GardnerForMatlab - 360文档中心

matlab范德蒙矩阵的逆

matlab范德蒙矩阵的逆
摘要：
1.范德蒙矩阵的概念和性质
2.MATLAB 中实现范德蒙矩阵的方法
3.范德蒙矩阵的逆矩阵及其应用
4.总结
正文：
一、范德蒙矩阵的概念和性质
范德蒙矩阵是一种特殊的矩阵，其行数为m，列数为n，且具有最大的秩min(m, n)。

范德蒙矩阵的逆矩阵在工程技术和其他学科（如数理统计、结构计算、固态物理等）中有着广泛的应用。

二、MATLAB 中实现范德蒙矩阵的方法
在MATLAB 中，我们可以通过编写函数M 文件来实现范德蒙矩阵。

以下是一个简单的示例：
```MATLAB
function yfdm(n)
k = [];
o = ones(n, 1);
for i = 1:n
a(i) = 10.1 * (i-1);
end
for i = 1:n
k(k, a(i)) = o(o, k(:, i));
end
k"
end
```
通过运行这个函数，我们可以得到一个范德蒙矩阵。

三、范德蒙矩阵的逆矩阵及其应用
范德蒙矩阵的逆矩阵可以通过循环阵的广义逆阵求解。

在MATLAB 中，我们可以使用以下方法求解范德蒙矩阵的逆矩阵：
```MATLAB
function A = yfdm_inv(n)
% 实现范德蒙矩阵的逆矩阵
end
```
范德蒙矩阵的逆矩阵在工程技术和其他学科中有着广泛的应用，例如在结构计算中，我们可以利用范德蒙矩阵的逆矩阵求解结构的稳定性问题。

四、总结
本篇文章介绍了范德蒙矩阵的概念和性质，以及如何在MATLAB 中实现范德蒙矩阵和求解其逆矩阵。

[说明]【matlab编程代做】位同步Gardner环的研究

1.课题背景在数字通信中，消息是由一串连续的信号码元传递的。

这些码元通常都有相同的持续时间。

接收端接收这个码元序列时，一般均需知道每个码元的起止时刻，从而对码元进行判决。

例如，用取样判决器对信号进行取样判决时，一般均应对准每个码元最大值的位置。

因此，接收端必须要产生一个码元定时脉冲序列，并且定时脉冲的重复频率和相位（位置）要与接收码元一致。

即：接收端定时脉冲的重复频率和发送端码元速率相同；脉冲位置（即取样判决时刻）对准最佳取样判决位置。

我们把在接收端产生与接收码元的重复频率和相位一致的定时脉冲序列的过程称为码元同步或位同步、位定时，而称这个定时脉冲序列为码元同步脉冲或位同步脉冲。

2.课题相关理论概述Ganrder法是一种不需要先进行载波同步的定时误差估计算法。

这种方法是一种非判决指向方法，其基本思想是：提取出相邻码元最佳采样点的幅度和极性变化信息，再加上相邻码元过渡点是否为零这一信息，就可以从采样信号中提取出定时误差。

