Matlab程序猿小助手-优快云博客

原创【MATLAB源码-第274期】基于matlab的高阶累积量矩阵和PCA的JADE算法在盲信号分离中的应用仿真，输出源信号，混合信号和分离信号。

在JADE算法中，PCA用于对观测信号进行白化处理，即将观测信号的协方差矩阵变为单位矩阵，使得信号的不同维度之间变得不相关，并且具有相同的能量。由于独立信号的四阶累积量矩阵具有对角化结构，通过对角化操作，可以将原本混合在一起的信号分解为独立的源信号。在JADE算法中，白化处理为后续的高阶累积量矩阵的对角化提供了便利条件，使得特征矩阵的近似对角化成为可能。【MATLAB源码-第274期】基于matlab的高阶累积量矩阵和PCA的JADE算法在盲信号分离中的应用仿真，输出源信号，混合信号和分离信号。

2025-03-11 09:35:22 700

原创 MATLAB源码-第273期】基于matlab的FastICA和PCA算法的CDMA信号伪码估计与分离仿真。

在通信系统中，每个用户的数据都会经过扩频处理，也就是通过与特定的伪码进行混合，使得原始的数据被扩展到更宽的带宽，这一过程提高了信号的抗干扰能力和系统容量。在整个系统中，伪码估计是关键步骤，系统通过将混合的多用户信号经过处理，成功还原出各个用户的独立信号。CDMA系统中的多用户信号在同一频带中传输，但每个用户信号使用独立的伪随机序列进行扩频，因此在接收端，接收信号是多个用户信号的叠加。白化是PCA的一种后处理步骤，通过将数据各维度的方差归一化，使得不同维度的数据具有相同的方差，这样可以消除数据之间的相关性。

2025-03-11 09:34:27 722

原创【MATLAB源码-第272期】基于matlab的OMP算法的毫米波MIMO通信系统的混合波束成形仿真。

总结来说，基于OMP算法的5G毫米波MIMO系统中的混合波束成形方案是一种在硬件资源有限的情况下，最大化通信性能的有效方法。在这个过程中，预编码矩阵和接收矩阵并不是直接通过全数字处理得到的，而是通过模拟和数字的混合方法计算出来的，这就是所谓的混合波束成形。在整个过程中，系统还需要考虑信道噪声的影响。在未来的研究中，如何进一步提升OMP算法的性能，减少其在复杂信道环境下的性能损失，以及结合更多先进的信号处理算法，例如深度学习、智能优化算法等，可能会为毫米波MIMO系统的波束成形带来更多的创新和突破。

2025-03-06 10:50:18 1109

原创【MATLAB源码-第271期】基于matlab的雷达发射回波模拟，包括匹配滤波，加窗旁瓣控制，以及MTD处理。

在本例中，发射信号的中心频率（fb）设定为带宽的一半，采样频率（fs）是带宽的整数倍，以确保信号的完整性。综上所述，本系统通过发射信号的设计、回波信号的模拟、匹配滤波的实现、加窗控制旁瓣的处理以及慢时间MTD技术的应用，形成了一个完整的雷达信号处理流程。在信号处理过程中，旁瓣的存在会导致信号的干扰和模糊。本文将探讨雷达发射波形、回波信号的模拟、匹配滤波的过程、加窗控制旁瓣的策略以及慢时间MTD处理的整体系统框架。慢时间MTD的核心在于对时间的积累，通过对多个回波信号的匹配，可以有效地提取目标的速度信息。

2025-03-06 10:49:08 1200

原创【MATLAB源码-第270期】基于matlab的OFDM系统m序列，gold序列，barker码三种序列误码率对比，输出误码率曲线。

通过在不同的子载波上使用不同的金字塔码序列，系统能够有效地区分不同用户的信号，提升系统的整体容量和抗干扰能力。这对于实现有效的信道均衡至关重要。在OFDM系统中，M序列、金字塔码和巴克码各自具有独特的特性和功能，它们的综合应用极大地提高了系统的性能。多用户接入：金字塔码的多样性允许在同一频带内实现多用户接入，通过分配不同的序列给不同的用户，系统能够有效降低信号之间的干扰，提高容量。良好的自相关性和互相关性：金字塔码具有出色的自相关和互相关特性，使其在多用户环境中表现良好，能够有效减少信号间的干扰。

2025-03-04 14:38:16 288

原创【MATLAB源码-第269期】基于matlab的鱼鹰优化算法(OOA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.

