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Matlab实现的一个简单的RADAR预警雷达模拟
【实例简介】a Simple warning RADAR simulation
Matlab实现的一个简单的RADAR预警雷达模拟
Matlab R14SP1, Image Processing Toolbox
这个程序是Matlab编写的，实现了RADAR模拟。作者做了这个仿真，作为课程中的一个项目，实现了基本的RADAR概念。简单的解释就是一个简单的雷达仿真
- 2021-11-16 00:32:28下载
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(源代码)C#作为上位机，控制51单片机(下位机)，串口通信源程序
(源代码)C#作为上位机，控制51单片机(下位机)，串口通信源程序,包含所有原创源程序，可直接用
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网络ns2仿真实验分析(RED、丢包率、端到端延迟、吞吐量)附源码
网络ns2仿真实验分析(RED、丢包率、端到端延迟、吞吐量)附源码分组的端口号。(10) dst addr:目的地址,格式为 node port,其中node代表分组发送节点的id,pot表示发送分组的端口号。(11) seg num:分组的序列号。(12) okt id:分组的唯标识符。3n2与n3之间的RED队列的半均队列长度与当前队列长度随时间的变化如下图所示:torrent and ave"吧 e PED CueL旧300era已n15000ANA图2平均队列长度与当前队列长度随时问变化的曲线图4运行结果中显示CBR流量总共发包550,丢失16,丢包率为:0.029。丢包率随时间的变化如下图所示:packets of lost rate。045graph自04,03500自020.015图3丢包率随时间变化的关系图5CBR流量的吋延随时间的变化如下图所示:1u彐r10.14心01Q。0图4端到端时延随时间变化的关系图6.节点n2的平均吞吐量随时间的变化如下图所示100T图5节点n2的吞吐量随时间变化的关系头7.结果分析:从RED的图示中,可以看出队列的大小波动变化不是很大,在处理突发的包时冇一定的优势。从丟包率、时延和吞吐量的变化图中,可以看出当丟包率增加时,端到端之问的时延也在增加,而吞吐量则下降,丟包率、时延和吞吐量在表示网络性能的好坏时有一定的关系、相关代码1.络拓扑仿真脚木 simulator:tcl:#Create a simulator objectset ns [new Simulator]#Define different colors for data flows for NAM)Sns color 1 BlueSns color 2#Open the nam trace fileset nt lopen out. nam wSns namtrace-all Snfset nd [open out. tr wISns trace-all Snd#Define a finish procedureproc finish仆}{global ns nf ndSns flush-traceclose Snfclose sndexec nam out. namkit o#Create four nodesset no [Sns node]et n1 [Sns nodelset n2 [Sns nodeset n3 [ns node]#Create links between the nodesSns duplex-link Sn0 Sn2 2Mb 10ms DropTailSns duplex-link Sn1 Sn2 2Mb 10ms DropTailSns duplex- link Sn2 Sn3 1.7Mb 20ms RED#Set queue Size of link (n2-n3 to 100Sns queue-limit Sn2 Sn 3 100#Give node position(for NAm)Sns duplex-link-op SnO Sn2 orient right-downSns duplex-link-op Sn1 Sn2 orient right-upSns duplex-link-op $n2 Sn3 orient right#Monitor the queue for link(n2-n3 .( for NAM)Sns duplex-link-op Sn2 Sn 3 queuePos 0.5#Setup a TCP connectionset tcp new Agent/TCPISns attach-agent Sno Stcpset sink [new Agent/TCPSinkSns attach-agent sn3 SinkSns connect stcp SinkStcp set fid 1#Setup a FTP over TCP connectionset ftp [new Application/FTPlSftp attach-agent StcpSftp set type FTPfsetup a UdP connectionset udp [new Agent/UDP]Sns attach-agent Sn1 udpset null [new Agent/Nul]Sns attach-agent Sn3 SnullSns connect Udp SnullUdp set fid_ 2#Setup a CBr over UDP connectionset cbr [new application/Traffic/ CBRIScbr attach-agent UdpScbr set type CBrScbr set packet size 1000Scbr set rate 1mbScbr set random false#Schedule events for the cbr and ftp agentsSns at0.1 Scbr startSns at 1.0"Sftp start"Sns at 40.0"Sftp stop"Sns at 4.5"Scbr stop"#Detach tcp and sink agentsSns at 50 Sns detach-agent $no stcp; Sns detach-agent sn3 Sink"Sns at 50.0 finish#monitor n2 and n3 queueset redg [[sns link Sn2 Sn3] queueset traceq lopen redQueue tr wSredg trace curgSredg trace aveSredg attach Strace#Run the simulationns rur2.RED的数据处理脚本:SgreparedQueue. tr>averagetrStrep“Q" reqUeuetr> current tr(中 reqUeue tr为跟踪n2和n3队列产生的文件)然后使用 gnuplot工具使用 average tr和 current, tr绘制队列随时间变化的曲线3.丢包率数据awk处理脚本 graph rostRate,awvk#count the packet lost rate of cBri=0;vente=S2;from Node =$3toNode=s4:pitT$7srcAddr=$9dstAddr=$10gNum = $11if (fromNode ==1 & toNode ==2&& event==+i totalNum++timeArr[i=timesrate[i]= float)(drop Num/tif(fid==2&& event==d")dropNum++ENDprintf("#number of packet sent: %od, lost: %d"totalNum, dropNum)printf( #lost rate of packets: %f",dropNum/totalNumfor(j=0; j
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极限学习机（ELM）的MATLAB完整实现程序（完整注释，包含数据集文件）.zip
【实例简介】极限学习机（ELM）的MATLAB完整实现程序，有完整注释并已测试通过，资源中包含了测试脚本和数据集，算法的原理和实现讲解可参考本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/90760481。
- 2021-12-15 00:41:07下载
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源代码tdoa
无线传感器定位的源代码，基于tdoa算法的仿真程序
- 2020-11-02下载
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EM算法MATLAB源代码
这是标准EM算法的MATLAB源程序,其中E步用MONTE CARLO实现.
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全套(全套+开题报告+代码+答辩PPT+论文)各种题目 收集
全套(全套+开题报告+代码+答辩PPT+论文)各种题目包含{ 论文材料 论文模板 答辩材料 答辩技巧 论文目录 适合各种毕业人士}
- 2021-05-07下载
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C语言计算特征值和特征向量
本代码用C语言进行编程，可以计算矩阵的特征值和相应的特征向量。
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vensim dss软件(Vensim DSS 6.4E)
Vensim可提供一种简易而具有弹性的方式，以建立包括因果循环(casual loop)、存货(stock)与流程图等相关模型。 使用Vensim建立动态模型，我们只要用图形化的各式箭头记号连接各式变量记号，并将各变量之间的关系以适当方式写入模型，各变量之间的因果关系便随之记录完成。而各变量、参数间之数量关系以方程式功能写入模型。透过建立模型的过程，我们可以了解变量间的因果关系与回路，并可透过程序中的特殊功能了解各变量的输入与输出间的关系，便于使用者了解模型架构，也便于模型建立者修改模型的内容。
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模型预测控制[Tobias_Geyer]_Model_Predictive_Control_of_High_Po(z-lib.o...
【实例简介】模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。它的思想与具体的模型无关，但是实现则与模型有关。
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