB Web桌面的配置流程，包括动态端口分配、安全令牌生成以及后台进程的生命周期管理。用户可以通过简单的命令行指令快速激活一个可供外部浏览器访问的MATLAB交互式环境，系统会自动建立安全的通信隧道并生成带有身份验证参数的访问URL。该启动器通过封装复杂的底层系统调用和网络协议配置，使得研究人员 -
元胞自动机生态平衡仿真系统
该项目是一个专门用于生态演化研究的高级仿真平台，旨在通过离散数学模型模拟生物种群在空间上的交互与演替过程。程序基于经典的元胞自动机理论，构建了一个多层级的生态交互系统，能够精确模拟森林火灾扩散、捕食者与猎物的动态平衡以及植被覆盖的扩张等复杂生态现象。系统内置了高度集成的图形化界面（GUI），用户可以通过滑块、编辑框和下拉菜单实时调节环境参数，如生物的初始分布比例、繁殖速率、死亡率、捕食成功概率以及环境资源恢复速度。 在底层逻辑实现上，程序采用了高效的矩阵运算逻辑来处理大规模元胞阵列的并行转换，支持摩尔邻域 -
基于小波分解的多性质信号强制去噪重构系统
本系统主要针对不同物理性质的一维信号数据进行多层次的深度分析与净化处理。 系统能够自动适应包括周期性振动信号、瞬变非平稳信号以及带噪随机序列在内的多种数据类型。 核心功能通过调用MATLAB信号处理工具箱，首先执行多尺度离散小波分解（DWT），将原始信号映射到不同频率的子带空间中，实现高频噪声成分与低频特征成分的有效分离。 在去噪环节，系统采用强制去噪（Mandatory Denoising）策略，通过对特定层级的高频细节系数进行零化处理，从根本上剔除不稳定的高频干扰。 处理完成后，利用逆离散小波变换（I -
雷达系统多领域建模与全流程仿真项目
该项目利用MATLAB和Simulink平台构建了高度完整的雷达系统多领域建模与仿真环境，旨在解决雷达系统设计中涉及的混合信号建模、组件规格验证及硬件实现路径等复杂环节。项目涵盖了雷达信号链的全流程设计，从基础的线性调频等波形产生机制开始，深入探究射频接收机前端的高保真建模方法。 通过Simulink的集成化工作流，该系统实现了跨领域的协同仿真，允许工程师在同一模型中评估信号处理算法与射频硬件特性之间的相互作用。功能核心包括利用相控阵系统工具箱（Phased Array System Toolbox）对天 -
多智能优化算法TSP求解集成实验平台
本项目是一个基于MATLAB开发的综合性TSP问题求解系统，旨在通过对比和演示多种经典智能优化算法在处理组合优化问题时的表现。系统完整实现了蚁群算法(ACO)、模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、Hopfield神经网络以及禁忌搜索算法(TS)的数学建模与逻辑编码。 在算法实现层面，蚁群算法通过模拟信息素留下与挥发的正反馈机制实现全局最优搜索；模拟退火算法引入Metropolis准则，通过控制降温过程有效避免算法陷入局部动态极值；遗传算法通过种群编码、选择、交叉及变异操作模拟生物进化过程；禁忌搜索通过 -
基于水平集C-V模型的图像自动分割处理系统
本系统采用MATLAB软件环境，基于经典的Chan-Vese（C-V）主动轮廓模型实现图像的自动分割。该模型是一种基于区域的水平集方法，突破了传统snake模型依赖图像梯度的局限性，能够有效分割边界模糊或梯度不连续的图像。项目核心功能涵盖了三幅不同类型图像的批量自动化分割流程： 首先，系统通过水平集演化方程建立能量泛函，利用变分法将其转化为偏微分方程进行求解。 其次，系统内置了对C-V模型核心算法的完整实现，包括对图像内外区域平均灰度的实时计算、Heaviside函数的正则化处理以及水平集函数的数值更新。 -
基于直方图统计特征的参数提取系统