鱼鹰的捕猎行为不仅表现出高度的灵活性，还能在不同环境中表现出很强的适应能力，这为我们设计优化算法提供了良好的启发。在搜索空间中，算法需要不断地调整搜索方向和策略，确保能够锁定潜在的最优解，并在最合适的时机“捕获”它。这种搜索与锁定的过程，和鱼鹰的捕食过程非常相似。同样，OOA算法在搜索过程中也会根据当前解的分布情况和搜索空间的复杂性，动态调整解的更新策略。无论是搜索空间复杂、解的分布不均匀，还是目标函数存在多个局部最优解，OOA都能够通过这种动态调整机制，确保算法在全局搜索与局部开发之间实现良好的平衡。

2025-03-04 14:36:45 483

原创【MATLAB源码-第268期】基于simulink的永磁同步电机PMSM双闭环矢量控制系统SVPWM仿真，输出转速响应曲线。

通过速度外环与电流内环的协同工作，控制系统能够精确控制电机的转速与转矩，同时保证电流调节的快速响应和稳定性。随着电机启动，定子电流逐渐建立，转矩增大，电机加速，直到实际转速 ωrωr 接近设定的参考转速 ωr∗ωr∗。当电机达到稳态运行时，实际转速 ωrωr 接近参考转速 ωr∗ωr∗，此时速度误差趋近于零，速度外环的PI调节器输出的 iq∗iq∗ 保持稳定，电流内环也处于平衡状态。永磁同步电机的双闭环控制策略中，速度外环主要控制电机的转矩（通过控制 iqiq 实现），而电流内环则精确控制定子电流。

2025-02-27 10:43:48 962

原创【MATLAB源码-第267期】基于matlab的鱼鹰优化算法(OOA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线

鱼鹰的捕猎行为不仅表现出高度的灵活性，还能在不同环境中表现出很强的适应能力，这为我们设计优化算法提供了良好的启发。在搜索空间中，算法需要不断地调整搜索方向和策略，确保能够锁定潜在的最优解，并在最合适的时机“捕获”它。这种搜索与锁定的过程，和鱼鹰的捕食过程非常相似。同样，OOA算法在搜索过程中也会根据当前解的分布情况和搜索空间的复杂性，动态调整解的更新策略。无论是搜索空间复杂、解的分布不均匀，还是目标函数存在多个局部最优解，OOA都能够通过这种动态调整机制，确保算法在全局搜索与局部开发之间实现良好的平衡。

2025-02-27 10:42:21 1028

原创【MATLAB源码-第266期】基于Matlab的k-means算法遥感图像分割系统仿真。

此外，K-means算法还依赖于像素间的灰度值差异，如果图像中不同类别的灰度值差异较小，分类效果可能不理想。在读取图像的过程中，每一幅图像都被表示为一个矩阵，矩阵的每个元素代表图像中某一点的灰度值。在这个过程中，系统会不断检查聚类中心的变化，如果两次迭代之间的中心变化足够小，系统会认为聚类过程已经收敛，从而停止迭代。通常来说，较小的误差阈值会导致更多的迭代次数，但也会得到更加精细的分类结果。在这个过程中，每幅图像都被视作一个三维数组，三维中的一维表示图像的不同波段或时间维度，其余两维表示图像的行和列。

2025-02-24 09:53:32 867

原创【MATLAB源码-第265期】基于simulink的DQPSK调制解调系统仿真，未直接调用模块并且手动实现，输出各节点波形图。

在调制器部分，系统的输入是一串数字信号，即比特流。这种设计的优势在于，在接收端，解调器不需要准确同步载波的相位，而只需要跟踪信号的相位变化。这种相位的差分编码方式使得系统在传输过程中，能够抵御由于载波抖动或其他相位干扰带来的误差，因为接收端只需要解码相对相位的变化，而不需要解码载波的绝对相位。在经过信道传播后，接收端的解调器从载波信号中提取出相对相位变化信息，并将这些相位变化转换回相应的比特信息，从而还原出原始的数据流。解调器的作用是接收由调制器发出的调制信号，通过对相位变化的解析，还原出原始的比特流。

