实验六 AM 和 BPSK 信号的解调及误码率对比 一、实验目的与要求 1、掌握 MATLAB 集成环境下的 simulink 仿真平台对二元信号进行 AM 和 BPSK 解调； 2、掌握 simulink 平台下的包络检波和相干解调的过程； 3、掌握对信号的误码率分析； 二、实验设备 1、计算机； 2、MATLAB 仿真系统； 【预备知识】 熟悉包络检波和相干解调原理； 【实验内容】 发送端：对随机二元序列（0/1 序列）进行 AM 和 BPSK 调制，载波为 sin 波 形； 传输过程：利用高斯白噪声对信道进行模拟，传输调制后的 AM 和 BPSK 调 制载波； 接收端：对经过高斯白噪声的调制信号进行解调：AM 调制信号通过包络检 波方案进行解调；BPSK 调制信号通过相干解调方案进行解调； 其中，假设随机二元序列的码元速率为 0.5 秒/个（即 0.5 秒钟产生一次 0/1 码元）；载波频率为码元速率的 20 倍（即载波周期（时间）是码元周期（时间） 的 1/20）。 【实验内容 1】完成以上实验内容关于 AM 和 BPSK 调制信号传输及解调的要 求； 【实验内容 2】在不同的

局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的特征描述符。它简单且计算效率高，常用于纹理分类、人脸识别、行为识别等多个任务。LBP方法通过比较像素点及其邻域像素的灰度差异，生成一种表示邻域结构的编码，以此来捕获图像的局部特性。 LBP操作的基本步骤如下： 1. **中心像素与邻域像素比较**：选择一个像素为中心像素，检查其周围的邻域像素。通常采用8邻域或4邻域，即以该像素为中心的一圈像素。 2. **灰度比较**：将中心像素的灰度值与每个邻域像素的灰度值进行比较。如果邻域像素的灰度值小于中心像素，则对应的位被设置为0；反之，设置为1。 3. **生成二进制字符串**：根据上述比较结果，形成一个二进制字符串，该字符串描述了邻域像素相对于中心像素的灰度关系。 4. **转换为旋转不变的LBP码**：为了使LBP特征不受图像旋转影响，可以使用一个固定顺序的邻域像素进行比较，例如顺时针或逆时针。这样生成的LBP码是旋转不变的。 5. **统计分析**：LBP码可以进一步用于统计分析，如计算直方图，这有助于区分不同图像或图像的不同区域。 在MATLAB中实现LBP，通常会涉及到以下函数和概念： - **imread**：读取图像文件，确保设置好正确的图像路径。 - **im2double**：将图像数据转换为双精度浮点型，便于后续计算。 - **neighborhood**：定义邻域操作，如使用`fspecial('disk', radius)`创建一个圆形邻域。 - **im2col**：将图像数据展开成列向量，方便对邻域进行操作。 - **compare**：比较中心像素和邻域像素的灰度值，生成二进制矩阵。 - **bitwisexor** 或 **bsxfun(@eq)**：进行位运算，生成二进制字符串。 - **reshape**：将二进制矩阵恢复为原始图像尺寸。 - **uint8**：将二进制矩阵转换为无符号整数类型，得到LBP码图像。 在提供的压缩包文件中，"LBP"可能是一个MATLAB脚本或函数，用于执行上述步骤并计算LBP特征。运行这个文件之前，确保设置好工作路径，确保图像文件位于MATLAB可以访问的位置，并且图像格式正确。此外，如果脚本需要特定的参数，如邻域大小、旋转不变性等，也需要按照脚本说明进行设置。 LBP是一种强大的特征提取工具，它在许多图像处理任务中都表现出色。MATLAB作为强大的科学计算环境，提供了丰富的函数库支持LBP的实现。通过理解和应用LBP，我们可以有效地分析和理解图像数据，为各种计算机视觉问题提供解决方案。

SSD网络用于目标检测（Matlab版）。 1 简介 该程序可用于SSD的Matlab目标检测。SSD是一种用于目标检测的CNN架构。我们将训练好的caffemodel（VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_240000.caffemodel）转成.mat文件用于目标检测。SSD中各层的函数有作者编写，不需要额外的深度学习开源框架。 2 程序运行 (1) 打开SSD_Emulation_Script.m文件。 (2) 解压ssd_weights_mat.zip到ssd_weights_mat。 (3) 更改图像路径。第24行：Img_Path = 'pedestrian2.jpg';）

此应用程序允许您选择多个图像文件。 所有选定的图像都显示在主 GUI 中，您可以滚动浏览它们（加载超过 16 个图像时滚动条将变为活动状态）。 您可以对选定的图像运行处理功能（您选择的）。 处理效果+分数将显示在每张图像上。 您可以双击图像以在单独的图形中打开它。 在大图像的情况下，您可以轻松更改代码以显示调整后的图像并在原始文件上运行处理功能。 我缝了一些版本没有imtool功能所以我用一个简单的数字代替了它...... BUG - uigetfile 有可以返回的最大文件数...