该项目是一个专门用于计算和提取数字图像或信号分布特征的MATLAB工具。程序通过对输入数据进行灰度统计，生成精确的直方图分布模型。在此基础上，系统利用数学统计方法和信息论原理，提取出六个关键的统计特征参数：均值代表了分布的中心位置；方差反映了数据的离散程度或对比度；偏度用于衡量分布的不对称性；峰度用于描述分布曲线相比于正态分布的尖峭程度；能量则反映了分布的均匀性或一致性；熵则衡量了数据内部的信息量和随机复杂程度。该工具在数字图像处理、模式识别、纹理分析以及辅助医疗诊断等领域具有广泛的应用价值，能够高效地将 -
LMS自适应滤波器与线性系统辨识实验
本项目通过MATLAB软件环境实现了一种基于最小均方（LMS）准则的自适应滤波算法，并将其应用于线性系统的辨识任务。程序的核心逻辑是建立一个未知的线性离散系统，并使用白噪声作为输入激励信号，通过该未知系统产生的响应作为期望信号。LMS自适应滤波器在每一个时间步长内，利用当前的输入向量与滤波器权值进行卷积运算得到预测输出。随后，算法计算期望信号与预测输出之间的误差值，并依据梯度下降原理，在设定的步长因子引导下对滤波器的权值向量进行迭代更新，直至均方误差达到最小值或趋于平稳。该实现过程能够详细展示在不同步长因 -
基于ASTM标准的雨流计数优化算法
该项目根据国际通用的ASTM E1049-85（Standard practices for cycle counting in fatigue analysis）标准，实现了高性能的雨流计数算法。算法旨在将复杂的变幅载荷序列分解为若干具有特定均值和幅值的简谐循环，以便后续进行疲劳累积损伤计算。本代码的核心逻辑针对计算时间进行了深度优化，通过改进的寻址方式和优化的循环匹配逻辑，显著提升了在大规模数据集下的执行效率，特别适合处理海量工业传感器采集的长序列载荷数据。其功能涵盖了原始信号的极值点自动提取、标准化 -
复杂网络适应度改进BA模型仿真系统
该项目是专为复杂网络研究设计的MATLAB仿真平台，旨在实现并分析引入适应度机制（Fitness Model）的改进型BA无标度网络。在标准BA模型中，节点的连接概率仅取决于其当前度数，即所谓的先发优势。本项目通过为每一个新加入的节点分配一个服从指数分布的适应度参数，从而改变了偏好附加规则，使得连接概率正比于节点度数与适应度的乘积。 -
雷达目标回波相干积累仿真与增益分析
本项目旨在通过MATLAB平台对雷达目标回波信号的相干积累过程进行深入的理论分析与数值仿真。项目核心功能是构建完整的雷达信号处理链路，模拟产生包含随机高斯白噪声的多脉冲串回波信号，并详细展现信号在时域、频域以及距离-多普勒域的能量积累效应。通过对多个连续脉冲的复包络进行精确的相位补偿与矢量叠加，实现信噪比（SNR）的有效提升，验证相干积累理论中增益与脉冲数成正比的规律。仿真过程特别包含了目标积累的动态完成过程演示，即通过步进式增加参与积累的脉冲数量，直观观察目标信号如何从完全淹没在噪声背景中的状态，逐步通 -
基于LS与MMSE算法的2x2 MIMO信道估计仿真
本项目旨在构建一个完整的2x2多输入多输出（MIMO）无线通信系统仿真框架，重点实现在复杂衰落信道环境下的信道矩阵估计功能。系统首先在发送端生成随机比特流并进行QPSK或16QAM调制，随后将调制符号分配至两个发射天线，并周期性地插入已知的导频信号。信号通过预设的2x2瑞利平坦衰落信道或频率选择性衰落信道，并在接收端加入加性高斯白噪声（AWGN）。 在接收端，系统分别采用最小二乘法（LS）和最小均方误差法（MMSE）对四个子信道的增益系数进行实时估计。LS算法利用导频处的接收信号与已知导频直接计算估计值， -
基于MATLAB的Copula函数建模与相关性分析系统
本项目是一套专门用于MATLAB环境下的Copula函数计算与分析程序，旨在为科研人员和工程师提供高效的相关性建模工具。 其核心功能包括实现多种经典Copula函数的构建与参数估计，涵盖了常用的正态Copula（Gaussian Copula）、t-Copula以及阿基米德Copula族（包括Clayton、Gumbel、Frank等类型）。 程序能够自动完成原始数据的边缘分布拟合，支持参数化拟合（如正态、对数正态、Weibull等）以及经验累积分布函数（ECDF）的非参数处理。 通过极大似然估计法（ML
