基于PID抑制器搭建的车辆防抱去世抑制体系（ABS）simulink模子。

分步傅里叶法Matlab代码同享代码clc;clearall;closeall;clf;cputime=0;tic;ln=1;i=sqrt(-1);Po=.00064;%inputpwrinwattsalpha=0;%FiberlossvalueindB/kmalph=alpha/(4.343);%Refpage#55eqn2.5.3FiberopticCommbyGPAgrawalgamma=0.003;%fibernonlinearityin/W/mto=125e-12;%initialpulsewidthinsecondC=-2;%Inputchirpparameterforfirstcalculationb2=-20e-27;%2ndorderdisp.(s2/m)Ld=(to^2)/(abs(b2));%dispersionlengthinmeterpi=3.1415926535;

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

利用matlab单轮abs控制仿真m文件

1.实验内容1、让计算机接受一个文法，示例如(仅供参考)：G[S]为:S→ABS→bCA→εA→bB→εB→aDC→ADC→bD→aSD→c2、编程实现对上述文法能否是LL(1)文法的判断，是则给出肯定回答，否则给出否定回答。
3、判别能否是LL(1)文法。
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谢谢之前那位朋友提示，之前不完全，现在补充了遗漏的！要做Turbo，感觉是绕不开Dr.wuyufei的数学架构的,我在里面详细注释了。
本文作为学习用，很具有参考价值！本文在结果中详细列出了每次迭代的误码率，迭代次数可调，结果运行时间较长，这个很正常。
译码部分的log-map算法调通了，sova有代码，并没有调，下载的朋友们需要注意了！%**************Dr.wuyufei的典型Turbo系统主函数********************************%Thisscriptsimulatestheclassicalturboencoding-decodingsystem.%Itsimulatesparallelconcatenatedconvolutionalcodes.%Twocomponentrate1/2RSC(RecursiveSystematicConvolutional)componentencodersareassumed.%%Firstencoderisterminatedwithtailsbits.(Info+tail)bitsarescrambledandpassedto%thesecondencoder,whilesecondencoderisleftopenwithouttailbitsofitself.%%Randominformationbitsaremodulatedinto+1/-1,andtransmittedthroughaAWGNchannel.%Interleaversarerandomlygeneratedforeachframe.%Whileit'sUNECESSARYinourfirstversion!%%Log-MAPalgorithmwithoutquantizationorapproximationisused.%Bymakinguseofln(e^x+e^y)=max(x,y)+ln(1+e^(-abs(x-y))),%theLog-MAPcanbesimplifiedwithalook-uptableforthecorrectionfunction.%Ifuseapproximationln(e^x+e^y)=max(x,y),itbecomesMAX-Log-MAP.

clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

Tensorflowimplementationof[DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks](http://arxiv.org/abs/1511.06434)whichisastabilizeGenerativeAdversarialNetworks.

声响信号的采集、加噪，再滤波[y,Fs,bits]=wavread('D:\q.wav');%读出信号，采样率和采样位数。
y=y(:,1);%取单声道作分析yl=length(y)%求语音信号长度yy=fft(y,yl);%傅里叶变换t=[0:1/8000:4zeros(1,yl-32001)]';m=0.07*sin(10000*pi*t);%产生噪声n=y+m;%加入噪声nl=length(n)%求语音信号长度nn=fft(n,nl);%傅里叶变换figure(1);subplot(2,1,1);plot(n);title('噪声信号波形')subplot(2,1,2);plot(y);title('原信号波形')figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(nn));title('噪声信号频谱');subplot(2,1,2);plot(abs(yy));title('原信号频谱');sound(n,fs)

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。