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OFDM_Final_Report
A MATLAB program has been written to investigate Orthogonal Frequency Division
Multiplexing (OFDM) communication systems. This program is valuable for future researchers
simulating systems that are too theoretically complex to analyze. Single-carrier QAM and multicarrier
OFDM are compared to demonstrate the strength of OFDM in multipath channels. Two
graphical user interface demonstrations show some of the basic concepts of OFDM.
- 2009-05-28 20:24:43下载
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mwsvc
matlab仿真模型，非常全面的逆变器仿真模型，可以当作毕业设计内容使用。(matlab simulation model, a very comprehensive simulation model of the inverter can be used as a graduation project content.)
- 2008-08-03 19:59:22下载
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Chapter_3
Chapter 3 Matlab codes from AEMM book
- 2010-12-09 11:35:25下载
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onedimensional-photonic-crystal-
采用传输矩阵法，用matlab编程计算的一维光子晶体的能带结构，方法简单，速度快，同时可计算透射系数(Using transfer matrix method, calculated with matlab programming one-dimensional photonic crystal band structure, the method is simple, fast, and calculate the transmission coefficient)
- 2020-12-11 20:19:19下载
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fractal_matlab
常用分形算法的mablab实现，包括递归算法、L系统算法、IFS迭代和逃逸时间算法(Fractal algorithm mablab commonly realized, including recursive algorithm, L system algorithm, IFS iteration and escape time algorithm)
- 2013-09-06 16:44:56下载
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COOPERATION-COMMUNICATION
协作通信中继选择算法，用于选择最佳中继并计算系统的各种性能(Collaborative communication relay selection algorithm)
- 2015-04-12 10:55:51下载
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ass_gn1_1
matlab general program1 image
- 2009-10-12 06:57:52下载
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cylinder_shiliu
求解平面势流下的圆柱绕流问题，基于MATLAB的有限元法编程。(cylinder，finite elements method)
- 2009-12-12 18:36:36下载
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matlabGUI
该文件包含图像处理的常用的图像处理工具箱，较适合没有MATLAB基础的人员入门学习，该文件包含实例和常用函数的解释(This document contains commonly used image processing Image Processing Toolbox, MATLAB no more suitable for entry-based learning staff, the document contains examples and explanation of commonly used functions)
- 2009-04-25 14:44:48下载
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matlabtosolve
基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~
下面说明一下bprengong程序：
数据分别用来训练和测试两部分。
具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。
在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。
在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。
(err)
- 2008-04-16 16:07:34下载
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