代码搜索:联合仿真

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m xiyinpen.m

% Duffing方程仿真图==相轨迹图 % 方程在duffing.m文件中定义 [t,x]=ode45(@duffing,[0,2800],[0,1.5]); x1=x(:,1); x2=x(:,2); x1=mod(x1,2*pi); x1(x1>pi)=x1(x1>pi)-2*pi; figure h=plot(x1,x2) %%%%%%%
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m gaussian确定离散多普勒频移、系数、相移的程序.m

%函数Parameter_Gaussian; %功能:确定离散多普勒频移(fi,n)、多普勒系数(Ci,n)、多普勒相移(@i,n):适用于仿真高斯功率谱的情况。 %输入参数说明: %(1)Method_type,表示计算离散多普勒频移和多普勒系数所采用的方法。其输入以及具体含义如下: % MED 等距离法 % MEA 等面积法 % MCM Monte C
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m gauss_generator利用参数(多普勒频移、系数、相移)生成确定的实高斯过程.m

%函数Gauss_generator(c,f,theta,T_interval,T): %功能:利用参数:多普勒频移(fi,n)、多普勒系数(Ci,n)、多普勒相移(@i,n),生成确定的实高斯过程。 %输入参数说明: %(1)c,表示多普勒系数 %(2)地,表示离散多普勒频移 %(3)theta,表示我普勒相移 %(4)T_interval,表示抽样时间间隔 %(5)T,表示仿真持
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m 4-1.m

%输入的序列 p = {0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 }; %画出序列图 stem(cell2mat(p)); %创建一个单层的线性网络 net = netlin([-1 1],1); %偏置值为零 net.biasConnect = 0; %权重为2 net.IW{1,1} = 2; %网络仿真 a = sim(net,p); %画出序列图 stem(
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txt tsp matlab genetic.txt

function TSPga(tspdist,termops,popsize,pm,alpha) %全国计算机仿真大奖赛第三题程序(旅行商TSP问题) %tspdist:距离矩阵 %termops:种群代数 ,推荐40-300 %popsize:每代染色体的个数, 推荐60-450 %pm:变异概率, 推荐0.1-0.3 pm越大,参与均匀变异的染色体越多, 比如pm=0.2,则参与变
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m cpid4.m

%增大二阶振荡环节时间常数的时滞控制系统仿真 clear all; close all; ts=0.01;%采样时间 sys=tf([0.712],[1,0.324,0.265],'inputdelay',0.04);%构造时滞系统传递函数模型 dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续系统离散化,用z变换 [num,den]=tfdata(dsys,'v');%求零极点矩
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m trajectory.m

function [X,Y]=trajectory(Ts,offtime) % 产生真实航迹[X,Y],并在直角坐标系下显示出 % Ts为雷达扫描周期,每隔Ts秒取一个观测数据 % 最初做匀速运动,接下来进行两个90度的机动转弯 if nargin>2 error('输入的变量过多,请检查'); end if offtime
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m lms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0002; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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m signlms.m

g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.0001; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s fig
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plg 万年历.plg

礦ision3 Build Log Project: D:\程序与仿真\程序\red\万年历.uv2 Project File Date: Output: Build target 'Target 1' compiling 万年历.c... 万年历.C(7):