Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二:AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法,如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三:实验结果分析和展望1,样本数多少对估计误差的影响。
(A=[1,0.8,-0.68,-0.46])图1上部分为N=1000;
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同:子图一N=1000,子图二N=200,子图三N=50由图可知,样本数在的多少,在对功率谱估计的效果上有巨大的作用,特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方,必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2,阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示,阶数相差不是很大时,并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低,如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3,样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7];
样本的不同,在估计时的误差是不可避免的。
因此,我们在取得样本时,应该尽可能的减少不必要的误差。
图四:不同的样本得到不同的估计值4,奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02,而下图是取阈值大于等于0.06,显然在同种数据下,阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小,导致阶数增大,选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值,一般取0.05左右为最佳。
2025/4/16 9:53:51 1KB arma matlab
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结果表明,该方法鉴别范围大,精度高,切实可行。
2025/4/11 16:33:07 164KB RF|微波
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基于混合耦合开环谐振器的UHF三阶5位数字可调带通滤波器
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2025/1/26 10:06:30 5.83MB PLL FLL Verilog Loop_Filter
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Syscal4射频级联计算软件,可进行噪声系数、增益、输入输出二阶、三阶、1dB压缩点,灵敏度等计算
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MATLAB语言常用算法程序集书中4-17章代码,都是一些常用的程序第4章:插值函数名功能Language求已知数据点的拉格朗日插值多项式Atken求已知数据点的艾特肯插值多项式Newton求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式Newtonforward求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式Newtonback求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式Gauss求已知数据点的高斯插值多项式Hermite求已知数据点的埃尔米特插值多项式SubHermite求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值SecSample求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample1求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample2求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample3求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值BSample求已知数据点的第一类B样条的插值DCS用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式Neville用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式FCZ用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式DL用双线性插值求已知点的插值DTL用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值DH用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标第5章:函数逼近Chebyshev用切比雪夫多项式逼近已知函数Legendre用勒让德多项式逼近已知函数Pade用帕德形式的有理分式逼近已知函数lmz用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式ZJPF求已知函数的最佳平方逼近多项式FZZ用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数DFF离散周期数据点的傅立叶逼近SmartBJ用自适应分段线性法逼近已知函数SmartBJ用