2025-02-24 09:52:43 692

原创【MATLAB源码-第264期】基于matlab的跳频通信系统仿真，采用MSK调制方式，差分解调；输出误码率曲线和各节点波形图。

在跳频过程中，系统会根据预设的跳频序列，将调制后的信号映射到不同的频率上进行传输。由于跳频序列在发送和接收时是一致的，因此接收端只需要按照相同的跳频序列，将不同频点上的信号重新组合到一起，就可以恢复出原来的调制信号。通过对整个系统的详细分析，可以看出跳频通信系统的设计思路是通过在频域上不断变化载波频率来对抗干扰，同时利用高效的调制方式和解调技术来确保信号的传输和恢复。在差分解调的过程中，接收端会对解跳后的复基带信号进行处理，提取出每个比特对应的相位信息，并根据相位的变化判断出比特的值。

2025-02-22 16:27:37 751

原创【MATLAB源码-第263期】基于matlab的帝企鹅优化算法(EPO)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.

算法中，较好的候选解可以视为群体的“中心”，它们引导着整个群体的搜索方向，但这种引导并不是固定的，而是会根据新的解的出现而动态变化。在严冬时，帝企鹅会围成一个圆圈，紧密挤在一起，通过这种群体行为减少个体的热量散失，位于群体中心的企鹅会受到保护，免受强风和低温的影响，而在边缘的企鹅则承受更多的寒冷和风力。优化问题通常可以理解为在复杂的多维空间中寻找全局最优解的过程，而这一过程中既需要对搜索空间进行全面的探索（类似于企鹅在群体边缘接触寒冷的部分），也需要对潜在的优良解进行局部开发（类似于群体中心的温暖区域）。

2025-02-22 16:26:22 918

原创【MATLAB源码-第262期】基于matlab的OFDM+QPSK多径信道下图片传输系统仿真，多径数目为5，子载波64，对比前后的图片

循环前缀在某种程度上可以视为为多径信号的到达提供了一些缓冲区，允许接收端在符号时延较小的情况下正确地恢复数据，而频域均衡则可以根据导频符号估计信道响应，并将其应用于所有数据符号，从而补偿多径信道带来的信号衰减和相位偏移。在信号解调后，接收到的QPSK调制符号被映射回原始的二进制数据，这些数据再经过解码，恢复为四进制形式的图像数据。不同路径上的信号会有不同的时延和衰减，这种现象会导致接收到的信号是多个时间和幅度不同的信号的叠加，最终影响到数据的恢复。点击下方名片关注公众号获取。OFDM的作用与信号传输。

2025-02-10 10:05:27 640

原创【MATLAB源码-第261期】基于matlab的帝企鹅优化算法(EPO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线

算法中，较好的候选解可以视为群体的“中心”，它们引导着整个群体的搜索方向，但这种引导并不是固定的，而是会根据新的解的出现而动态变化。在严冬时，帝企鹅会围成一个圆圈，紧密挤在一起，通过这种群体行为减少个体的热量散失，位于群体中心的企鹅会受到保护，免受强风和低温的影响，而在边缘的企鹅则承受更多的寒冷和风力。优化问题通常可以理解为在复杂的多维空间中寻找全局最优解的过程，而这一过程中既需要对搜索空间进行全面的探索（类似于企鹅在群体边缘接触寒冷的部分），也需要对潜在的优良解进行局部开发（类似于群体中心的温暖区域）。

2025-02-10 10:04:29 817

原创【MATLAB源码-第260期】基于simulink的OFDM+QPSK系统仿真，采用RS编码经过瑞利信道包含信道估计输出各节点波形图以及星座图。

从RS编码和QPSK调制，到OFDM调制和循环前缀的引入，再到瑞利信道和AWGN噪声的模拟，系统通过各个模块的协同工作，确保了数据能够在噪声和干扰中被正确传输和恢复。QPSK是一种常见的数字调制方式，通过将数据分为两部分，每部分分别调制到正交的两个载波上，实现了对数据信号的调制。这样，在接收端，尽管信号受到多径效应的影响而出现延迟，仍然可以通过去除前缀来确保接收的信号不受到ISI的干扰。图中的RS编码模块将输入的原始比特流进行编码处理，将数据扩展到一个更长的比特序列，从而增加了抗噪声干扰的能力。