海象优化器（Walrus Optimizer）是一种新颖的全局优化算法，主要应用于解决复杂的多模态优化问题。在各类智能优化算法中，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，它们的基本结构原理相似，都是通过模拟自然界中的某种过程来搜索最优解。然而，海象优化器的独特之处在于其迭代公式，这是它能在众多优化算法中脱颖而出的关键。 在海象优化器的设计中，借鉴了海象在捕食过程中的行为模式。海象在寻找食物时，不仅依赖于随机搜索，还会利用当前最优解的信息进行有目标的探索。这种策略在算法中体现为结合全局和局部搜索能力的迭代更新规则。 以下是海象优化器的主要组成部分及其工作原理： 1. **初始化**：`initialization.m` 文件通常包含了算法的初始化步骤，如设置参数、生成初始种群等。初始阶段，算法会随机生成一组解（也称为个体或代理），这些解将代表潜在的解决方案空间。 2. **海象运动模型**：在`WO.m`文件中，我们可以找到海象优化器的核心算法实现。海象的运动模型包括两种主要行为：捕食和社交。捕食行为是基于当前最优解进行局部探索，而社交行为则涉及到与其他个体的交互，以促进全局搜索。 3. **迭代更新**：每次迭代中，海象优化器会根据海象的捕食和社交行为调整解的坐标。这通常涉及一个迭代公式，该公式可能包含当前解、最优解、以及一些随机成分。迭代公式的设计确保了算法既能保持对全局最优的敏感性，又能有效地跳出局部极小值。 4. **评价函数**：在`Get_Functions_details.m`文件中，可能会定义用于评估每个解的适应度的函数。这个函数根据问题的具体目标（最小化或最大化）计算每个解的质量。 5. **停止条件**：算法的运行直到满足特定的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度阈值。`main.m`文件通常包含了整个优化过程的主循环和这些条件的判断。 6. **辅助函数**：`levyFlight.m`和`hal.m`可能包含一些辅助函数，如莱维飞行（Levy Flight）或哈喇（Hal）步，它们用来引入长距离跳跃以提高全局搜索能力。 7. **许可证信息**：`license.txt`文件包含算法的使用许可条款，确保用户在合法范围内使用和修改代码。 了解这些基本概念后，开发者可以依据MATLAB编程环境实现海象优化器，并将其应用到实际的优化问题中，如工程设计、经济调度、机器学习参数调优等领域。通过理解和掌握迭代公式以及算法的各个组件，可以灵活地调整算法参数，以适应不同问题的特性，从而提升优化效率和精度。

三电平T型逆变器是一种在电力电子领域广泛应用于工业驱动系统、可再生能源发电系统等领域的电能转换设备。其工作原理是通过电子开关的组合，将直流电转换为所需的交流电输出。T型逆变器因其结构简单、效率高、输出波形质量好等特点，在中高压变频调速、太阳能并网发电等领域中表现出色。在三电平T型逆变器的设计中，Pwm（脉宽调制）技术是用来控制逆变器输出电压波形的重要手段之一，它通过调整开关器件的开通和关断时间，来实现对输出电压波形的精确控制，从而提高电能转换效率和输出波形的质量。 在三电平T型逆变器中，电位平衡控制是指通过控制策略保证逆变器中点电位的稳定性，以防止由于电压不平衡而引发的电磁干扰、增加损耗或损害设备。无中点电位不平衡控制是指通过特定的算法和电路设计，来消除或减轻中点电位的偏差，以保证逆变器的稳定和高效运行。在仿真模型中，通过MATLAB Simulink这一强大的仿真工具，可以对三电平T型逆变器进行建模和仿真分析，进而优化控制策略，预测实际电路中的性能表现。 具体到提供的文件内容，包含了多个与三电平T型逆变器仿真模型及其控制策略相关的核心文件。例如，“探究三电平型逆变器的仿真模型与仿真分析一引言随着.doc”可能包含了对逆变器工作原理的探讨以及仿真分析的引言部分。“三电平型逆变器仿真模型深入探讨中的控.doc”则可能深入分析了逆变器模型的构建和控制策略的设计。“探索三电平型逆变器从模型到控制的深潜.html”则可能涉及到了逆变器从建模到控制策略实现的全面探讨。“三电平型逆变器仿真模型与控制策略分析在今.txt”和“三电平型逆变器仿真模型及其控制策略研究一引言.txt”可能是对仿真模型及其控制策略的分析和研究介绍。 此外，图像文件“3.jpg”、“1.jpg”、“2.jpg”可能是对仿真模型输出波形的可视化展示，有助于直观地理解逆变器的性能和控制效果。而“三电平型逆变器是一种常用于工业应用中.txt”则可能概述了三电平T型逆变器在工业中的应用背景和重要性。 从文件名称列表中可以看出，仿真模型的构建和控制策略的设计是研究的重点，而MATLAB Simulink作为实现仿真分析的平台，对于逆变器的设计与研究具有重要意义。通过这些文件，研究人员和工程师可以深入理解三电平T型逆变器的工作原理，优化控制策略，提高逆变器的性能和可靠性。 三电平T型逆变器及其仿真模型的研究，对于推动电力电子技术的进步和新能源技术的应用具有重要的实践价值。通过MATLAB Simulink等仿真工具的辅助，可以更加高效地进行模型构建和控制策略的设计，对于电力系统的稳定运行和能源的有效利用有着积极的影响。

