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四阶超混沌映射matlab代码
利用四阶超混沌映射，可以对图像进行完整有效的加密与解密，而且效果良好
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towince.exe.软件
如何让导航仪进入wince系统 1、使用“ToWinCe.exe”，就可以进入Win CE桌面，方法是在“导航路径设置”中将路径指向“ToWinCe.exe”即可。
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ECI惯性坐标系转ECEF地心地固坐标系
Convert ECI (CIS, Epoch J2000.0) Coordinates to WGS 84 (CTS, ECEF)
- 2021-05-06下载
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基于GSM模块与51单片机的远程控制
本次设计建立一套基于GSM和AT89S51单片机的智能家居控制系统，实现管理员通过给GSM模块发送短信息指令以控制外围设备的目的，包括控制指定电器，开关电子门等多种功能。它的成本价并不高昂，适合于普通大众使用，有着广阔的市场前景。其中GSM模块用于接受管理员的短信息，并传送到单片机控制系统。单片机控制系统基于51单片机，处理来自GSM模块的信息，并根据预先设定的程序和短信命令来控制家居电器，以及控制GSM模块给管理员发送相关信息，使得管理员和系统可以进行交互。
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STM32 ADC采样和滤波
基于STM32芯片设计的 ADC采样和滤波 程序已经调试成功了
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纯电动汽车整车及三电系统设计开发@整车设计开发
【实例简介】行业牛人介绍纯电动汽车整车设计及三电系统设计
在市场上找到一个当前生产能力能够满足的产品需求，在脑海里形成一个将要开发车型的概念；
从市场得来的产品需求经过分析、研究、论证，在纸上形成可实现的整车规格；
在产业链上寻找合适的供应商，通过相应的工艺工装生产出各类零部件；
采购整车需求的零部件，试制工程样车，经过反复测试与修改的试错工作，经过公告验证得到满足市场需求和复合法规的整车产品
- 2021-11-01 00:33:16下载
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多进制LDPC码改进算法研究
对多进制LDPC码的构造、译码、码长及码率等方面进行仿真研究，以期为多进制LDPC码的实用化发展提供设计参考。76科技论坛如图1建立了多进制LDPC码的仿真平台,主要对多进制LD-时,对多进制LDPC码的译码算法复杂度进行计算。经仿真分析和PC码构造方法、译码算法、不同码长和不同码率进行了仿真对比。计算,基于3种算法的多进制IDPC码在高码率时均具有逞近香农系统运用高斯编码,信道是高斯白噪声信道,调整方式釆用BPSK限的特性。Ig-FF-BP译码算法的计算复杂度低于FTBP和调制,最大迭代次数为30,并且i-PG随机构造方法构造的非规BP算法,虽然BP算法表现出更好的系统性能但前者更适合于硬则LDPC码的变量节点度分布服从4(x)-038354x+0023x2+0.574092。件实现。这对多进制LDPC码的实用化有较大意义,并且对有关多表1给出了用于仿貞实验的多进制IDPC码参数,他们均为八元域进制IDC码译码算法的应用领域也有重婆的参考意义。码型且校验矩阵H的列重为4。现在对多进制LDPC码的编译码整参考文献体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行性能仿真。[] Gallager R.G.L灬 w Density Parity Check Codes. IRE Transac-3仿真结果tions on Information Theory 1962, 8: 208-220图2分别给出了LDPC-Ⅰ按照 Mackay、r-FS、 rg-PEG、ir-PE、[2] MacKay D.J.C. and ncal r.m. Ncar Shannon limit performanccir-QC构造方法基丁Lg-FFT-B译码算法得到的八进制LDPC码 of low- density parity- -check codes. Electronics Letters,199,32:在不同信噪比条件下的误码率曲线。由图可以看出,随着信噪比的1645-1646增加,五种码的性能开始出现差异。ir-PEC构造方法的误码率性能「3] MACKAY D, W ISON S, DAY Y M.Corconstruc明显优于其它几种构造方法,在2dB的信噪比时,误码性能接近 tions of irregular Gallager codes[J. I Transaction on Communica106数量级。其次为ir-QC、rg-PEG、rg-PS,可以看出i-QC对比于tion,199,47(10:1449-1454ir-PEG构造方法,在2dB时有10数量级的误码率性能损失。