Matlab实现. 分为主函数 MyLine 和被调用函数 Func. 主函数 MyLine 实现在 Func 函数的基础上实现序贯法, 将平均等待队长作为每次模拟的 X,求出置信区间.Func 函数实现单次模拟排队系统,返回向量 vector.向量vector分别包括仿真平均排队时间Cus_Queue_avg,仿真平均等待时间Cus_Wait_avg,仿真系统中平均等待队长 Cus_Wait_Queue_avg,仿真系统中平均顾客数 Cus_Wait_CusNum_avg. 主函数 MyLin

================================================ 首先自作多情的说一句--"抱歉!" 古语"有志者.事竟成",是说有志向的人最终都能够成事.想到这句话我很惭愧,我居然连这样一件小事都无法坚持不懈的完成,这个系列的博客我一拖再拖,一个多月里竟然再没有更新.虽然博客鲜有看客垂阅,但是这半途而废的事实却是明显的.痛定思痛,我决定老老实实更完.算是亡羊补牢,做到有始有终吧. ==========================

UVW平台运动控制算法以及matlab仿真   最近公司同事因为对某视觉对位平台的运动控制算法有疑问,所以来请教我.由于我也是第一次接触到UVW自动对位平台(也可以叫XXY自动对位平台),于是找了一些资料学习一下,大概了解了运动模式后,使用matlab模拟了此平台,并验证了UVW平台资料提供的运动控制算法的正确性. 一.UVW平台介绍 1.这是一种可以实现以平面上任意一点为中心,进行旋转运动的装置,并可沿着任意的方向平移.2.此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起,可以很快完成高精度的纠偏工作,重

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不

关于OFDM系统的MATLAB仿真实现的第二篇随笔,在第一篇中,我们讨论的是信号经过AWGN信道的情况,只用添加固定噪声功率的高斯白噪声就好了.但在实际无线信道中,信道干扰常常是加性噪声.多径衰落的结合.今天我们准备再进一步,让信号经过多径瑞利衰落信道.在这种信道条件下,信号具体是怎么怎么变化的呢?下面将讲解系统仿真的各个部分以及实现多径衰落的方法. 注意:为了整个系统的完整性,第一篇随笔中的每个步骤这里也都又写了一遍,但省略了补充知识部分,在第一篇的基础上添加了实现多径衰落的部分.想要看信噪比

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

MATLAB仿真过程中,编写MATLAB代码的时候犯了很多错误,做了很多蠢事.记录下自己犯错的点点滴滴,并引以为戒.使用MATLAB版本为2014a,以下内容如有不当还请指正. 1. 仿真开始前清理工作区 工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令 clc;clear all;close all; 2. 养成良好的变量.函数命名习惯 MATLAB中有很多内置的常量.函数等.写代码的时候不能够随意命名,以防造成不必要的麻烦.譬如在循环时不应该使用i,j变量,在MA

根据老师的安排,对于极化码的了解从仿真开始. 仿真的手段有很多种.可以利用C,C++,matlab等进行仿真的实现.其中matlab由于具有强大的函数库,和壮观的矩阵运算能力,被(我们老师课题组)看中了. 理由是,matlab的语法非常简单,接近自然语言.优秀的绘图能力,让其他软件自愧不如.还有众多的工具箱,功能强大到令人发指.当然非要用C来仿真也是可以的.但试想一个简单的函数,matlab只需要调用一下就好了,C语言怕是要自己动手写两行,何必自找麻烦呢. 话不多说,等下,我再说最后一句,本人研

我爱撸码,撸码使我感到快乐!大家好,我是Counter.今天给大家分享的是js模拟排队系统,刚开始有排队序列,序列里有vip用户和普通用户,vip用户永远位于普通用户的前面,只有当当前vip用户都办理好手续,才会叫号普通用户,每5秒产生一个随机客户.效果如图: // 函数的闭包,立即执行 var autoPerson = (function () { // 定义vip用户和普通用户 var vipNum = 0; var norNum = 0; return function () { // 随

