maltab专题
【FPGA、maltab】基于FPGA的SOQPSK调制解调技术的设计与实现
基于FPGA的SOQPSK调制解调技术的设计与实现 SOQPSK一、QPSK、OQPSK、SOQPSK之间的关系二、SOQPSK调制原理 matlab 仿真FPGA 实现顶层设计发射模块接收模块顶层调制解调FPGA代码 SOQPSK 一、QPSK、OQPSK、SOQPSK之间的关系 SOQPSK（Shaped Offset Quadrature Phase Shift Key
Maltab 输出矢量图
来源 MATLAB 仿真完，想把结果导出矢量图，放 latex 中写论文 方法 指定 render 方式为 vector print(Fig, FileName,'-dpdf','-r0', '-vector') 或者指定 Fig 的 render 为 painters Fig.Renderer = 'painters'; 其他方法 参考 print 函数，可以输出 eps
故障诊断模型 | Maltab实现PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断 模型描述 在机器学习领域，我们常常需要通过训练数据来学习一个函数模型，以便在未知的数据上进行预测或分类。传统的神经网络模型需要大量的参数调整和迭代优化，学习效率很低。在混合算法中,需要优化的对象(粒子
故障诊断模型 | Maltab实现RF随机森林的故障诊断
效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现RF随机森林的故障诊断 模型描述 RF善于处理高维数据，特征遗失数据，和不平衡数据 （1）训练可以并行化，速度快 （2）对高维数据集的处理能力强，它可以处理成千上万的输入变量，并确定最重要的变量，因此被认为是一个不错的降
故障诊断模型 | Maltab实现ELM极限学习机的故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现ELM极限学习机的故障诊断 模型描述 在机器学习领域，我们常常需要通过训练数据来学习一个函数模型，以便在未知的数据上进行预测或分类。传统的神经网络模型需要大量的参数调整和迭代优化，学习效率很低。极限学习机（Extreme Learning Machin
用maltab分析双色球中奖概率
买了几次彩票，没中过大奖，于是打算用matlab分析双色球。 双色球是6+1模式，6个号取值范围是1~33, 1个号取值是1~16，为了方便，只分析前6个号。 1、读取文件中的历次中奖号码 function readfile(x)fp=fopen(x, 'r')while ~feof(fp)line=fgetl(fp)data=sscanf(line, '%f')data=sort(da
故障诊断模型 | Maltab实现SVM支持向量机的故障诊断
效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现SVM支持向量机的故障诊断 模型描述 Chinese: Options：可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型：SVM设置类型(默认0) 0 – C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 – e -SVR 4 – v-SVR -t 核函数类型：核函数设置类型(默认2) 0 –
Maltab GUI课程设计——五子棋小游戏
文章目录 课程设计平台：Matlab GUIDE功能实现：五子棋游戏的创建与运行目的：演示：代码示例： 欢迎交流 课程设计 平台：Matlab GUIDE 功能实现：五子棋游戏的创建与运行 目的： 1.Matlab代码编写能力进阶； 2.学会利用Matlab GUI设计图形交互界面，开发有趣的应用； 演示： 1.创建一个五子棋小游戏界面，界面上具有悔棋、认输以及当前
故障诊断模型 | Maltab实现BP神经网络的故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现BP神经网络的故障诊断 模型描述 BP(Back Propagation) 算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，了解BP算法可以让我们更理解神经网络深度学习模型训练的本质，属于内功修行的部分。 BP(back propagation)神经网
Maltab GUI课程设计——图像找不同
文章目录 课程设计平台：Matlab App designer功能实现：图像找不同目的：演示：代码示例： 欢迎交流 课程设计 平台：Matlab App designer 功能实现：图像找不同 目的： 1.Matlab代码编写能力进阶； 2.学会利用Matlab GUI设计图形交互界面，开发有趣的应用； 演示： 1.读取图片，通过图像对减和形态学处理找到两张图片的不
故障诊断模型 | Maltab实现GRU门控循环单元故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现GRU门控循环单元故障诊断 模型描述 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过
故障诊断模型 | Maltab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络故障诊断 模型描述 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次
故障诊断模型 | Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断 模型描述 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：
故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断
文章目录 效果一览文章概述模型描述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断 模型描述 长短记忆神经网络——通常称作LSTM，是一种特殊的RNN，能够学习长的依赖关系。 他们由Hochreiter＆Schmidhuber引入，并被许多人进行了改进和普及。 LSTM是为了避免长依赖问题而精心设