3、简单数据类型转换和类包装 及高精度数字

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布
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本文详细介绍了Java中各类简单数据类型的转换优先级，从byte、short、char到int、long、float直至double的转换流程。同时，深入探讨了Java处理高精度数字的方法，包括高精度整数BigInteger和高精度小数BigDecimal的使用技巧。

各类简单数据类型的转换优先关系

byte，short，char --int--long--float--double

java 高精度数字

高精度整数：BigInteger

高精度小数：BigDecimal

【教程4＞第6章＞第21节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现1——工程准备和设计综述
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-07 267
R_HH_LS_LS计算结果，一般在OFDM中是一个矩阵，此时inv的计算非常复杂，在本课程中，我们是基于QPSK单载波方式实现MMSE算法，因此R_HH_LS_LS的结果为一个数值，那么inv相当于计算R_HH_LS_LS的倒数。在上述课程中，我们完成了“基于I+jQ复数信号的LS信道估计和均衡实现”，我们将在此基础上，对该系统进行修改，从而实现“基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统“。综上所述，在后续的5个课程中，我们将依次完成上述五个工作内容，并最终完成基于MMSE的信道估计与均衡系统。
【教程4＞第6章＞第25节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现5——hmmse=R_HH*inv(R_HH_LS_LS)*H_ls计算
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-22 303
在上一个课程中，我们总计了MMSE信道和均衡算法所需要的五项工作。第一：sigma = 10^(SNR/10);第二：R_HH = (received_pilot * received_pilot');第三：R_HH_LS_LS = (received_pilot * received_pilot' + beta/sigma);第四：h_mmse= R_HH * inv(R_HH_LS_LS)* H_ls;第五：时序规划在本小节，我们将通过FPGA实现第四项和第五项工作。
【教程4＞第6章＞第24节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现4——(received_pilotXreceived_pilot‘ + betaXinv(sigma))计算
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-20 464
在上一个课程中，我们总计了MMSE信道和均衡算法所需要的五项工作。第一：sigma = 10^(SNR/10);第二：R_HH = (received_pilot * received_pilot');第三：R_HH_LS_LS = (received_pilot * received_pilot' + beta/sigma);第四：h_mmse= R_HH * inv(R_HH_LS_LS)* H_ls;第五：时序规划在本小节，我们将通过FPGA实现第三项工作。
【教程4＞第6章＞第23节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现3——R_HH=(received_pilotXreceived_pilot‘)导频共轭相乘计算
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-20 291
在上一个课程中，我们总计了MMSE信道和均衡算法所需要的五项工作。第一：sigma = 10^(SNR/10);第二：R_HH = (received_pilot * received_pilot');第三：R_HH_LS_LS = (received_pilot * received_pilot' + beta/sigma);第四：h_mmse= R_HH * inv(R_HH_LS_LS)* H_ls;第五：时序规划在本小节，我们将通过FPGA实现第二项工作。
【信道估计】MIMO通信系统QPSK信道估计与均衡模拟（含LS MMSE LMMSE的ZF和MMSE对比）附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
08-04 368
在现代无线通信中，多入多出（MIMO）技术通过多天线收发提升频谱效率，而信道估计与均衡是保障 MIMO 系统性能的核心环节。本文基于 2×2 MIMO 系统（2 个数据流，QPSK 调制），分三级实现信道估计与均衡算法，从软件仿真到硬件部署，逐步优化接收机性能，并结合 LTE-R12 标准提出改进方案。
【信道估计】MIMO通信系统QPSK信道估计与均衡模拟（含LS MMSE LMMSE的ZF和MMSE对比）【含Matlab源码 13501期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
06-11 661
MIMO通信系统QPSK信道估计与均衡模拟 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
06-07 1487
基于深度学习的信道估计方法，同时估计信道响应与信道的频域相关系数，可以实时追踪信道的频域变化。在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。**在实际设计中，导频信息的选择和最佳估计器的设计通常又是相互关联的，因为估计器的性能与导频信息的传输方式有关。
【信道估计】基于matlab MIMO通信系统QPSK信道估计与均衡模拟（含LS MMSE LMMSE的ZF和MMSE对比）【含Matlab源码 13501期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
06-11 620
MIMO通信系统QPSK信道估计与均衡模拟 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【信道估计】基于深度学习实现OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率仿真（含LS MMSE LMMSE）研究（Matlab代码实现）
qq_46009436的博客
08-07 795
本文针对OFDM+QPSK通信系统，构建了基于深度学习的信道估计与均衡框架，通过误码率（BER）仿真对比传统LS、MMSE、LMMSE算法的性能。仿真结果表明，深度学习模型在低信噪比（SNR）和快变信道场景下可降低误码率，尤其在多径时延扩展超过循环前缀（CP）长度时，深度学习方案较传统LS算法误码率下降显著。研究为5G/6G高动态场景下的信道估计提供了新思路。
三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅
2509_94268504的博客
11-29 468
通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。
Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
12-01 26
一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1
最新发布
2503_94171280的博客
12-02 589
Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。 程序会生成四种...
2500_94292699的博客
11-30 313
实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 255
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
MATLAB 探索轴承动力学：从故障建模到数据模拟
2508_94202330的博客
12-01 421
MATLAB轴承动力学代码（正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障），根据滚动轴承故障机理建模（含数学方程建立和公式推导）并在MATLAB中采用ODE45进行数值计算。可模拟不同轴承故障类型，输出时域波形、相图、轴心轨迹、频谱图、包络谱图、滚道接触力，根据模拟数据后续可在此基础上继续开展故障诊断和剩余寿命预测。在机械工程领域，轴承的健康状态监测至关重要。通过 MATLAB 对轴承动力学进行模拟，我们能够深入了解不同故障类型下轴承的运行特性，为后续的故障诊断和剩余寿命预测打下基础。
基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
11-28 522
本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一
MATLAB二维绘图教程：plot()函数全解析（线条样式/颜色/标记/坐标轴设置）
2501_93482651的博客
11-28 1199
plot()plot(x, y, '参数组合')参数分为三类：线条样式、颜色、标记点，可组合使用（如'r--o'表示红色虚线+圆形标记）。% 示例4：正弦（绿色点线+正方形标记）、余弦（黑色点划线+三角标记）hold on;% 保留当前画布，继续绘制下一条曲线hold off;% 关闭hold，恢复默认hold on是绘制多条自定义样式曲线的核心，否则新曲线会覆盖原有曲线。MATLABplot()基础绘图：通过plot(x,y)绘制单/多条曲线；
MATLAB基于ELM和NSGAIII的齿盘切削参数优化
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
11-28 444
MATLAB基于ELM和NSGAIII的齿盘切削参数优化
MATLAB基础数据类型教程：数值型/字符型/逻辑型/结构体/元胞数组全解析
tyatyatya的博客
11-28 335
MATLAB的所有操作都围绕数据展开，而数据类型决定了数据的存储方式、运算规则和适用场景。新手入门MATLAB的核心障碍之一，就是分不清不同数据类型的用法——比如用字符型做数值运算、用普通数组存储不同类型数据导致报错。本文聚焦MATLAB最核心的5类基础数据类型（数值型、字符型、逻辑型、结构体、元胞数组），从定义、核心操作到实战案例逐一拆解，覆盖搜索引擎高频检索需求（如MATLAB数据类型转换、结构体用法、元胞数组与普通数组区别），适合零基础快速建立数据类型认知框架。
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