Matlab序列
關注創建者：王靖雯 創建時間：2023-04-21
Matlab序列的視頻教程
1-28 基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測
基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結果，測試結果，迭代過程，預測結果如圖。模型已調試完畢，替換自己的數據可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-112基于matlab的多輸入多輸出時間序列預測
基于matlab的多輸入多輸出時間序列預測，案例采用兩輸入三輸出進行預測，即MIMO-MRI。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-107基于matlab的模糊推理系統（ANFIS）的時間序列預測
基于matlab的模糊推理系統（ANFIS）的時間序列預測，輸出訓練集、測試集和預測數據結果，數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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Matlab序列的實例教程
摘 要：擴展頻譜通信技術是一種高技術通信傳輸方式，利用偽隨機碼序列擴展窄帶信號的帶寬，又在接收端使其恢復成窄帶原始信號，大大降低了信噪比，所以擴頻通信系統比傳統的窄帶通信系統抗干擾能力更強。擴展頻譜系統的優點是傳輸信息安全性高，抗干擾性強。以二進制數字擴頻通信系統的構成原理為基礎，在MATLAB中建立直接序列擴頻系統的仿真模型，對頻譜圖進行擴頻過程分析，并通過誤碼率掌握直擴系統的抗干擾能力，對擴頻通信系統的研究掌握具有一定的進步作用。
關鍵詞：擴頻通信;直接序列;MATLAB;
一、前言
擴展頻譜通信作為一種高技術通信傳輸方式，給各國帶來了巨大的社會和經濟效益。擴展頻譜系統的優點是傳輸信息安全性高，抗干擾性強[1]。目前，擴展頻譜通信的應用十分廣泛，主要是軍事和民用兩大方面，擴頻技術成為通信技術的熱點和焦點。本文介紹了擴展頻譜通信技術，詳細描述了直接序列擴展頻譜技術的實現過程，在MATLAB軟件中利用SIMULINK工具箱建立直接序列擴頻系統的仿真模型，并通過誤碼率分析直接序列擴頻系統的抗干擾能力，對擴頻通信系統的研究掌握具有一定的推動作用。
二、二進制數字擴頻通信系統的構成原理
（一）理論依據
擴頻通信是系統占用的頻帶寬度遠遠大于要傳輸的原始信號帶寬，且與原始信號帶寬無關。在發送端，頻帶的展寬是通過編碼及調制的方式來實現的，在接收端，則用與發送端完全相同的擴頻碼進行相關解調的方式來恢復信息數據[2]。
擴展頻譜通信的原理基礎是香農公式：
上式中，C為信道容量，單位為bit/s,W為帶寬，S為信號功率（W),N為噪聲功率，S/N為信號功率與噪聲功率之比即信噪比。
展開 基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結果，測試結果，迭代過程，預測結果如圖。模型已調試完畢，替換自己的數據可直接運行。需要直接拍下。
IZRDReader （non-sequential）：我們使用這個界面在Matlab中設定RayDatabaseReader并使其運作，同時讀取C#dll中每一個區段（segment）的值。
這個DLL的設計是為了使光線或區段的原始值（raw value）可以作為宣告物件的屬性，而被傳遞到MATLAB或Python，因此DLL運作的過程中不會涉及任何的計算、合并和分析。這個DLL的主要目的是為了減少MATLAB或Python中十分耗時的for循環，將原先效率極低的程序轉為原生且編譯完成的C#代碼。接著，當原始值經過所有循環后，C#代碼會將數值回傳到MATLAB或Python進行最后的處理。
在序列模式的界面中有兩種情況會需要for循環的協助：AddRays（）和ReadNextResults（），分別用來增加光線和讀取數據。為了提高效率，我們會以DLL達成這兩項任務。文章附檔的其中兩個示例示范了如何在序列模式中高效率的產生方形網格或低量化誤差的光線（dithered rays）。根據預期達成的光線模式（若與預設模式不同的話），我們可以在MATLAB中使用原生數組索引（native array indexing）的方式增加DLL中的光線，這與原本的方法是十分相似的。無論是在ReadNextResult（）或ReadNextResultFull（），最終回傳到MATLAB或Python中的結果均會與該界面最復雜輸出（verbose output）有著相同的物件屬性，包含了正確的相位和相對應的案例。為了提高效率，我們會試著以MATLAB的數組索引（array indexing）取代for或while循環的使用。
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以二進制數字擴頻通信系統的構成原理為基礎，在MATLAB中建立直接序列擴頻系統的仿真模型，對頻譜圖進行擴頻過程分析，并通過誤碼率掌握直擴系統的抗干擾能力，對擴頻通信系統的研究掌握具有一定的進步作用。
關鍵詞：擴頻通信;直接序列;MATLAB;
一、前言
擴展頻譜通信作為一種高技術通信傳輸方式，給各國帶來了巨大的社會和經濟效益。
基于MATLAB的針對LSTM的時間序列分析預測，可進行多步預測，其中訓練結果，測試結果，迭代過程，預測結果如圖。模型已調試完畢，替換自己的數據可直接運行。需要直接拍下。
本文提供了在Matlab中批次處理序列光線追跡（一般、歸一化、偏振或非偏振），以及在Matlab和Python中使用方法ReadNextSegmentFull（）批次處理非序列ZRD檔案的示例。
作者 Michael Humphreys
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什么是RayTrace.dll?