自适应样条逼近(第一类)已知函数multifit离散试验数据点的多项式曲线拟合LZXEC离散试验数据点的线性最小二乘拟合ZJZXEC离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合第6章:矩阵特征值计算Chapoly通过求矩阵特征多项式的根来求其特征值pmethod幂法求矩阵的主特征值及主特征向量rpmethod瑞利商加速幂法求对称矩阵的主特征值及主特征向量spmethod收缩法求矩阵全部特征值ipmethod收缩法求矩阵全部特征值dimethod位移逆幂法求矩阵离某个常数最近的特征值及其对应的特征向量qrtzQR基本算法求矩阵全部特征值hessqrtz海森伯格QR算法求矩阵全部特征值rqrtz瑞利商位移QR算法求矩阵全部特征值第7章:数值微分MidPoint中点公式求取导数ThreePoint三点法求函数的导数FivePoint五点法求函数的导数DiffBSample三次样条法求函数的导数SmartDF自适应法求函数的导数CISimpson辛普森数值微分法法求函数的导数Richason理查森外推算法求函数的导数ThreePoint2三点法求函数的二阶导数FourPoint2四点法求函数的二阶导数FivePoint2五点法求函数的二阶导数Diff2BSample三次样条法求函数的二阶导数第8章:数值积分CombineTraprl复合梯形公式求积分IntSimpson用辛普森系列公式求积分NewtonCotes用牛顿-科茨系列公式求积分IntGauss用高斯公式求积分IntGaussLada用高斯拉道公式求积分IntGaussLobato用高斯—洛巴托公式求积分IntSample用三次样条插值求积分IntPWC用抛物插值求积分IntGaussLager用高斯-拉盖尔公式求积分IntGaussHermite用高斯-埃尔米特公式求积分IntQBXF1求第一类切比雪夫积分IntQBXF2求第二类切比雪夫积分DblTraprl用梯形公式求重积分DblSimpson用辛普森公式求重积分IntDBGauss用高斯公式求重积分第9章:方程求根BenvliMAX贝努利法求按模最大实根BenvliMIN贝努利法求按模最小实根HalfInterval用二分法求方程的一个根hj用黄金分割法求方程的一个根StablePoint用不动点迭代法求方程的一个根AtkenStablePoint用艾肯特加速的不动点迭代法求方程的一个根StevenStablePoint用史蒂芬森加速的不动点迭代法求方程的一个根Secant用一般弦截法求方程的一个根SinleSecant用单点弦截法求方程的一个根DblSecant用双点弦截法求方程的一个根PallSecant用平行弦截法求方程的一个根ModifSecant用改进弦截法求方程的一个根StevenSecant用史蒂芬森法求方程的一个根PYZ用劈因子法求方程的一个二次因子Parabola用抛物线法求方程的一个根QBS用钱伯斯法求方程的一个根NewtonRoot用牛顿法求方程的一个根SimpleNewton用简化牛顿法求方程的一个根NewtonDown用牛顿下山法求方程的一个根YSNewton逐次压缩牛顿法求多项式的全部实根Union1用联合法1求方程的一个根TwoStep用两步迭代法求方程的一个根Montecarlo用蒙特卡洛法求方程的一个根MultiRoot求存在重根的方程的一个重根第10章:非线性方程组求解mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根mulGXF2用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根mulVNewton用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解第11章:解线性方程组的直接法SolveUpTriangle求上三角系数矩阵的线性方程组Ax=b的解GaussXQByOrder高斯顺序消去法求线性方程组Ax=b的解GaussXQLineMain高斯按列主元消去法求线性方程组Ax=b的解GaussXQAllMain高斯全主元消去法求线性方程组Ax=b的解GaussJordanXQ高斯-若当消去法求线性方程组Ax=b的解Crout克劳特分解法求线性方程组Ax=b的解Doolittle多利特勒分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos1LL分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos2LDL分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos3改进的LDL分解法求线性方程组Ax=b的解followup追赶法求线性方程组Ax=b的解InvAddSide加边求逆法求线性方程组Ax=b的解Yesf叶尔索夫求逆法求线性方程组Ax=b的解qrxqQR分解法求线性方程组Ax=b的解第12章:解线性方程组的迭代法rs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解crs里查森参数迭代法求线性方程组Ax=b的解grs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解jacobi雅可比迭代法求线性方程组Ax=b的解gauseidel高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解SOR超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解SSOR对称逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解JOR雅可比超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解twostep两步迭代法求线性方程组Ax=b的解fastdown最速下降法求线性方程组Ax=b的解conjgrad共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