2025-01-20 09:59:38 1136

原创【MATLAB源码-第259期】基于matlab的64QAM调制解调锁相环环载波同步仿真，对比前后星座图，输出锁相环响应曲线。

这种调制方式能够在有限的带宽内传输更多的数据，但同时也对信号处理的精度提出了更高的要求，尤其是在信道中存在噪声、相位误差和频率偏移的情况下。鉴相器：首先，接收端的信号经过鉴相器，该模块比较输入信号的相位与本地振荡器产生的参考信号的相位，输出一个与两者相位差成正比的信号。在本系统中，锁相环对接收到的信号进行相位估计，通过调整参考信号的相位来补偿误差，使信号恢复到预期的相位。相位同步：在接收端，PLL用来调整接收信号的相位，使其与本地参考信号同步，从而实现相位的精确估计和补偿。点击下方名片关注公众号获取。

2025-01-20 09:57:27 1159

原创【MATLAB源码-第258期】基于matlab的16QAM调制解调COSTAS环载波同步仿真，对比前后星座图，输出锁相环响应曲线。

相比于QPSK，16QAM在同样的带宽下能够传输更多的比特信息，因为它使用了16个不同的符号，每个符号可以表示4个比特的数据。这个误差信号由鉴相器提取，并通过环路滤波器处理，最终调整本地振荡器的频率和相位，使得接收信号的载波恢复到正确的状态。在16QAM调制系统中，载波频率的漂移和相位抖动都可能对信号解调产生影响，因此Costa环的设计通常需要在抑制噪声和跟踪载波变化之间找到一个平衡点。在16QAM调制系统中，锁相环通过调整本地振荡器的输出，使其频率和相位与输入信号保持同步，从而实现载波的恢复。

2025-01-15 18:38:51 761

原创【MATLAB源码-第257期】基于matlab的QPSK调制解调COSTAS环载波同步仿真，对比前后星座图，输出锁相环响应曲线。

Costa环通过计算符号判决和期望符号之间的误差，生成一个调整量，反馈到本地振荡器中，使其输出的载波信号逐步与输入信号的载波信号匹配。然而，由于在信号传输过程中，接收端的载波可能会与发送端的载波在频率和相位上产生偏移（即所谓的载波频偏和相位偏移），因此在解调之前，必须进行载波恢复。对于QPSK调制的载波恢复，锁相环可以通过调整接收信号的本地振荡器频率和相位，使得解调后的信号与原始信号同步。它的核心思想是通过调整接收端的本地振荡器，使得解调后的信号相位和频率与发射端的载波保持一致，从而消除频偏和相位偏移。

2025-01-15 18:35:10 993

原创【MATLAB源码-第256期】基于matlab的单载波频域均衡系统SC-FDE仿真，卷积码+QPSK+瑞利信道+MMSE均衡并且输出误码率曲线。

单载波频域均衡系统（Single-Carrier Frequency Domain Equalization，SC-FDE）是一种在无线通信中常用的技术，它结合了单载波调制和频域均衡的优点，适用于高速数据传输，尤其在多径衰落信道下表现优异。首先，在发送端，数据比特被随机生成，并且经过卷积编码，这一步骤是为了增加数据的冗余性，提高系统的抗噪声能力。MMSE（最小均方误差）均衡器是常用的一种频域均衡算法，它通过在频域中对接收到的信号进行处理，以最小化均方误差为目标来恢复原始的发射信号。

2025-01-09 18:08:43 992

原创【MATLAB源码-第255期】基于matlab的长鼻浣熊优化算法(COA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.

