用matlab软件，实现机器人的仿真（1）ch1_1.mdl：第1章第1.1节的例1-3（单位阶跃信号输入到一阶惯性环节）的模型文件。
执行后，双击Scope模块可观察到仿真结果。
（2）ch3_1.mdl：第3章第3.2.2节的例3-1（RLC串联电路的仿真）的模型文件。
执行后，双击Scope模块可观察到仿真结果。
（3）ch6文件夹：本书第6章的程序。
文件夹内有说明。
（4）ch7文件夹：本书第7章的程序。
文件夹内有说明。
执行后，双击Scope模块可观察到仿真结果。
（2）ch3_1.mdl：第3章第3.2.2节的例3-1（RLC串联电路的仿真）的模型文件。
执行后，双击Scope模块可观察到仿真结果。
（3）ch6文件夹：本书第6章的程序。
文件夹内有说明。
（4）ch7文件夹：本书第7章的程序。
文件夹内有说明。
2023/10/4 9:41:42
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为提高车辆自动驾驶系统的运动性能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。
该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。
仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。
该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。
仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。
2023/10/2 17:58:57
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抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波（mmWave）大规模MIMO是具有挑战性的，因为射频（RF）链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度，本文提出了一种基于迭代重测（IR）的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数，所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度（AoAs/AoD）移向最优解，并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中，权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外，开发基于奇异值分解（SVD）的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
2023/10/1 15:37:31
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为了计算有孔金属屏蔽箱体的屏蔽效能,根据Robinson算法和电磁拓扑理论,提出了一种基于BLT方程的有孔箱体屏蔽效能分析方法,推导出了屏蔽箱体、孔逢、入射波等参数与屏蔽效能的关系式,并扩展到孔阵、偏心孔以及任意极化角的情形,分析了开孔形状、孔阵的孔间距、孔阵开孔面积以及开孔数量对屏蔽效能的影响。
在0~2GHz范围,对单孔和孔阵箱体的屏蔽效能进行仿真,并与Robinson算法以及CST仿真结果进行了对比,验证了方法的有效性。
数值仿真结果表明:开孔面积不变时,开孔数量越多屏蔽效能越好;开孔数量不变时,开孔面积越小屏蔽效能越好;在开孔面积以及开孔数量都不变时,孔阵的孔间距越大屏蔽效能越好。
在0~2GHz范围,对单孔和孔阵箱体的屏蔽效能进行仿真,并与Robinson算法以及CST仿真结果进行了对比,验证了方法的有效性。
数值仿真结果表明:开孔面积不变时,开孔数量越多屏蔽效能越好;开孔数量不变时,开孔面积越小屏蔽效能越好;在开孔面积以及开孔数量都不变时,孔阵的孔间距越大屏蔽效能越好。
2023/9/28 3:06:55
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介绍一种借助ADS(AdvancedDesignSystem)软件仿真设计微带带通滤波器的方法,给出了清晰的设计步骤,并结合设计方法给出了设计实例,由仿真结果验证了这种方法的可行性。
2023/9/21 13:02:43
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介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS,LeastMeanSquares)和递推最小二乘(RLS,RecursiveLeastSquares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
2023/9/20 22:36:54
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这是一个基于matlab仿真普通调幅（AM）的文档！里面有介绍调制解调原理，以及附有仿真代码和仿真结果！
2023/9/18 17:29:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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