在系统设计中Gardner锁相环位于Costas载波同步锁相环之后，主要由四部分组成：内插器、时钟误差提取模块、环路滤波器以及控制器模块。

相互正交的I，Q两路信号的采样点通过运算每个符号期间都会产生一个定时错误样点。

通过定时误差检测把定时错误序列通过环路滤波器后送给数控振荡器，由数控振荡器产生参数控制插值滤波器，最后插值滤波器进行采样时刻调整，从而完成整个符号同步过程。

如何由接收到的采样点产生定时错误序列，这是Gardner算法的关键所在，在后面的章节，我们将详细讨论Gardner环的原理。

环路的基本工作流程这里就不做叙述了，有兴趣的同学可以查看相关的参考文献，内容基本雷同，下面对几个主要模块进行介绍。

时钟误差提取模块Gardner算法中的每个符号需要两个采样点，一个为符号的最佳观察点，一个为两个最佳观察点之间的采样点。

该算法使用与捕获与跟踪两种模式。

误差提取模块每个符号周期计算一次，理论计算公式为：环路滤波器控制器模块从功能方面看内插估值控制模块的主要完成的任务是计算小数间隔，以及产生再采样时钟Ti。

matlab用循环生成矩阵例题

matlab用循环生成矩阵例题在matlab中，循环是一种强大的工具，可以用来生成矩阵。

下面我们就来看一个例子，通过循环来生成一个矩阵。

我们来看一个简单的例子。

假设我们要生成一个3x3的矩阵，每个元素的值都是其所在的行和列的乘积。

我们可以通过以下的代码来实现：```matlabA = zeros(3,3); % 创建一个3x3的全零矩阵for i = 1:3for j = 1:3A(i,j) = i * j; % 将元素值赋为行和列的乘积endenddisp(A); % 显示生成的矩阵```通过上面的代码，我们可以得到如下的矩阵：```1 2 32 4 63 6 9```在这个例子中，我们首先用zeros函数创建了一个3x3的全零矩阵A，然后通过两层循环，分别遍历每一行和每一列，将其乘积赋给相应位置的元素。

最后我们通过disp函数将生成的矩阵A显示出来。

这是一个简单的例子，但它展示了循环生成矩阵的基本思路。

在实际应用中，我们可能会遇到更加复杂的情况，例如需要根据一定的规律生成矩阵，或者需要嵌套多个循环来实现特定的功能。

下面我们来看一个稍微复杂一些的例子。

假设我们要生成一个4x4的矩阵，其中每个元素的值都是其所在的行和列的乘积再加上行号。

我们可以通过以下的代码来实现：```matlabB = zeros(4,4); % 创建一个4x4的全零矩阵for i = 1:4for j = 1:4B(i,j) = i * j + i; % 将元素值赋为行和列的乘积再加上行号endenddisp(B); % 显示生成的矩阵```通过上面的代码，我们可以得到如下的矩阵：```2 3 4 53 6 7 84 7 12 115 8 11 20```在这个例子中，我们同样首先用zeros函数创建了一个4x4的全零矩阵B，然后通过两层循环，分别遍历每一行和每一列，将其乘积再加上行号赋给相应位置的元素。