并且[4]MC. Davey and D JC. Mac Kay. Low density parity check codesrg-PEG、rg-PS两种构造方法在低信噪比下误码率性能比较接近, over GF(q) J. IEEE Communication Letter,1998,2(6):165-167但其性能明显差于ir-QC构造方法。 Mackay构造方法性能最差,当[5jLan,YY.rai, L Chen,S.Lin,andK, Abdel- Ghaffar. a trellis信噪比大于2B时,已经呈蚬差错平底效应的趋势。由图可以看出 based method for removing cycles from bipartite graphs and corir-PEG构造方法的随机性好于ir-QC结构化构造算法码字伫能, struction of low density parity check codes[ J]. IEEE Communicarg-PEG构造方法的随机性也好于rg-PS结构化构造算法码字性 tion letters,2004,8(7):443-45能,这说明非规则随机构造算法的码字性能优于随机构造算法构造[6JmXu, Lei cher, Ivana Djurdjevic, Shu lin, and Khaled ah的码字性能;对应随机构造算法构造的码字性能优于结构构造算法dl- Chaffer. Construction of Regular and Irregular LDPC Codes:构造的码字性能。因此选用ir-PEG构造方法来构造校验矩阵。 Geometry Decomposition and Masking[. iEeE Transactions orl图3分别给出了LDPC-1采用i-PG构造方法基于 Information Theory,2007,53(1:121-134Log-FFT-BP、FT-BP和BP译码算法得到的八进制LDPC码在不[7] David J C. MacKay. ood Error Correcting Codes Based on同信噪比情况下的误码率血线。从图对比可看岀,随着信噪比的增 very Sparse. EEE Transaction on Information Theory,19加BP译码算法的性能优于Iog-FT-BP和FFT-BP译码算法,而(2:399-431Log-FFT-BP和上I-BP两种译码算法在相同的伽罗华域和高信噪[8 DAVEY MC. Error correction using low density parity check比下,误码率性能没有很大的差异。同时,Log-FFT-BP的译码性能 codes. Cambridge,U.K.Uniw. Cambridge,199在2B的信噪比时,误码性能接近⑩05数量级,已满足大部分通信⑨9 Wymeersch F., Steendam H and Moeneclaey M.Iog- domain要求。decoding of LDPC codes over GF(q IC). IEEE International Con-图4分别给出了使用i-PEG构造方法相同码率不同码长基于 ference on Communications,2004:772-775多进制Lg-FI-BP译码算法得到的八进制LDPC码在低信噪比情况下的误码率曲线。由图可得出,由于传输码字长度变大,多进制LDPC码的性能随之有着显著的提高由此可知多进制LDPC码的传输码字长度变长的话,其误码纠错性能会较短码更好。这是因为码字长度的增大,使得稀疏矩阵里非零元素所占据的百分比在对应减少,进而 anner图所看到的坏长在增大,纠错性能就变的更加好。从码长度来考志,码长度为1536时,误码率曲线基于GF8在信噪比为2dB时接近106数量级,首先考虑性能问题,基于满足大部分通信要求。其次考虑码长增长,会给系统编译码带来很高的复杂度,这对实际系统来说是很严峻的问题,最后考虑硬件系统在实际仿真测试中带来性能损失,需要软件仿真来留出至少1个数量级弹性变化范围,最终确定选取码长度1536为多进制IDPC码为系统码长图5分别给出了使用ir-PEG构造方法相同码长不同码率基于多进制Iog-FFT-BP译码算法得到的八进制IDC码在低信噪比情况下的误码率曲线从图中都可以看出,在码长相同的条件下,码率越低,多进制IDC码的性能越好,但是码率越低,信息的传输速率也随之下降,则导致系统的频带利用率越低。反之,随着码率的增大,系统的误码率性能随之下降。这是因为码率越高,参加校验的校验比特越少,也就是信道编码增加的冗余度越小,系统的可靠性也随之降低。由于在码长相同的情况下,码率12性能与其他码率相比有较好的性能,所以系统方案最终选取码率1/2的多进制LDPC码。结束语本文对多进制LDPC码的编译码整体系统中能够对码字纠错效果产生影响的参数分别进行验证,运用统变量的原则分别对校验矩阵构造算法,译码算法,码长和码率等参数进行仿真对比。同
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MFC写的学生宿舍管理系统
自己的毕业设计，当时可是获得优秀毕业论文的.本课题预期实现一个基于VC++/Access的宿舍管理系统。用户交互界面友好，操作方便、快捷，保证各类数据信息能实现正确、及时的存储以及快速查询，实现对宿舍的高效管理。系统预期实现以下功能： 1、用户登录2、学生信息管理（1）添加入住学生（2）学生信息查询（3）学生信息修改（4）学生离校登记等3、来访人管理4、宿舍管理（1）查看空宿舍、空铺 （2）学生调换宿舍 （3）卫生评分 （4）维修登记 等5、后勤管理 （1）添加管理员 （2）管理员考勤等