在实际应用中，不同的优化问题具有不同的特性，例如目标函数的复杂度、解空间的大小、问题的非线性程度等。总的来说，长鼻浣熊优化算法（COA）是一种灵活、高效的群体智能优化算法，通过模拟长鼻浣熊的觅食行为，特别是它们在探索与利用阶段中的策略，来解决复杂的优化问题。在这一过程中，长鼻浣熊会利用其敏锐的嗅觉感知周围环境中的信息，例如气味的强弱、风向的变化、地形的起伏等。每个长鼻浣熊个体在搜索过程中不仅会考虑当前的目标函数值，还会参考其他维度的信息，例如解的历史表现、解空间的复杂度等。点击下方名片关注公众号获取。

2025-01-09 18:07:47 644

原创【MATLAB源码-第254期】基于matlab的长鼻浣熊优化算法(COA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线

在实际应用中，不同的优化问题具有不同的特性，例如目标函数的复杂度、解空间的大小、问题的非线性程度等。总的来说，长鼻浣熊优化算法（COA）是一种灵活、高效的群体智能优化算法，通过模拟长鼻浣熊的觅食行为，特别是它们在探索与利用阶段中的策略，来解决复杂的优化问题。在这一过程中，长鼻浣熊会利用其敏锐的嗅觉感知周围环境中的信息，例如气味的强弱、风向的变化、地形的起伏等。每个长鼻浣熊个体在搜索过程中不仅会考虑当前的目标函数值，还会参考其他维度的信息，例如解的历史表现、解空间的复杂度等。点击下方名片关注公众号获取。

2025-01-03 16:56:10 480

原创【MATLAB源码-第253期】基于matlab的8PSK调制载波+相位+符号定时联合估计仿真，输出星座图等。

在接收端，由于信号通过信道传播过程中可能受到噪声、频偏、符号定时偏差等因素的影响，接收到的信号相对于原始信号会有一定的失真。具体而言，代码通过检查导频符号的相位，判断出整个信号的相位偏移量，然后对接收的信号进行相位补偿，使其回到正确的相位状态。代码首先通过计算接收到的信号在不同采样时刻的误差，并使用环路滤波器对这些误差进行累加和滤波，得到一个符号定时误差的估计值。本代码的目标是通过联合估计载波的相位偏差和符号定时误差，恢复出原始的8PSK信号，并进行误码率的计算和分析。点击下方名片关注公众号获取。

2025-01-03 16:55:00 988

原创【MATLAB源码-第252期】基于matlab的STBC空时分组码MIMO-OFDM系统仿真，采用QPSK调制，训练符号信道估计，输出误码率曲线。

空时分组码（STBC）是MIMO系统中的一种编码技术，它通过在时间和空间维度上分配数据符号来增加系统的分集增益，从而提高信号在多径传播环境下的鲁棒性。由于STBC编码的分集增益，即使某个接收天线上的信号受到严重衰落，系统仍能通过其他天线接收到的信号恢复出原始数据，从而大大提高了系统的抗干扰能力。训练符号是在正式数据传输前发送的一组已知的符号序列，接收端通过对接收到的训练符号与已知的发送符号进行比较，来估计信道的频率响应。在接收端，通过对比接收到的训练符号和原始的训练符号，接收端可以计算出信道的脉冲响应。

2025-01-02 18:51:52 896

原创【MATLAB源码-第251期】基于matlab的stbc-mimo系统2x2 误码率仿真，对比BPSK,QPSK,8PSK,16QAM。

接着，通过循环对不同的信噪比条件进行仿真，每次仿真中系统生成随机的比特序列，并对这些比特进行调制，生成相应的符号。在调制过程中，不同的调制方式会产生不同的符号映射，例如对于BPSK，每个符号对应于一个比特，而对于16QAM，每个符号对应于四个比特。通过比较仿真结果与理论结果，可以验证STBC-MIMO系统在不同调制方式下的性能表现是否符合预期，并找出可能影响系统性能的因素，如天线数量、信道质量等。通过仿真分析，可以深入理解STBC-MIMO系统在实际应用中的性能表现，并为优化通信系统设计提供有力的支持。

2025-01-02 18:50:52 783

原创【MATLAB源码-第250期】基于matlab的语音PCM编码解码仿真，对比编码前和解码后的时域图以及输出snrq指标。

PCM技术在语音信号处理和数字通信领域有着广泛的应用，其核心在于通过适当的采样率和量化精度，将原始信号以尽量少的失真转换为数字信号，同时通过有效的解码过程，最大程度地还原原始信号的特性。由于原始的采样值是一个连续的数值，它可以取任意的浮点数，但是计算机只能处理有限精度的数字，因此需要将这些浮点数映射到有限的离散值集上。尽管重构后的信号不会完全恢复原始信号，但通过合理的采样率和量化精度，恢复的信号可以与原始信号非常接近，尤其是在主观上对于人耳而言，几乎感觉不到明显的差异。点击下方名片关注公众号获取。