最后我们通过disp函数将生成的矩阵B 显示出来。

GARCH模型在Matlab中的实现

多元GARCH模型预测的Matlab程序function [parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores] = full_bekk_mvgarch(data,p,q, BEKKoptions);% PURPOSE:% To Estimate a full BEKK multivariate GARCH model. %%% USAGE:% [parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores] = full_bekk_mvgarch(data,p,q,options);%%% INPUTS:% data - A t by k matrix of zero mean residuals% p - The lag length of the innovation process% q - The lag length of the AR process% options - (optional) Options for the optimization(fminunc)%% OUTPUTS:% parameters - A (k*(k+1))/2+p*k^2+q*k^2 vector of estimated parameteters. F% or any k^2 set of Innovation or AR parameters X,% reshape(X,k,k) will give the correct matrix% To recover C, use ivech(parmaeters(1:(k*(k+1))/2) % loglikelihood - The loglikelihood of the function at the optimum% Ht - A k x k x t 3 dimension matrix of conditional covariances % likelihoods - A t by 1 vector of individual likelihoods% stdresid - A t by k matrix of multivariate standardized residuals% stderrors - A numParams^2 square matrix of robust Standad Errors(A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1))% A - The estimated inverse of the non-robust Standard errors % B - The estimated covariance of teh scores% scores - A t by numParams matrix of individual scores% need to try and get some smart startgin valuesif size(data,2) > size(data,1)data=data';end[t k]=size(data);k2=k*(k+1)/2;scalaropt=optimset('fminunc');scalaropt=optimset(scalaropt,'TolFun',1e-1,'Display','iter','Diagnostics','on','DiffMaxC hange',1e-2);startingparameters=scalar_bekk_mvgarch(data,p,q,scalaropt);CChol=startingparameters(1:(k*(k+1))/2);C=ivech(startingparameters(1:(k*(k+1))/2))*ivech(startingparameters(1:(k*(k+1))/2))' ;newA=[];newB=[];for i=1:pnewA=[newA diag(ones(k,1))*startingparameters(((k*(k+1))/2)+i)];endfor i=1:qnewB=[newB diag(ones(k,1))*startingparameters(((k*(k+1))/2)+i+p)];endnewA=reshape(newA,k*k*p,1);newB=reshape(newB,k*k*q,1);startingparameters=[CChol;newA;newB];if nargin<=3 | isempty(BEKKoptions)options=optimset('fminunc');options.Display='iter';options.Diagnostics='on';options.TolX=1e-4;options.TolFun=1e-4;options.MaxFunEvals=5000*length(startingparameters);options.MaxIter=5000*length(startingparameters);elseoptions=BEKKoptions;endparameters=fminunc('full_bekk_mvgarch_likelihood',startingparameters,options,data, p,q,k,k2,t);[loglikelihood,likelihoods,Ht]=full_bekk_mvgarch_likelihood(parameters,data,p,q,k,k 2,t);loglikelihood=-loglikelihood;likelihoods=-likelihoods;% Standardized residualsstdresid=zeros(size(data));for i=1:tstdresid(i,:)=data(i,:)*Ht(:,:,i)^(-0.5);end%Std Errorsif nargout>=6A=hessian_2sided('full_bekk_mvgarch_likelihood',parameters,data,p,q,k,k2,t);h=max(abs(parameters/2),1e-2)*eps^(1/3);hplus=parameters+h;hminus=parameters-h;likelihoodsplus=zeros(t,length(parameters));likelihoodsminus=zeros(t,length(parameters));for i=1:length(parameters)hparameters=parameters;hparameters(i)=hplus(i);[HOLDER, indivlike] = full_bekk_mvgarch_likelihood(hparameters,data,p,q,k,k2,t);likelihoodsplus(:,i)=indivlike;endfor i=1:length(parameters)hparameters=parameters;hparameters(i)=hminus(i);[HOLDER, indivlike] = full_bekk_mvgarch_likelihood(hparameters,data,p,q,k,k2,t);likelihoodsminus(:,i)=indivlike;endscores=(likelihoodsplus-likelihoodsminus)./(2*repmat(h',t,1));B=cov(scores);A=A/t;stderrors=A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1);end（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。

gardner算法算法matlab仿真请教（附程序）

gardner算法算法matlab仿真请教（附程序）
实际上你也可以2倍上采样后，再下采样，你取奇数点和偶数点，结果是不同的”这句话提醒了我！1.程序中的gardner位定时算法是正确的；
2.采样时，不同的起始点采样，u值的最后收敛值是不同的，但都在0~1范围内。

3.当每个符号采样4个点时，程序中我编写的代码aI=rcosflt(real(psk2),1,4,'sqrt',0.5)，表示对一个符号从起始点到最末点的时间段时每隔T/4时间采样一次，4个采样点时刻依次为0,T/4,2T/4,3T/4;这样，gardner算法收敛后，mk为2T/4时，uk=0,计算出的插值为2T/4处的值（眼图张开最大时的值），mk为T/4,uk=1，计算出的插值仍为2T/4处的值（眼图张开最大时的值）。

因此，出现算法收敛后uk在0与1来回振荡的现象；
4. 当进行上采样，再进行下采样，取不同的下采样序号，根据gardner算法原理，只会出一固定的值，因此不会出现振荡现象。