用于Arduino:registered:硬件的Simulink:registered:支持包使您能够在Arduino板上创建和运行Simulink模型。 支持包包括： •Simulink模块库，用于配置和访问Arduino传感器，执行器和通信接口。 •在正常模式仿真期间，已连接的I / O与硬件上的IO外设进行通信。 •Monitor and Tune操作模式，使您可以交互式地监视和优化Simulink中开发的算法在Arduino上运行时的算法。 强调： •使用传感器块捕获数据– BNO055，MPU6050 / 9250，LSM9DS1，超声波，转速表•配置PWM信号的PWM频率。 •使用输入捕捉模块测量外部输入信号的频率和占空比•外部中断块使您可以触发下游功能调用子系统•将来自Simulink模型的信号记录到MAT文件中，或从Arduino硬件上安装的SD卡上的文本文件中读取数据。 •支持行业标准的通信协议，例如TCP

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab及其Simulink工具箱实现模糊PID控制器用于温度控制系统的仿真过程。首先构建了一个简单的温度控制系统模型，采用了一阶惯性环节作为被控对象，并引入了模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller）来优化传统的PID控制效果。文中展示了具体的MATLAB代码片段，包括隶属度函数的设计、规则库的建立以及最终的仿真测试结果对比。结果显示，相较于传统PID，模糊PID能够更快地达到稳定状态并且对干扰有更好的鲁棒性。 适合人群：自动化专业学生、从事工业自动化领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提高温度控制精度和响应速度的实际工程项目中，特别是在面对非线性和不确定性较强的复杂环境时。通过学习本案例可以掌握模糊PID的基本原理及其在Matlab平台上的具体应用方法。 其他说明：文中还提到了一些实践经验，比如如何设置合理的隶属度范围以避免过度调节导致的振荡现象，以及加入随机噪声后的性能表现评估等。

标题中的“2013数学建模国赛B题Matlab源码”指的是参与2013年全国大学生数学建模竞赛时，针对B题所编写的Matlab程序代码。数学建模竞赛通常要求参赛者运用数学方法解决实际问题，而Matlab作为一种强大的数值计算和科学计算软件，是进行数学建模的常用工具。 描述中的“辛辛苦苦做出来的源码，大家可以分享了”意味着这些代码是作者经过努力和研究完成的，并愿意公开分享，供他人学习和参考。这可能是为了促进学术交流，帮助其他学生或研究人员理解数学建模的方法和技巧。 从标签“碎纸拼接 数学建模”我们可以推测，2013年数学建模国赛B题可能涉及到了一个与碎纸拼接相关的实际问题。碎纸拼接是一个典型的图像处理问题，可能需要参赛者设计算法来恢复被撕碎的文档或图像。在数学建模中，这可能涉及到图像处理的理论，如图像分割、特征匹配、图像配准等技术。 在压缩包子文件的文件名称列表中： 1. 12.jpg 和 11.jpg 可能是问题中的原始图像或处理过程中的中间结果，用于展示或验证模型的效果。在碎纸拼接的问题中，这些图片可能是被撕碎的图像碎片，需要通过算法重新拼接。 2. ImageStitching.m 是一个Matlab脚本文件，很可能包含了实现碎纸拼接算法的核心代码。图像拼接（Image Stitching）是图像处理的一个子领域，通常涉及到图像变换、几何配准、光照一致性处理等步骤。 3. PhaseMatching.p 通常是一个Matlab编译的函数文件（MATLAB Compiler生成的.p文件），可能包含了相位匹配（Phase Matching）的相关算法。相位匹配是一种在光学和信号处理中广泛使用的技术，用于找到两个信号或图像之间的最佳对应关系，这里可能用于帮助确定碎纸片的正确位置和方向。 这个压缩包包含的资源为我们提供了一个关于如何使用Matlab进行图像处理，特别是碎纸拼接问题的数学建模实例。通过分析和理解这些代码，可以学习到图像处理的基本原理，以及如何应用数学工具解决实际问题。对于学习数学建模、图像处理和Matlab编程的人员来说，这是一个非常有价值的学习资源。