2024-12-30 16:38:23 811

原创【MATLAB源码-第249期】基于matlab的信道量化反馈的预编码仿真，采用均匀量化方式和LDL分解的预编码。

具体来说，LDL分解预编码的主要思想是通过对信道矩阵进行LDL分解，得到预编码矩阵，然后利用该预编码矩阵对发射信号进行预处理，使其在经过信道传输后更容易解码。通过LDL分解，信道矩阵被分解为更容易处理的子矩阵，这不仅简化了预编码的实现过程，还能优化信号的传输路径，使得系统在各种信道条件下都能保持较高的性能。在低反馈比特数的情况下（如1bit反馈），尽管信道状态信息的精度较低，但通过LDL分解预编码，系统仍然可以在一定程度上抵消由于量化误差带来的性能损失。点击下方名片关注公众号获取。

2024-12-30 16:37:42 789

原创【MATLAB源码-第248期】基于matlab的EMD算法+ICA算法轴承故障分析。

在轴承故障诊断中，传感器采集到的振动信号往往是多个源信号的叠加，包括正常运转的机械信号、环境噪声以及故障信号。首先，EMD 提供了一种灵活的方式来捕捉信号中的非线性和非平稳特征，使得信号的分解更加符合实际的物理过程。传统的信号处理方法通常假设信号是线性和稳态的，但在实际工程应用中，许多信号，包括轴承振动信号，都是非线性和非平稳的。因此，EMD 为这些复杂信号的分析提供了一个有效的工具。在轴承故障诊断中，传感器采集到的信号通常是多个振动源的混合信号，包括轴承的振动、周围环境的噪声以及其他机械部件的振动。

2024-12-18 09:25:16 743

原创【MATLAB源码-第247期】基于matlab的秃鹰搜索优化算法(BES)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.

该算法的核心思想是通过模拟秃鹰在猎食过程中的搜索、跟踪和捕捉猎物的行为，来逐步逼近优化问题的最优解。这一过程体现了在多维搜索空间中的广泛探索能力。在BES算法中，这一过程被用来模拟初期的全局搜索，通过随机化的策略在解空间内生成初始解，试图覆盖尽可能大的范围。在BES算法中，这一阶段被设计为最终的精确搜索，目的是在已经逼近最优解的情况下，通过更精细的搜索策略找到最优解或接近最优的解。局部最优的陷阱：虽然BES算法设计了三阶段的搜索策略以避免局部最优，但在一些非常复杂的多峰优化问题中，算法仍可能陷入局部最优。

2024-12-18 09:23:53 843

原创【MATLAB源码-第246期】基于matlab的秃鹰搜索优化算法(BES)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线

该算法的核心思想是通过模拟秃鹰在猎食过程中的搜索、跟踪和捕捉猎物的行为，来逐步逼近优化问题的最优解。这一过程体现了在多维搜索空间中的广泛探索能力。在BES算法中，这一过程被用来模拟初期的全局搜索，通过随机化的策略在解空间内生成初始解，试图覆盖尽可能大的范围。在BES算法中，这一阶段被设计为最终的精确搜索，目的是在已经逼近最优解的情况下，通过更精细的搜索策略找到最优解或接近最优的解。局部最优的陷阱：虽然BES算法设计了三阶段的搜索策略以避免局部最优，但在一些非常复杂的多峰优化问题中，算法仍可能陷入局部最优。

2024-12-17 18:06:25 593

原创【MATLAB源码-第245期】基于MATLAB的车牌定位系统仿真，GUI界面。

通过这些形态学处理操作，系统得到了一个经过处理的二值图像，在这个图像中，车牌区域应当是较为明显的。边缘检测是图像处理中的一个重要步骤，其目的是识别图像中亮度急剧变化的区域，这些区域通常对应于物体的边缘。因此，系统可以通过分析图像中的连通区域的大小、形状等特征，来判断哪个区域是车牌所在的区域。由于实际环境中的图像可能存在各种干扰因素，如光照变化、背景复杂等，因此在进行车牌定位之前，系统需要对图像进行一系列的预处理操作，以增强图像质量并提高后续处理的准确性。点击下方名片关注公众号获取。

