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nlms_predictor
It is a matlab code which simulates normalized least mean square (nlms) algorithm. Can be run in matlab 2007 or higher.
- 2011-01-04 23:38:37下载
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4psk
M=4的PSK通信系统进行蒙特卡罗仿真
仿真BPSK和4PSK调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。
(1) 画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线；
(2) 程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道(产生高斯白噪声的程序)、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率；
(3) 在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率；
(4) 信噪比范围：BPSK(0dB – 10dB)，4PSK(0dB-14dB)，间隔是1dB 也可在BER=10-6左右终止。
(5) 信噪比计算 SNR=10log(Es/N0)=10log(REb/N0).
(仿真BPSK和4PSK调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果相比。
(1) 画出两条性能曲线，一条是根据理论平均错误概率画出，另一条是仿真曲线；
(2) 程序的基本流程：信源产生信息比特、调制、将调制信号送入信道(产生高斯白噪声的程序)、接收端检测、将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率；
(3) 在给定信噪比下，第二步需多次重复，以得到一个平均错误概率；
(4) 信噪比范围：BPSK(0dB – 10dB)，4PSK(0dB-14dB)，间隔是1dB 也可在BER=10-6左右终止。
(5) 信噪比计算 SNR=10log(Es/N0)=10log(REb/N0).
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- 2009-07-03 12:59:55下载
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PDEimgeprocess
利用matlab开发的偏微分方程图形图像处理小程序，效果非常好，简单易用(using Matlab development of the PDE small graphic image processing procedures, the effect is very good, simple and easy)
- 2007-04-24 11:34:58下载
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Virtex-6-Family-Overview
Virtex-6 Family Overview
- 2014-08-25 08:46:24下载
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MMSE-equalization
MATLAB仿真实现最小均方差（MMSE）均衡算法 消除多径引起的ISI 帮助理解算法原理(MMSE_EQUALIZATION with matlab)
- 2021-05-12 19:30:03下载
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wk1
三元阵的信号相位匹配法,结合相位匹配法的公式就能很好的理解其仿真原理(ternary array signal phase matching, phase matching with the formula can be very good understanding of its principles Simulation)
- 2007-05-08 17:41:56下载
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MATLAB_GUI
利用matlab函数编写GUI界面设计，对于其步骤，以及相应的函数做出具体说明。(Using matlab function to write GUI interface design, for its steps, and the corresponding function to make specific instructions.)
- 2013-07-22 22:15:37下载
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TsaiCalibration
Tsai二步法摄像机标定算法 matlab(Tsai two-step camera calibration algorithm)
- 2013-07-22 10:24:07下载
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PID-shenjingwangluo-kongzhi
BP神经网络 作为弱分类器，反复训练，多个BP神经网络组成强分类器(The BP neural network as a weak classifier, repeated training, many of the BP neural network classifier)
- 2014-09-09 11:20:10下载
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adaboost
AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。
具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后，
计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法.......
直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。
可以看出，训练流程是串行的，并且训练样例的权重是一直在变化的，分错的样本的权重不断加大，正确的样本的权重不断减小。
AdaBoost元算法是boosting中流行的一种，还有其他的系统融合的方法，比如bagging方法以及随机森林。
对于非均衡样本的处理，一般可以通过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling)，欠抽样是削减样本的数目，
过抽样是重复的选取某些样本，最好的方法是两种进行结合的方法。
同时可以通过删除离决策边界比较远的样例。
(AdaBoost boosting systems dollar fusion algorithm is the most popular one, it plainly systems integration approach is a serial train and final weighted cumulative.
Specific process is: Each training example is given equal weight, and the weights satisfy normalization, after the first classifiers after
Calculating a first classifier weights alpha value for each sample and updates right weight training, and then the second classifier training, the same way .......
0, or until the specified error rate training rounds, wherein the label is the calculation of the final prediction system* alpha weighted and then sign (predicted value).
As can be seen, the training process is serial, and weight training examples is always changing, the right of the wrong sample weight continued to increase, the right to correct sample weight decreasing.
AdaBoost algorithm is an element, as well as other methods of boosting popular systems integration, such as bagging and random forest method.
For )
- 2014-07-09 19:24:29下载
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