5.“”另外原来的程序也是有问题的，如h1=rcosfir(0.5,[-8,8],4,1,'sqrt');实际上应为：h1=rcosfir(0.5,[-8,8],8,1,'sqrt');“ 的说法是正确的；
6. “psk2 = upsample(psk2,4); % 就插这么一句，下面还是你的程序”只加这么一句是不可以的，后续可以再进行下采样，则可以得到正确的结果。

matlab利用拉格朗日插值法求解范德蒙行列式 -回复

matlab利用拉格朗日插值法求解范德蒙行列式-回复MATLAB是一款强大的数值计算软件，广泛应用于科学、工程和许多其他领域。

在MATLAB中，我们可以使用拉格朗日插值法来求解范德蒙(Vandermonde)行列式。

本文将一步一步地介绍如何使用MATLAB来实现这个过程。

范德蒙行列式是一种特殊的行列式形式，其矩阵中的元素由变量的幂来定义。

具体来说，一个n阶的范德蒙矩阵可以表示为：![Vandermonde Matrix](其中，x表示变量，a0,a1,…,an−1是给定的常数。

我们的目标是使用拉格朗日插值法来计算一个给定的范德蒙矩阵的行列式。

首先，我们需要定义一个函数来计算范德蒙矩阵的行列式。

在MATLAB 中，我们可以使用以下代码来实现：matlabfunction det = vandermonde_det(x, a)n = length(a);A = ones(n);for i = 1:nA(:,i) = a(i).^(0:n-1);enddet = det(A);end在这个函数中，x是一个包含变量的向量，a是一个包含给定常数的向量。

我们首先计算变量的数量n。

然后，我们创建一个大小为n×n的单位矩阵A。

接下来的循环中，我们将每一列的元素设置为给定常数的幂。

最后，我们使用MATLAB内置的det函数来计算矩阵A的行列式，并将结果返回。

接下来，我们可以编写一个主程序来使用这个函数并求解范德蒙行列式。

以下是一个简单的例子：matlabx = [1 2 3 4 5];a = [1 2 3 4 5];d = vandermonde_det(x, a);disp(d);在这个例子中，我们定义了一个变量向量x和一个常数向量a，它们分别包含了范德蒙行列式中的变量和常数。