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基于VTK光线投射法的CT图像三维重建_梅康平
基于VTK光线投射法的CT图像三维重建，一篇不错的文献。
- 2020-12-09下载
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卡尔曼滤波
提供了kf，ekf，ukf的详细推导过程，从标量推导开始，进而转入矢量推导，非常详细卡尔曼滤波器简介(阎泓著第一步、时间更新29第二步、测量更新“““““““+““44““““42924特殊情况.30第一种情况、先验误差极小...-.----130第二种情况、先验误差极大.30第三种情况、测量噪声极大.…31第三章、标量EKF画,通通画4“““““+44=“++“““++4“4“+“4“““-“++323.1非线性状态模型.323.2模型线性化33.2.1过程噪声项的线性化.333.2.2测量噪声项的线性化...11-343.2.3过程和测量噪声项同时线性化…35324过程的线性化…0353.25测量的线性化…363.3EKF滤波器…1373.31应用卡尔曼滤波器.3733,2计算先验均方差373.33计算后验均方差373.3.4计算k值4a“44444“;4444454a44“44444=424444441“如44444;44444“44.45“#4444444a444444443833.5k值为最优时的后验均方差3834算法39第一步、时间更新………9第二步、测量更新393.5EKF的缺陷44“==++++4=++44日+“44=“““+440第四章、矢量EKF4141非线性矢量状态模型4142矢量模型线性化单“““·***“““***“““““***“““***4““-***4““*“→“““*→*-““““““*“““*+4““→*“·““·““““*4242.1矢量泛函的泰勒展开42.2过程噪声项的线性化424.2.3测量噪声项的线性化.→“““#+4+“44“““-4+44→“““4“4+-““+43424过程和测量噪声项同时线性化4442.5过程的线性化4“““4““*“4““*→““*+“4“““““““*4“““4“““++4““44“““4“44““““七426测量的线性化“““““·+““““*““““+“““““““+4“““““““+4“““→·“““+“4543矢量EKF滤波器面面面面46画面和面面,43.1应用矢量卡尔曼滤波器44““++“44“““*44“““++444““4+444“+“44““““+444643.2计算先验均方差4643.3计算后验均方差4““+44““““44““““+→4““““+4““““4“44““““.47434计算k值47435k值为最优时的后验均方差4845算法“““+““““*“““““+…““““*“+44““48第一步、时间更新.…49第3页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第二步、测量更新““4--““44-4494.4特殊情况.““““4444“画画新通画通49第一种情况、先验误差极小.画画,画画画园画画,画画画面请通.50第二种情况、先验误差极大….----50第三种情况、测量噪声极大44“““+44““=++“44“““+444““4+“44““44+50第五章、标量无迹变换UT5251无迹变换的任务5252真值“““““++“++4“4“““+4“++4“““““+““+“““““525.3无迹测试点1101453.1标量的无迹测试点………154532无迹权重系数翻国口道55533统计性质公式…5554测试点的无迹变换.565.4.1从测试点得到后验期待值.画画通通画画山通画画新56542从测试点得到后验方差“““+4“++“4“++““平““上“““4““平中“+““““平“4+“=575.5讨论品aB444a日日+44日4日日“4日a4日+a日本“日日日和本上日和4日““458第六章矢量无迹变换UT4“““4“44“““4++44“““4+““4+2+“++“4“++4=“++“““2++““““++““4+““““++5961矢量微分回顾5961.1计算真值会用到的恒等式1962矢量无迹变换的任务中本““丰二“中““6063真值6163无迹测试点63.1矢量的无迹测试点画面通自品面画画面自自通国画日画面国通画日通山国国画山山面通画山山丽右日日画画画画画山63632无迹权重系数64633UT变换下的对称性64测试点的无迹变换6564.1几个恒等式…65642从测试点得到后验期待值.…---1----66642从测试点得到后验协方差.6765讨论68第七章、无迹滤波器UKF11116971高维非线性问题.069711标量特例画画画画画画新画画画画画画““*#“““““44“…4“““““4““+““→““““44““47072无迹滤波器面,面面面面面面面“面画70721无迹测试点““*4“““““44““+44““““*44“““++444“““4““+“44“““““722无迹权重系数通画画通画画通通画画通山请画画画画画画出画请画画副。