clc; clear all; close all; M=;% 维度,几个参数 nPop=; VarMin=[0.6, 0.10, 0.002, 0.02, 0.17, 0.0, 0.17, 0.0, 0.0];%各个参数下限 VarMax=[2.0, 0.49, 0.05, 0.30, 2.6, 0.0, 1.30, 0.99, 5.0];%各个参数上限 p = sobolset(M); % R=p(:nPop,:);% 我只用前nPop个 R=[]; :nPop r=p(i,:); r=Va

伪随机编码中较常用的是m序列,它是线性反馈移位寄存器序列的一种,其特点是在相同寄存器级数的情况下输出序列周期最长.线性反馈移位寄存器的工作原理是,给定所有寄存器一个初始值,当移位脉冲到来时,将最后一级寄存器的值输出,同时将第 i级的寄存器内容存储到第 i+1 级中,此外将每一级的寄存器输出按照一定的线性运算规则计算出一个值,并将该值存入第一级寄存器中.随着移位脉冲的累加,线性反馈移位寄存器的输出可以组成一个序列,称之为移位寄存器序列[71]. 图3.5 线性反馈移位寄存器 MATLAB生成M序列

目录 Sobol 序列并行化的实践经验 随机数发生器并行化的常见策略 Sobol 序列的原理和跳转功能 Sobol 序列并行化实践 分块策略 蛙跳策略 蛙跳策略的计算量分析 减少异或计算的技巧 分块策略不算缺点的缺点 参考文献 Sobol 序列并行化的实践经验 随机数发生器并行化的常见策略 随机数发生器的并行化通常有四种策略(文献[2]): "随机化"种子 参数化随机数发生器 分块策略 蛙跳策略 "随机化"种子 "随机化"种子就是让每个线程上运行

同一个序列 重复N倍 怎么用matlab实现 可以使用repmat函数 repmat(A, 1, 3) 其中A即为复制的矩阵,1为纵向复制的次数,3即为横向复制的次数.

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做

一.前言 会FPGA硬件描述语言.设计思想和接口协议,掌握些基本的算法是非常重要的,因此开设本专题探讨些基于AD DA数字信号处理系统的一些简单算法,在数字通信 信号分析与检测等领域都会或多或少有应用.我们还是从老生常谈的DDS函数发生器开始,讲解DAC ADC基本使用以及DDS算法原理与设计方式. 二.设计预期 功能:基于ROM的频率可调DDS正弦函数发生器 DAC ADC型号与设计参数:DAC为AD9708,更新速率125MSPS,精度8bit:ADC为AD9280,采样率32MSPS,精度

目录 QuantLib 金融计算--数学工具之随机数发生器 概述 伪随机数 正态分布(伪)随机数 拟随机数 HaltonRsg SobolRsg 两类随机数的收敛性比较 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. QuantLib 金融计算--数学工具之随机数发生器 载入模块 import QuantLib as ql import scipy print(ql.__version__) 1.12 概述 随机模拟通常从产生均匀分布的随机数开始.假设 \(X \sim U [0, 1

原文来自:cuda curand toolkit document Translated by xingoo 如果有错误请联系:xinghl90@gmail.com 2Host API简述 使用host api,用户需要在头文件的部分包含 curand.h,并且添加CURAND的动态链接库,即在LINKER的INPUT里面添加”curand.lib;”.这个文档是基于CUDA runtime的,所以用户的代码也应该是在runtime时调用的.而driver API是不支持CURAND的. 触发器

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

实验环境为matlab2013b 1.首先编写一个mseq.m文件,内容为: function[mseq]=m_sequence(fbconnection)  n=length(fbconnection);  N=2^n-1;   register=[zeros(1,n-1) 1];  %移位寄存器的初始状态  mseq(1)=register(n);        %m序列的第一个输出码元  for i=2:N       newregister(1)=mod(sum(fbconnection

比如实现如下的移位操作: y(n)=x(n−k) function [y, n] = sigshift(x, m, k) n = m + k; y = x; 本身任意一个 matlab 序列本质上都是一维数组,也可能视为某种程度上的一元函数,离散的,但这个所谓的一元离散函数,其实建立的是 index 和 value 之间的关系,而且这个 index 是确定的,从 1, 2, 3 - 等正整数序列. 所以如果想要维护其中的时序信息,需要附带一个额外的变量信息.

数字信号处理应用的几个基本序列: 1 单位样本序列 function mainImseq() clc clear disp('生成抽样序列'); y=imseq(,,); %调用样本函数,此时序列下标以1开头(~5之间5个数,下标为1的抽样值为1) %子函数imseq:抽样函数 function [x,n]=imseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2]; x=[(n-n0) == ] 2 单位阶越序列 产生u(n) function mainImseq() clc clear disp('

将图片序列转化为视频文件 程序如下: framesPath = 'E:\img\';%图像序列所在路径,同时要保证图像大小相同 videoName = 'Bolt.avi';%表示将要创建的视频文件的名字 fps = 25; %帧率 startFrame = 1; %从哪一帧开始 endFrame = 350; %哪一帧结束 if(exist('videoName','file')) delete videoName.avi end %生成视频的参数设定 aviobj=VideoWriter(v

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点.插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值.曲面插值是对三维数据进行离散逼近的方法,MATLAB中的曲面插值函数有Triscatteredinterp,interp2,griddata等.我们以griddata为例讲解曲面插值及其交叉验证的过程. 一.  gridata曲面插值 gridata不仅可以对三维曲面进行插值,还能对四维的超平面进行插值.griddata的调

matlab版本是2015b,其中更新了部分函数库之前网上相关程序不适用于新版本,在此提供适用于新版本的程序: 帧序列转换为视频 function video = frames2video(framepath , videoname) %framepath : 表示图像序列所在的路径,同时保证图像的大小相等 %videoname : 表示将要创建视频的名字 r_path = framepath; videoName = videoname; %初始化一个avi文件obj obj = VideoW

阅读目录 前言 Matlab的开发环境与简单介绍 Matlab的常见命令 Matlab的灵魂-矩阵操作 Matlab的.m或.fig的编程与技巧 从大二开始接触到matlab,讲真,这是一个我觉得很良心的一个平台,之所以这样认为是因为matlab有个help功能,这里可以查询到所有的函数以及关键字的使用方法,但是可惜是英文版的,就比较难找到自己想要的函数功能,长时间里自己都是在百度里将自己所需要的函数功能说出,然后百度,一般都能找到,我觉得很有用的一个matlab论坛平台是MATLAB中文论坛,

浮点数取整的几个函数 floor: 向下取整 ceil: 向上取整 round: 取最接近的整数 fix: 向0取整 不等于 Matlab 中,使用~=表示不等于. 数组相关操作 使用 [] 命名数组: 数组内是连续值的时候,可以使用:进行赋值: 对于连续值同样可以设置步长: 还可以使用一些内建函数创建线性序列,比如说linspace这个函数: 其作用是在闭区间[1,100] 上创建一个有36个元素的向量,这36个元素把整个区间线性分割. 单元数组 对单元数组的概述 单元(Cell)数组是一种无

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.