2024-12-17 18:05:32 290

原创【MATLAB源码-第244期】基于MATLAB的BP神经网络语音特征信号分类，输出原信号与预测信号对比图以及预测误差和正确率。

输出层的节点数与分类的类别数相同，本文中有四类语音信号，因此输出层有4个节点，输出层的每个节点代表一个类别的概率，最终的分类结果为概率最大的那个类别。由于不同特征的取值范围可能差异很大，我们需要对数据进行归一化处理，将所有特征的取值范围调整到一个统一的范围内，这样可以避免某些特征对模型的训练造成过大的影响。训练的第一步是前向传播，将训练样本输入网络，通过输入层、隐藏层和输出层的计算，得到网络的输出。此外，我们还绘制了误差图，展示每个样本的分类误差，通过误差图可以进一步分析分类错误的样本和误差分布。

2024-12-16 13:51:18 766

原创【MATLAB源码-第243期】基于simulink的CUK斩波电路仿真,输出各节点波形。

在CUK电路中，至少需要两个电感和一个电容，电感用于输入和输出的电流控制，电容用于实现输入和输出之间的能量隔离和电压转换。控制电路是CUK电路的“大脑”，它通过检测输出电压和电流，调整开关元件的导通和关断时间，从而实现对输出电压的调节。CUK电路的设计具有很高的可调性和灵活性。CUK电路是一种高效的直流-直流转换器，它以其独特的能量传递方式和高效的电压转换能力，在许多电力电子应用中得到了广泛的使用。在太阳能和风能系统中，输入电压通常是不稳定的，需要通过CUK电路将不稳定的输入电压转换为稳定的输出电压。

2024-12-16 13:50:08 707

原创【MATLAB源码-第242期】基于matlab的OFDM+QPSK系统莱斯信道Ricain信道估计仿真采用LS方法，输出误码率曲线。

总的来说，本系统通过OFDM调制、莱斯信道传输、最小二乘信道估计和QPSK解调等步骤，完成了对QPSK-OFDM系统在莱斯信道下性能的仿真评估。系统采用最小二乘信道估计算法，通过导频信号对信道频率响应进行估计，并对接收符号进行信道均衡，最终计算得到误码率。具体方法是，通过导频信号的接收值与发射值之比来估计导频位置的信道频率响应，然后通过插值方法将信道频率响应扩展到所有子载波上。在未来的研究和应用中，可以考虑采用更为先进的信道估计算法和均衡算法，如深度学习方法，进一步提高系统性能。

2024-12-13 17:52:23 985

原创【MATLAB源码-第241期】基于simulink的异步buck降压电路仿真,输出UL IL UR以及PWM波形。

通过详细的电路仿真和参数优化，工程师能够设计和验证各种应用场景下的Buck变换器性能，从而满足不同负载条件下的电源需求。开关的快速导通和关断，使得电感上的电流在高频下交替储能和放能，从而实现电压转换。这个控制器根据输入电压和所需输出电压生成适当的PWM信号，通过调整PWM信号的占空比来控制MOSFET的开关频率和导通时间，从而调节输出电压。离散仿真能够更好地模拟实际电路中的高频开关操作，捕捉电流和电压的快速变化，从而提供更准确的仿真结果。点击下方名片关注公众号获取。

2024-12-13 17:51:29 350

原创【MATLAB源码-第240期】基于matlab的孔雀优化算法(POA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.

这种选择机制模拟了自然选择的过程，促使群体中的个体逐代优化，逐步逼近问题的最优解。算法的核心在于模拟孔雀展示羽毛的过程，即通过对候选解的评价和比较，逐步找到最优解。在交配阶段，适应度较高的孔雀将与其他孔雀进行交配，生成新的后代。综上所述，孔雀优化算法通过模拟孔雀求偶展示行为，利用适应度评价、交配繁殖和选择机制，实现对复杂优化问题的全局搜索和优化。算法最终输出的是适应度值最高的孔雀个体，即问题的最优解。每个孔雀个体不仅仅依赖自身的信息，还通过与其他个体的互动，获取更多的优化信息，提升搜索效率。

2024-12-11 10:05:37 622

原创【MATLAB源码-第239期】基于matlab的孔雀优化算法(POA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