然后，我们调用vandermonde_det 函数来计算范德蒙行列式的值，并将结果打印出来。

通过运行这个程序，我们可以得到范德蒙行列式的值。

(完整word版)GARCH模型在Matlab中的实现

多元GARCH模型预测的Matlab程序function [parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores] = full_bekk_mvgarch(data,p,q, BEKKoptions);% PURPOSE:% To Estimate a full BEKK multivariate GARCH model. %%% USAGE:% [parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores] = full_bekk_mvgarch(data,p,q,options);%%% INPUTS:% data - A t by k matrix of zero mean residuals% p - The lag length of the innovation process% q - The lag length of the AR process% options - (optional) Options for the optimization(fminunc)%% OUTPUTS:% parameters - A (k*(k+1))/2+p*k^2+q*k^2 vector of estimated parameteters. F% or any k^2 set of Innovation or AR parameters X,% reshape(X,k,k) will give the correct matrix% To recover C, use ivech(parmaeters(1:(k*(k+1))/2) % loglikelihood - The loglikelihood of the function at the optimum% Ht - A k x k x t 3 dimension matrix of conditional covariances % likelihoods - A t by 1 vector of individual likelihoods% stdresid - A t by k matrix of multivariate standardized residuals% stderrors - A numParams^2 square matrix of robust Standad Errors(A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1))% A - The estimated inverse of the non-robust Standard errors % B - The estimated covariance of teh scores% scores - A t by numParams matrix of individual scores% need to try and get some smart startgin valuesif size(data,2) > size(data,1)data=data';end[t k]=size(data);k2=k*(k+1)/2;scalaropt=optimset('fminunc');scalaropt=optimset(scalaropt,'TolFun',1e-1,'Display','iter','Diagnostics','on','DiffMaxC hange',1e-2);startingparameters=scalar_bekk_mvgarch(data,p,q,scalaropt);CChol=startingparameters(1:(k*(k+1))/2);C=ivech(startingparameters(1:(k*(k+1))/2))*ivech(startingparameters(1:(k*(k+1))/2))' ;newA=[];newB=[];for i=1:pnewA=[newA diag(ones(k,1))*startingparameters(((k*(k+1))/2)+i)];endfor i=1:qnewB=[newB diag(ones(k,1))*startingparameters(((k*(k+1))/2)+i+p)];endnewA=reshape(newA,k*k*p,1);newB=reshape(newB,k*k*q,1);startingparameters=[CChol;newA;newB];if nargin<=3 | isempty(BEKKoptions)options=optimset('fminunc');options.Display='iter';options.Diagnostics='on';options.TolX=1e-4;options.TolFun=1e-4;options.MaxFunEvals=5000*length(startingparameters);options.MaxIter=5000*length(startingparameters);elseoptions=BEKKoptions;endparameters=fminunc('full_bekk_mvgarch_likelihood',startingparameters,options,data, p,q,k,k2,t);[loglikelihood,likelihoods,Ht]=full_bekk_mvgarch_likelihood(parameters,data,p,q,k,k 2,t);loglikelihood=-loglikelihood;likelihoods=-likelihoods;% Standardized residualsstdresid=zeros(size(data));for i=1:tstdresid(i,:)=data(i,:)*Ht(:,:,i)^(-0.5);end%Std Errorsif nargout>=6A=hessian_2sided('full_bekk_mvgarch_likelihood',parameters,data,p,q,k,k2,t);h=max(abs(parameters/2),1e-2)*eps^(1/3);hplus=parameters+h;hminus=parameters-h;likelihoodsplus=zeros(t,length(parameters));likelihoodsminus=zeros(t,length(parameters));for i=1:length(parameters)hparameters=parameters;hparameters(i)=hplus(i);[HOLDER, indivlike] = full_bekk_mvgarch_likelihood(hparameters,data,p,q,k,k2,t);likelihoodsplus(:,i)=indivlike;endfor i=1:length(parameters)hparameters=parameters;hparameters(i)=hminus(i);[HOLDER, indivlike] = full_bekk_mvgarch_likelihood(hparameters,data,p,q,k,k2,t);likelihoodsminus(:,i)=indivlike;endscores=(likelihoodsplus-likelihoodsminus)./(2*repmat(h',t,1));B=cov(scores);A=A/t;stderrors=A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1);end。

基于FPGA的64QAM解调系统算法研究

基于FPGA的64QAM解调系统算法研究殷志勇【摘要】针对64正交振幅调制(QAM)数字通信系统,研究了常用的载波恢复算法:直接判决(DD)算法、极性判决算法,提出了QAM系统解调方法:初始零门限的极性判决算法+DD算法.该算法更适合于高阶QAM载波相位的快速锁定.位同步模块为载波恢复提供定时信号,采用稍微改进的Gardner定时误差检测算法实现环路的反馈调节,并给出Matlab仿真,验证了算法的可行性.以Matlab和Vivado为软件开发平台,设计载波恢复、定时同步的具体现场可编程门阵列(FPGA)实现电路,经测试证明该模块能快速、较精确地实现解调.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2018(041)002【总页数】6页(P98-103)【关键词】正交振幅调制;载波恢复算法;位同步;现场可编程门阵列【作者】殷志勇【作者单位】中国船舶重工集团公司第七二三研究所,江苏扬州225101【正文语种】中文【中图分类】TN919.30 引言正交振幅调制(QAM)是一种高效的利用载波幅度和相位联合调制的技术，因其极高的频谱利用率而被广泛应用于现代数字通信系统中。

在高阶QAM数字通信系统中，因发送端和接收端的本地振荡器时钟不一致、信道的时变特性等原因，会导致接收端出现明显的相偏和频偏。

这也是影响解调性能的最主要原因之一。

解调恢复算法最主要的目的就是解决相偏和频偏问题。

本文主要研究了64QAM解调系统关键技术，包括载波恢复和位同步，提出适合高阶QAM数字解调系统的载波恢复算法，介绍了各个模块的设计方法和工作原理，完成各个算法模块的设计，实现解调系统的电路编程。