解preconjgrad预处理共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解BJ块雅克比迭代法求线性方程组Ax=b的解BGS块高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解BSOR块逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解第13章:随机数生成PFQZ用平方取中法产生随机数列MixMOD用混合同余法产生随机数列MulMOD1用乘同余法1产生随机数列MulMOD2用乘同余法2产生随机数列PrimeMOD用素数模同余法产生随机数列PowerDist产生指数分布的随机数列LaplaceDist产生拉普拉斯分布的随机数列RelayDist产生瑞利分布的随机数列CauthyDist产生柯西分布的随机数列AELDist产生爱尔朗分布的随机数列GaussDist产生正态分布的随机数列WBDist产生韦伯西分布的随机数列PoisonDist产生泊松分布的随机数列BenuliDist产生贝努里分布的随机数列BGDist产生贝努里-高斯分布的随机数列TwoDist产生二项式分布的随机数列第14章:特殊函数计算gamafun用逼近法计算伽玛函数的值lngama用Lanczos算法计算伽玛函数的自然对数值Beta用伽玛函数计算贝塔函数的值gamap用逼近法计算不完全伽玛函数的值betap用逼近法计算不完全贝塔函数的值bessel用逼近法计算伽玛函数的值bessel2用逼近法计算第二类整数阶贝塞尔函数值besselm用逼近法计算变型的第一类整数阶贝塞尔函数值besselm2用逼近法计算变型的第二类整数阶贝塞尔函数值ErrFunc用高斯积分计算误差函数值SIx用高斯积分计算正弦积分值CIx用高斯积分计算余弦积分值EIx用高斯积分计算指数积分值EIx2用逼近法计算指数积分值Ellipint1用高斯积分计算第一类椭圆积分值Ellipint2用高斯积分计算第二类椭圆积分值第15章:常微分方程的初值问题DEEuler用欧拉法求一阶常微分方程的数值解DEimpEuler用隐式欧拉法求一阶常微分方程的数值解DEModifEuler用改进欧拉法求一阶常微分方程的数值解DELGKT2_mid用中点法求一阶常微分方程的数值解DELGKT2_suen用休恩法求一阶常微分方程的数值解DELGKT3_suen用休恩三阶法求一阶常微分方程的数值解DELGKT3_kuta用库塔三阶法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_lungkuta用经典龙格-库塔法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_jer用基尔法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_qt用变形龙格-库塔法求一阶常微分方程的数值解DELSBRK用罗赛布诺克半隐式法求一阶常微分方程的数值解DEMS用默森单步法求一阶常微分方程的数值解DEMiren用米尔恩法求一阶常微分方程的数值解DEYDS用亚当斯法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_mid用中点-梯形预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_adms用阿达姆斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_adms2用密伦预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_yds用亚当斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_myds用修正的亚当斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_hm用汉明预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEWT用外推法求一阶常微分方程的数值解DEWT_glg用格拉格外推法求一阶常微分方程的数值解第16章:偏微分方程的数值解法peEllip5用五点差分格式解拉普拉斯方程peEllip5m用工字型差分格式解拉普拉斯方程peHypbYF用迎风格式解对流方程peHypbLax用拉克斯-弗里德里希斯格式解对流方程peHypbLaxW用拉克斯-温德洛夫格式解对流方程peHypbBW用比姆-沃明格式解对流方程peHypbRich用Richtmyer多步格式解对流方程peHypbMLW用拉克斯-温德洛夫多步格式解对流方程peHypbMC用MacCormack多步格式解对流方程peHypb2LF用拉克斯-弗里德里希斯格式解二维对流方程的初值问题peHypb2FL用拉克斯-弗里德里希斯格式解二维对流方程的初值问题peParabExp用显式格式解扩散方程的初值问题peParabTD用跳点格式解扩散方程的初值问题peParabImp用隐式格式解扩散方程的初边值问题peParabKN用克拉克-尼科尔森格式解扩散方程的初边值问题peParabWegImp用加权隐式格式解扩散方程的初边值问题peDKExp用指数型格式解对流扩散方程的初值问题peDKSam用萨马尔斯基格式解对流扩散方程的初值问题第17章:数据统计和分析MultiLineReg用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系PolyReg用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系CompPoly2Reg用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系CollectAnaly用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类DistgshAnalysis用Fisher两类判别法对样本进行分类MainAnalysis对样本进行主成分分析
