MIMOOFDMSimulator:OFDM.m:OFDMSimulator(outerfunction)create_channel.m:GeneratesaRayleighfadingfrequency-selectivechannel,parametrizedbytheantennaconfiguration,theOFDMconfiguration,andthepower-delayprofile.svd_decompose_channel.m:Sincefullchannelknowledgeisassumed,transmissionisacrossparallelsingularvaluemodes.Thisfunctiondecomposesthechannelintothesemodes.BitLoad.m:Applythebit-loadingalgorithmtoachievethedesiredbitandenergyallocationforthecurrentchannelinstance.ComputeSNR.m:Giventhesubcarriergains,thissimplefunctiongeneratestheSNRvaluesofeachchannel(eachsingularvalueoneachtoneisaseparatechannel).chow_algo.m:ApplyChow'salgorithmtogenerateaparticularbitandenergyallocation.EnergyTableInit.m:GiventheSNRvalues,formatableofenergyincrementsforeachchannel.campello_algo.m:ApplyCampello'salgorithmtoconvergetotheoptimalbitandenergyallocationforthegivenchannelconditions.ResolvetheLastBit.m:Anoptimalbit-loadingofthelastbitrequiresauniqueoptimization.modulate.m:Modulatetherandominputsequenceaccordingtothebitallocationsforeachchannel.ENC2.mat:BPSKModulatorENC4.mat:4-QAMModulator(Graycoded)ENC16.mat:16-QAMModulator(Graycoded)ENC64.mat:64-QAMModulator(Graycoded)ENC256.mat:256-QAMModulator(Graycoded)precode.m:Precodethetransmittedvectorateachtimeinstancebyfilteringthemodulatedvectorwiththeright-inverseofthechannel'srightsingluarmatrix.ifft_cp_tx_blk.m:IFFTblockoftheOFDMsystem.channel.m:ApplythechanneltotheOFDMframe.fft_cp_rx_blk.m:FFTblockoftheOFDMsystem.shape.m:Completethediagonalizationofthechannelbyfilteringthereceivedvectorwiththeleft-inverseofthechannel'sleftsingularmatrix.demodulate.m:Performanearestneighborsearchknowingthetransmitconstellationused.

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文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。

横向LMS算法是实现自适应数字波束形成的基本方法之一。
提出了一种用Matab/Simulink中DSPBuilder模块库设计算法模型，然后应用FPGA设计软件Modelsim、QuartusII分析自适应滤波器时钟速度和消耗逻辑单元数的设计方法。
实验表明：该方法易于实现、简单可靠。

F5隐写算法的matlab源代码，能够实现读入原图片，隐写怪异信息，提取怪异信息，患上到隐写后的图片。

这个是进修abaqus的一个好例子哦大家要多进修一下子程序的用法哦~~~~~~~~~

使用matlab开发的分类工具箱，包含svm,plsda，knn，simca,lda等，可以直接使用，方便简约。
源代码完整，不容错过。

该程序基于matab工具编写的一个动态妨碍物的避障实验，分了几种不同遇障情况，算法采用相对坐标系下的动态避障方法

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

AnimatableEaserWidget

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。