这种选择机制模拟了自然选择的过程，促使群体中的个体逐代优化，逐步逼近问题的最优解。算法的核心在于模拟孔雀展示羽毛的过程，即通过对候选解的评价和比较，逐步找到最优解。在交配阶段，适应度较高的孔雀将与其他孔雀进行交配，生成新的后代。综上所述，孔雀优化算法通过模拟孔雀求偶展示行为，利用适应度评价、交配繁殖和选择机制，实现对复杂优化问题的全局搜索和优化。算法最终输出的是适应度值最高的孔雀个体，即问题的最优解。每个孔雀个体不仅仅依赖自身的信息，还通过与其他个体的互动，获取更多的优化信息，提升搜索效率。

2024-12-11 10:04:52 544

原创【MATLAB源码-第238期】基于simulink的三输出单端反激flyback仿真,通过PWM和PID控制能够得到稳定电压。

反激变换器是一种广泛应用于电源管理的拓扑结构，特别是在需要隔离输入和输出的应用中。它的工作原理是利用变压器的储能和释放能量来实现电压转换和隔离。该图展示了一个通过脉宽调制（PWM）控制的反激变换器模型，包含输入整流、电感储能、变压器、二极管整流、输出滤波、反馈控制等模块。系统组成部分1. 输入整流和滤波输入部分是一个三相交流电源，经过三相整流桥后转化为直流电。整流后的直流电通过电感和电容的滤波，以减少输入电压中的纹波和噪声。2. 主开关和PWM控制整流后的直流电输入到主开关MOSFET。

2024-12-09 10:11:17 612

原创【MATLAB源码-第237期】基于matlab的MIMO-OFDM系统PAPR抑制算法仿真对比K模二次规划和常模算法，输出CCDF,PAPR以及误码率对比曲线

K模二次规划与常模算法在MIMO-OFDM系统中降低PAPR的作用及其性能比较引言正交频分复用（OFDM）技术由于其频谱效率高、抗多径能力强等优势，广泛应用于无线通信系统。然而，OFDM信号具有高峰均功率比（PAPR）的问题，这会导致功率放大器在高功率区域工作时产生非线性失真，从而影响系统性能。为了降低PAPR，研究人员提出了多种方法，包括K模二次规划和常模算法（UC-CMA）。输入多输出（MIMO）技术结合OFDM（MIMO-OFDM）能够显著提高系统容量和频谱效率，但也面临更为严重的PAPR问题。K

2024-12-09 10:09:54 1279

原创【MATLAB源码-第236期】基于matlab的扩展卡尔曼滤波算法EKF目标追踪仿真，输出追踪轨迹图和定位误差。

状态更新：使用卡尔曼增益矩阵，将观测值与预测值进行融合，修正预测状态，得到更新后的状态估计。更新状态协方差矩阵，反映修正后的不确定性。协方差预测：计算状态转移矩阵的雅可比矩阵，并使用它来线性化系统方程，然后更新状态协方差矩阵，反映预测的不确定性。预测步骤用于基于系统的动态模型和控制输入，预测下一个时间步的状态和协方差矩阵。初始化是EKF的第一步，涉及设定初始状态估计、初始协方差矩阵，以及过程噪声和观测噪声的协方差矩阵。状态预测：使用非线性系统的动态模型，根据当前状态和控制输入，计算下一个时间步的预测状态。

2024-12-09 10:08:29 478

原创【MATLAB源码-第235期】基于matlab的盲均衡算法仿真，对比CMA,MCMA,CMA-DD三种算法的性能。

最后，我们来看CMA-DD算法。与CMA和MCMA不同，CMA-DD在均衡过程中利用了判决结果，即在接收信号经过均衡后，通过判决器得到当前符号的估计值，并利用该估计值来调整均衡器的系数。MCMA、CMA和CMA-DD都是盲均衡算法，它们在训练过程中不需要知道发射端发送的具体信号，只依赖接收信号本身的统计特性来调整均衡器的系数，从而减小信号的失真。总之，均衡算法在现代通信系统中扮演着重要角色，通过选择合适的均衡算法，可以有效提高信号质量，减少误码率，提升通信系统的可靠性和稳定性。点击下方名片关注公众号获取。

2024-12-04 11:33:04 1240

空空如也

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