2025/1/7 19:17:40 113KB matlab 算法 常用程序
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书名:GSM网络与GPRS图书编号:1085235出版社:电子工业出版社定价:35.0ISBN:750536954作者:拉格朗日出版日期:2002-01-01版次:1开本:16开简介:目录:第1章概论1.1无线移动系统及“蜂窝”概念1.1.1移动台和无线基站1.1.2无线界面1.1.3漫游与切换1.1.4蜂窝系统和“无绳”系统1.1.5蜂窝系统的发展1.2PLMN或移动专用网1.3GSM的标准化1.3.1GSM规范的沿革1.3.2ETSI组织1.4世界GSM规范1.5GSM的主要特征1.5.1网络的制定1.5.2制定无线界面1.5.3GSM900和DCS18001.5.4一个完整的系统第2章业务2.1PLMN的定义2.2GSM网的手机2.3业务等级2.4承载业务2.4.1引言2.4.2业务表2.4.3移动终端上的通道界面2.5远程业务2.5.1电话2.5.2短消息2.5.3传真2.6附加业务2.7GSM的主要安全功能2.8商品化2.8.1商业服务公司(SCS)2.8.2费率表第3章结构3.1综述3.2符合规范的网络结构3.3无线子系统的设备构成3.3.1BTS的功能3.3.2BSC的功能3.4网络子系统的设备设置3.4.1HLR的功能3.4.2MSC和VLR的功能3.5运行维护子系统3.5.1网络管理3.5.2网管TMN的结构3.5.3设备识别寄存器EIR的功能3.5.4鉴权中心AUC的功能3.5.5OMC和NMC3.6接口介绍3.7无线系统的层结构3.8固定子系统的分层结构3.9移动台第4章固定网和信令4.1对RTC的认识4.1.1分局网络与传输网4.1.2呼叫简化流程4.1.3国际电话网4.2信令与信令网4.2.1信令网的单元4.2.2功能模式4.2.3信令网的寻址4.2.4法国7号信令网(SS7)的结构4.3SS7在电话中的应用4.3.1消息传输子系统MTP4.3.2应用子系统4.4未联向已建电路的7号信令SS74.4.1信令联接控制子系统SCCP4.4.2事务处理能力应用子系统TCAP4.5PLMN的NSS功能结构4.5.1PLMN/RTC间的互联4.5.2MAP协议的一般介绍4.6小结第5章漫游、安全和呼叫管理5.1引入编码技术5.1.1IMSI国际移动用户身份5.1.2TMSI临时移动用户身份5.1.3MSISDN移动用户国际号码5.1.4MSRN移动台漫游号码5.1.5在GSM中使用不同的用户身份的实例5.1.6IMEI国际移动设备身份5.2用户鉴权和编码5.2.1用户身份的保密性5.2.2用户鉴权和编码的主要原则5.2.3用户鉴权5.2.4无线信道上发送数据的保密5.2.5网络中的安全数据管理5.2.6其他安全机制5.3漫游的管理5.3.1一般介绍5.3.2GSM漫游的管理5.3.3漫游的结论5.4呼叫管理5.4.1参与呼叫控制的主要部分5.4.2呼出(主叫)5.4.3通信结束5.4.4呼入(被叫)5.4.5国际电话的特殊情况5.4.6发送双音多频DTMF5.5附加业务管理5.5.1一般原则5.5.2双重呼叫5.5.3呼叫返回5.5.4其他附加服务5.6小结第6章工程及蜂窝制概念6.1移动无线链路的一般方框图6.1.1简述6.1.2接收机灵敏度6.1.3馈线电缆和合路器引入的衰减6.2天线的基本参数6.2.1发射天线6.2.2接收天线6.2.3自由空间传播6.3传播模型6.3.1三阶模型6.3.2宏蜂窝模型6.3.3微蜂窝模型6.3.4建筑物内部的电波传播6.3.5传播规则分析6.4覆盖预测和链路平衡6.4.1电场和功率间关系的回顾6.4.2覆盖门限的确定6.4.3链路平衡6.4.4链路平衡表6.4.5分集技术的应用6.5资源复用6.5.1传统的六边形小区模型6.5.2典型模型的研究6.5.3小区规划的实际情况6.6影响容量的因素6.6.1跳频6.6.2功率控制6.6.3间断发送6.7结论第7章无线传播7.1无线资源的分配和多通道7.1.1频分多址FDMA7.1.2时分多址TDMA7.1.3跳频7.1.4多路复用技术的比较7.
2024/10/25 8:24:47 7.68MB GSM GPRS 网络 3G
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电动汽车中电池管理系统(BMS)是决定电池寿命和车辆安全的关键技术;
针对如何提高BMS对电池状态估算的准确性,采用MATLAB/simulink对电池的化学特性进行抽象,得到可以用数学表达式进行计算的物理模型,通过hppc试验,将测试数据导入simulink模型,利用simulink强大的计算能力,得到模型中各个关键参数值。
将试验数据导入创建的模型和实际试验数据进行对比,得出创建的模型几乎和实际电池的充放电特性完全一致的结论,因此可以用此模型模拟电池实际的放电过程。
2024/10/21 17:06:54 1.51MB 电池模型; GNL模型; Thevenin模型; BMS
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一个用WPF实现的翻书效果的例子,其中的动态连接库可以重用。
翻书的时候产生三阶贝塞尔曲线,平滑切换,效果逼真
2024/10/2 11:49:55 4.87MB WPF 自动翻书效果 3D
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采用Volterra级数法对4H2SiC射频MESFET的大信号非线性特性进行了分析,并研究了器件尺寸与线性度的关系。
模型考虑了陷阱效应对非线性特性的影响,模拟结果能够较好地反映实验结果。
进一步分析表明,在1GHz和1.01GHz频率下,当栅长从0.8μm增大到1.6μm,器件的输入(输出)三阶截取点从33.55dBm(36.26dBm)减小到18.1dBm(13.4dBm),1dB压缩点从24dBm下降到7.43dBm。
为实际器件的线性化设计提供理论依据。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