在现代工业生产和自动化领域中，六轴机械臂因其高度的灵活性和适应性而被广泛应用。六轴机械臂能够进行复杂的空间运动，适用于装配、搬运、焊接等多种作业。在对六轴机械臂进行控制和编程时，一个关键环节是对其运动学进行分析，即通过计算确定机械臂在给定关节角度下的位置和姿态，或者反过来，根据机械臂末端执行器所需达到的目标位置和姿态来求解相应的关节角度。这种运动学分析分为正运动学和逆运动学两部分。 正运动学是指给定机械臂各个关节的角度，求解机械臂末端执行器的位置和姿态。它涉及到一系列的几何变换，这些变换通常基于数学模型中的D-H参数法（Denavit-Hartenberg参数法）。D-H参数法是一种标准化的方法，用于描述连杆和关节之间的几何关系，从而建立起机械臂的坐标系。通过这种建模方法，可以清晰地定义出每个关节轴线的方向和位置，以及相邻关节之间连杆的长度和扭转角。 逆运动学则是正运动学的逆过程，即在已知机械臂末端执行器的目标位置和姿态的情况下，求解需要将机械臂的各个关节调整到何种角度。逆运动学的解往往不是唯一的，对于多轴机械臂而言，可能存在多个关节角度配置能够使得末端执行器达到相同的位置和姿态。因此，逆运动学的求解是一个复杂的过程，可能需要运用代数方程、数值解法、几何分析等多种方法。 MATLAB（矩阵实验室）是一款高性能的数值计算和可视化软件，被广泛应用于工程计算、控制系统设计、仿真等众多领域。MATLAB提供的工具箱，如Robotics System Toolbox，为机械臂的设计、仿真和运动学分析提供了强大的支持。利用MATLAB编程实现六轴机械臂的正逆运动学仿真，不仅可以帮助工程师验证机械臂的设计是否满足预期的运动范围和精度要求，而且还可以用于开发和测试机械臂的控制算法。 在使用MATLAB进行六轴机械臂仿真时，需要按照以下步骤进行： 1. 定义机械臂的D-H参数，包括每个关节的长度、扭转角、关节角以及偏移量。 2. 构建正运动学模型，编写MATLAB代码来计算给定关节角度下的机械臂末端执行器的位置和姿态。 3. 构建逆运动学模型，编写MATLAB代码来根据目标位置和姿态解算关节角度。 4. 通过仿真验证模型的准确性，可以使用MATLAB的图形功能来可视化机械臂的运动。 5. 进行机械臂控制算法的设计与测试，如路径规划、动态调整等。 在实际操作中，工程师可能会遇到逆运动学求解困难的问题，尤其是在机械臂关节众多、运动范围大的情况下。因此，研究者们开发了各种算法来提高逆运动学求解的效率和精度，例如利用遗传算法、神经网络等智能计算方法。 对于机械臂的仿真，除了MATLAB，还可以采用其他的仿真软件，如ADAMS、RoboDK等。不同的仿真软件各有特点，选择合适的仿真工具取决于具体的应用场景和需求。 基于MATLAB的六轴机械臂仿真代码涉及到D-H参数法、正逆运动学理论、MATLAB编程及仿真技术等多个方面。通过这些仿真代码，工程师可以有效地验证和优化机械臂的设计与控制算法，从而提高机械臂的性能和可靠性，满足工业应用中的严格要求。同时，MATLAB作为一种强大的工程计算工具，其在机械臂运动学仿真中的应用也展示了其在科学研究和工程实践中不可替代的重要作用。