723先验估计画画·画‘画4““+44““““44““““+→4““““+““““+“444““““+472724应用卡尔曼滤波器737.2.5计算后验均方差…737.2.6计算k值…444““+44“““*447473算法75第4页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第零步、初始化..-75第一步、时间更新175第二步、测量更新画画,画画画园画画,画画画面请通176第5页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著第一章、标量线性系统实际工作中的线性系统很少有标量的,但是标量的卡尔曼滤波器的理论推导比较直观、易于理解,因此作为学习的切入点比较合适首先必须清楚地陈述卡尔曼滤波器要解决的问题。1.1卡尔曼问题在离散时间中,一个标量线性系统的状态演化常常可以表述为下面的随机差分方程式:x=ax,+bu其中t为时间。x,是一个标量随机变量,代表t时刻系统的内禀状态。a和b为常标量。u,为t-1时刻的输入,也是一个标量。111信号流程图上面的(1)式也可以用下面的信号流程图表示u-1)X()Ibax(t-1)直线表示信号的传送,箭头代表传送的方向。流程图中的图标有三种,第一种方框图标代表时间延迟,见下图x(t)TX(t-1)第二种方框图标代表乘法(增益),见下图第6页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著aax第三种圆形图标代表加法(混合),见下图a-b+CbG这些图标可以按照有意义的方式组合起来,描述一个差分方程。必须指出,这些图标并不局限于标量情形,而且适用于矢量情形,譬如x为一个矢量,而a和b可以为矩阵。112加入白噪声假设在这个线性过程中有一个噪声项v鬟x2=ax21+bu-1+W1-1则此方程式可以用下面的信号流程图表示w(t=1)u(-1)中+baX(-1)假定这个噪声ν是一个高斯白噪声,它满足3N(9),(Q20)〈ww)=0(≠)3在本文采用物理学中常用的记号,(x)=E(x)表示x的期待值第7页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著此外假定w与u.没有关联,也即113加入可测量假设系统的状态量x是不可以直接测量的。可以测量的是另外一个量z,称为可测量。可测量z依赖于系统的状态量x和一个激励倍数h,见下式。hx. +v(5)在实际工作中h可能会随着时间而变化,但在这里假定为常数,为常标量。此时流程图如下。wt-1)u(t-1)+b±2(ax(t-1)测量过程本身带有一个噪声ν,影响了测量的准确度。同样我们假定ν是一个白噪声(,R)(R≥0)(")≥=0(s≠)此外假定ν与w和u都没有关联,也即()=v)=0(s1)114卡尔曼问题陈述现在要考虑的是如何从可观测量z;的观测数据中得出x的最优估计值,把噪声w和v尽最大可能过滤出去,把它们的影响减到最小。这就是卡尔曼滤波器要解决的问题。1.2标量卡尔曼滤波器卡尔曼对这个问题的解答就是卡尔曼滤波器。下面的流程图可以分成上下两个部分:上半部分就是问题本身,下半部分就是卡尔曼滤波器。第8页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著u(-1)X()bh+(aX(t-1)bb(()2()+ak文-b)+Residual在图中,z1代表实际测量值,x代表过程的真值。此外在卡尔曼滤波器的流程图中出现了几种新的符号,分别是x代表先验估计( A priori estimate),和E代表后验估计(A posteriori estimate)4.对一个随机变量当前值的先验估计是根据前一个时刻以及更早的历史观测信息所作出的估计:后验估计是根据当前时刻以及更早的历史观测信息所作出的估计。x1的先验估计是由上一个时间点的后验估计值和输入信息给出的,x,=ax+ bur-p卡尔曼使用x的先验估计给出可测量E的(先验估计)预测5,而z,的实际测得值与预测值之间的差称为滤波过程的革新( nnovation)或者残余( Residua,即Residual=(10)本文采取通用的符号,以表示对某变量y在t时刻的后验估计,而表示对y的先验估计。在某些文献中y又记作y(|t-1),又记作y(t|t)5对于z,而言后验估计没有意义。z,是可观测量,在后验时刻已经有实际观测值了。第9页(共77页)卡尔曼滤波器简介(阎泓著残余反映了预测值和实际值之间的差别。残余为零的话,估计值和实际值完全吻合。如果残余很小,表明估计值很好,反之就不好。卡尔曼滤波器可以利用残余的这一信息改善对x,的估计,给出后验估计。也就是x=x:+k(Residual)=*+k(z,-hR-其中的k称作卡尔曼增益或卡尔曼混合系数( Blending factor)现在剩下的问题就是如何找到k的值,使得估计为最优。为此需要定义先验均方差和后验均方差。121最优的k值先验误差和后验误差分别定义为(12)它们的方差就是先验均方差和后验均方差P≡varP, =vale(13)最优的k值是使后验均方差为最小的值,就是下式成立时的k值(14)ak122计算先验均方差先验均方差为≡war(15)因为(2)式及(8)试式x,=ax_+ bu+we=ax+bu可得e:=x-x=ax+bu +w_)-(ax +bur=a(xx_1)+W因此第10页(共77页)
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