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

关于队列,使用的地方很的多. 现实中有许多的样例. 比方医院的挂号系统,银行里的叫号系统,食堂里的排队打饭等等.市场上又这种排队取号的设备.他们的功能基本例如以下: 1.系统可联网联机统一发号.2.系统可无线对接,也可有线连接:3.系统支持100种业务以上:4.系统支持多个等候区提示等候信息,各等候区语音及显示可独立.5.个性化语音可呼叫客户所办理的业务名称(医院版可呼叫病人姓名)等信息.6.号码可在不同服务类别的柜台窗体之间相互转移,顾客不必反复排队:7.具备登录操作功能和退出操作功能:工作開

matlab系统同时提供连续和离散的控制器和对象的目的是:在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度.仿真速度和应用的广泛性. 仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要. 首先是步长,步长和求解精度存在一对矛盾,步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中.计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程,例如你输入一个连续的信号,计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点,然后把这个点带入你的控制器数学方程中,求出电路方程的一个解,根据这个解得到系统的输出.因此,仿真波形其实是一个个的点聚

一.实验目的 1. 掌握各数学模型之间的转换与数学模型的参数获取,掌握相关MATLAB命令 2. 掌握欧拉法和RK法的递推公式 3. 掌握欧拉法和RK法的MATLAB算法实现 二.实验内容 1. 分别用欧拉法和四阶龙格-库塔法求解如下系统: (1) R=4KΩ, C=1µF, L=1H, 仿真时间: 0.03s (2) R=280Ω, C=8µF, L=2H,仿真时间: 0.1s 两组参数下电路的单位阶跃响应. (初始条件均为零). 2. 熟悉并理解掌握MATLAB模型转换以及参数提取指令(针对

再线性控制器中讲到: 举例说明(线性控制器中的一个例子)博客中有说明 在matlab中:使用lqr求解K1.K2 这里希望角度(即x1)能迅速变化,所以Q矩阵中Q11为100,并没有关心角速度(dot角度)变化的情况所以Q22为1,也不关心能量U的变化,所以R=0.01. 最终求解到K1 = -100.4988: K2 = -17.9164 根据系统的状态方程(在右侧已列出),在simulink中搭建模型:(将求解到的K1.K2写入到模型中的K1. K2中) 从右往左看第一个积分1/s双击进入设

#coding=utf-8 import time import random as rd #import math import pylab as pl def simulate(nameda,u): arriveInternal=0 serviceTime=0 serverCondition=0 #0表示服务台空闲,1表示忙碌 waitTime=0 stayTime=[] tempArriveEventTime=[10000000] tempLeaveEventTime=[10000000]

一直没搞明白TI 的Instaspin的SVPWM实现原理,最后只能在Matlab里仿真看看输出波形是不是和普通的SVPWM实现输出的波形一样,用M文件实现,下面是代码: clear all; theta = 0:1:360; vd = 0.0; vq = 1.15; Valpha = zeros(size(theta)); Vbeta = zeros(size(theta)); Vx = zeros(size(theta)); Vy = zeros(size(theta)); Vz = zer

一个好码必须具备两个要素:可靠.高效. 高效的码要求码的编译方案都具有较低的复杂度.极化码出现后,Arikan本人提出使用SC译码方案来进行译码操作.SC全称successive cancellation decoder,即连续消除译码.SC译码采用蝶形算法,通过递归的方式进行串行解码,其优点在于算法复杂度较低,缺点是无法进行并行解码(并行解码可以提高解码速度).对于polar code的解码,还有几种常用方案:BP解码.SCL解码.SCAN解码等,本系列我们重点来介绍SC译码. SC译码算法中

第二篇我们来介绍一下极化码的编码. 首先为了方便进行编码,我们需要进行数组的定义 signal = randi([0,1],1,ST); %信息位比特,随机二进制数 frozen = zeros(1,FT); %固定位比特,规定全为0 encode = zeros(1,N * block); %编码后的比特 noise = snr(i) ^ 1/2 * randn(1,N * block); %加性高斯白噪声 极化码的编码重点在于生成矩阵的产生,以及信息位.冻结位的选取. 我们先来看生成矩阵的产

一.Simulink概述 1.特点 simulink是对动态系统进行建模.仿真和综合分析的图形化软件,可以处理线性和非线性.离散.连续和混合系统,也可以处理单任务和多任务系统,并支持多种采样频率的系统. 2.界面操作 (1)打开方式: (2)界面——新建模型 (3)打开模块库 (4)举例:示波器显示正弦信号 二.Simulink的功能模块操作 1.常用模块组 2.连续系统.离散系统.非线性系统 3.基本操作 (1)移动.复制.删除.改变大小.转向(flip Block).改变大小.颜色.命名 (

概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同. R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数: R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数: 例:一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matl