这个是基于LS最优算法的MIMO-OFDM通信系统的信道估计的代码，有仿真结果，及详细的正文。

设计了一种可用于射频前端芯片供电的高电源抑制比（PSR）无片外电容CMOS低压差线性稳压器（LDO）。
基于对全频段电源抑制比的详细分析，提出了一种PSR加强电路模块，使100kHz和1MHz处的PSR分别提高了40dB和30dB；
加入串联RC补偿网络，保证了电路的稳定性；
在LDO输出至误差放大器输入的反馈回路引入低通滤波模块，降低了由于输出端接不同负载对反馈回路的影响。
电路采用UMC65nmRFCMOS工艺进行设计和仿真，整个芯片面积为0.028mm2，仿真结果表明，本文设计的LDO的相位裕度为86.8°，在100kHz处，PSR为-84.4dB，输出噪声为8.3nV/[Hz]，在1MHz处，PSRR为-50.6dB，输出噪声为6.9nV[Hz]，适合为噪声敏感的射频电路供电。

1绪论 11.1本课题的研究意义及必要性 11.2多变量耦合系统的发展历程 12Matlab简介 22.1Matlab功能概述 22.2Simulink仿真概述 23解耦控制系统的理论分析 33.1双变量耦合系统 33.2常见解耦方法简介 33.3解耦补偿安装的设计及理论分析 44仿真研究 74.1双变量耦合系统的仿真 74.2前馈补偿解耦控制的仿真 84.3反馈补偿解耦控制的仿真 124.4对角矩阵解耦控制的仿真 134.5单位矩阵解耦控制的仿真 155仿真结果分析 17结束语 18致谢 19参考文献 20

蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法蚁群算法是一种模仿进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模仿进化优化方法的有效性和应用价值。

根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点，在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法（IMM）的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。
仿真结果表明，该算法不只能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪，而且在运动模型发生变化时，滤波误差也比较小。

为了实现基于ARM的指纹识别门禁系统，采用Veridicom公司的FPS200指纹采集芯片进行指纹采集，采用Samsung公司ARM9$3C2440AL给出了系统的软硬件设计及仿真结果。
经验证该系统拒识率小于0．1，认假率小于0．01，识别时间小于2S，实验结果良好。
此外，重点引见了该系统中采用的指纹分割算法，该算法以前景与背景类间方差最大为原则，分割稳定的同时具有分割阈值的自适应性。

目录第一章无线传感器网络概述 6概述 61.1NS-2 61.2OPNET 61.3SensorSim 71.4EmStar 71.5GloMoSim 71.6TOSSIM 71.7PowerTOSSIM 8第二章OMNET＋＋简介 9概述 92.1OMNeT++框架 92.1.1OMNeT++组成 92.1.2OMNeT++结构 102.2OMNeT++的安装 112.3OMNeT++语法 122.3.1NED语言 122.3.1.1NED总概述 122.3.1.2Ned描述的组件 132.3.1.3函数 152.3.2简单模块 172.3.2.1OMNET＋＋中离散事件 172.3.2.2包传输模型 172.3.2.3定义简单模块 182.3.2.4简单模块中的主要成员函数 202.3.3消息 212.3.3.1cMessage类 212.3.3.2消息定义 212.3.3.3消息的收发 222.3.4模块参数、门及连接的访问 232.3.4.1消息参数的访问 232.3.4.2门和连接的访问 242.3.4.3门的传输状态 262.3.3.4连接的状态 262.4仿真过程 272.5配置文件omnetpp.ini 282.6结果分析工具 292.6.1矢量描绘工具Plove 292.6.2标量工具Scalar 2927、结束语 30第三章物理层仿真（信道） 323.1UWB的基础知识 323.1.1UWB信号的应用背景 323.1.2UWB信号的定义 323.1.3UWB的脉冲生成方式(高斯脉冲,非高斯脉冲) 343.1.4UWB的调制方式 343.1.5用功率控制多址接入方法来进行链路的建立控制 363.2用OMNeT++对UWB进行仿真 373.2.1算法仿真的概述 373.2.2算法的具体流程 393.2.3算法的主要代码 413.2.4仿真结果分析 583.2.5应用前景 58参考文献 59第四章MAC层仿真 60概述 604.1无线传感器网络MAC层特性及分类 604.1.1无线信道特性 604.1.2MAC设计特性分析 614.1.3无线传感器网络典型MAC协议的分类 614.2基于随机竞争的MAC协议 624.2.1S-MAC协议[12] 624.2.2T-MAC协议 644.2.3AC-MAC协议 654.3基于时分复用的MAC协议 654.3.1D-MAC协议 654.3.2TRAMA协议 664.3.3AI-LMAC协议 664.4其他类型的MAC协议 674.4.1SMACS/EAR协议 674.4.2基于CDMA技术的MAC协议 674.4.3DCC-MAC 684.5基于OMNeT++的MAC层协议仿真 694.5.1S-MAC协议的仿真 694.5.2S-MAC协议流程图 704.5.3S-MAC协议的分析 714.6小结 86参考文献 86第五章网络层仿真 88概述 885.1无线传感器网络路由协议研究 885.1.1无线传感器网络协议分类 885.1.2无线传感器网络中平面路由 905.1.3无线传感器网络中层次化路由 915.1.4经典算法的OMNET仿真 935.2无线传感器网络路由协议研究的发展趋势 1045.3无线传感器网络层路由协议与OMNET++仿真 1045.3.1无线传感器网络层路由与OMNET++仿真的基本概念[19] 1045.3.1.1传感器网络的体系结构 1055.3.1.1.1传感节点的物理结构 1055.3.1.1.2传感器网络的体系结构与网络模型 1065.3.2传感器网络层路由协议的基本概念 1065.3.2.1网络通信模式[28] 1065.3.2.1.1单播： 1075.3.2.1.2广播： 1075.3.2.1.3组播： 1085.3.2.2传感器网络层设计[29] 1085.3.3OMNET++仿真软件的基本概念 1095.4无线传感器网络路由协议引见 1105.4.1泛洪法(Flooding)[32] 1115.4.2定向扩散(DirectedDiffusion：DD)[33] 1125.4.3LEACH(EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)[34] 1135.5.OMNET++仿真实例 1145.5.1泛洪

为了使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,更好地完成环境感知、信息获取、无效传输及减少网络中能量的消耗的任务。
通过对无线传感器网络中分簇算法的分析,结合LEACH和LEACH-C算法,提出了基于Voronoi图的簇首分布及备份方案。
仿真结果表明,与LEACH协议比较,该算法保证了簇首在网络中的均匀分布,降低了网络的通信开销,簇首备份机制提高了分簇方案的可靠性,保证了网络的负载均衡。

本文阐述了扩展频谱通信技术的理论基础和实现方法，并通过MATLAB提供的Simulink仿真平台对直扩通信系统进行了仿真，详细讲述了各模块的设计。
在给定仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。
同时，利用建立的仿真系统，研究了抑制正弦干扰功能与系统信噪比的关系，结果表明，提高信噪比，系统可以有效抑制正弦信号干扰。

根据分布式压缩感知理论,提出一种宽带协作频谱感知的方式。
该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。
同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。
该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。
仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法功能更优,所需的滤波器数更少。

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。