1 64QAM调制解调理论1.1 QAM调制解调系统组成正交振幅调制是利用已调信号在相同带宽内的频谱正交来实现2路并行的数据信息传输，其信道频带利用率与单边带调制一样，主要用于高速数据传输系统中。

QAM系统组成框图如图1所示。

图1 调制解调系统组成框图x1(t)和x2(t)是经过处理的独立带宽受限的基带波形，cosωct和sinωct是2个相互正交的载波。

matlab 流程控制的简单题目

matlab 流程控制的简单题目下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!题目 1：计算 1 到 100 的和```matlabsum = 0;for i = 1:100sum = sum + i;enddisp(sum);```流程：1. 初始化变量 `sum` 为 0。

Matlab标定工具箱的使用

1
内存使用方式后，弹出标定工具箱操作面板。图 2 是选择“Standard”后弹出的标定工具箱操作面板。
图 2 标定工具箱操作面板图 2 所示的标定工具箱操作面板具有 16 个操作命令键，其功能如下： (1) “Image names”键：指定图像的基本名(Basename)和图像格式，并将相应的图像读入内存。 (2) “Read names”键：将指定基本名和格式的图像读入内存。 (3) “Extract grid corners”键：提取网格角点。 (4) “Calibration”键：内参数标定。 (5) “Show Extrinsic”键：以图形方式显示摄像机与标定靶标之间的关系。 (6) “Project on images”键：按照摄像机的内参数以及摄像机的外参数(即靶标坐标系相对于摄像机坐标系的变换关系)，根据网格点的笛卡尔空间坐标，将网格角点反投影到图像空间。 (7) “Analyse error”键：图像空间的误差分析 (8) “Recomp. corners”键：重新提取网格角点。 (9) “Add/Suppress images”键：增加/删除图像。 (10) “Save”键：保存标定结果。将内参数标定结果以及摄像机与靶标之间的外参数保存为 m 文件 Calib_results.m，存放于 toolbox_calib 目录中。 (11) “ Load ”键：读入标定结果。从存放于 toolbox_calib 目录中的标定结果文件 Calib_results.mat 读入。 (12) “Exit”键：退出标定。 (13) “Comp. Extrinsic”键：计算外参数。 (14) “Undistort image”键：生成消除畸变后的图像并保存。 (15) “Export calib data”键：输出标定数据。分别以靶标坐标系中的平面坐标和图像中的图像坐标，将每一幅靶标图像的角点保存为两个 tex 文件。 (16) “Show calib results”键：显示标定结果。

遗传算法回归预测matlab程序

遗传算法回归预测matlab程序1. 简介遗传算法是一种基于生物遗传机制的优化算法，它模拟了自然界中的遗传、变异、适应与选择机制。

在数据预测领域，遗传算法被广泛应用于回归分析，它能够通过不断迭代优化模型参数，找到最优的拟合曲线，从而实现对未知数据的准确预测。

而在matlab程序中，遗传算法回归预测模型的实现也成为了一种常见的工具，深受数据分析和预测领域的从业者所青睐。

2. 遗传算法回归预测原理遗传算法回归预测模型基于遗传算法的优化能力，通过不断迭代调整模型参数，使其与真实数据的差距最小化。

其基本原理包括以下几个步骤：2.1. 个体编码：将回归模型的参数进行二进制编码，构成种裙的个体。

2.2. 适应度评估：采用回归模型拟合真实数据，计算个体的适应度，即拟合度。

2.3. 选择操作：根据个体的适应度进行选择，将适应度高的个体保留下来，作为父代参与繁殖。

2.4. 交叉操作：对选择出来的父代进行交叉操作，产生新的个体，并保留一定概率的变异操作。

2.5. 新一代个体重复步骤2.2~2.4，直至达到预设的迭代次数或收敛条件。

3. 遗传算法回归预测matlab程序实现步骤在matlab中实现遗传算法回归预测模型，通常可以按以下步骤进行操作：3.1. 导入数据：首先需要导入需要进行回归预测的数据，并进行数据预处理，包括归一化、标准化等操作。

3.2. 初始化种裙：根据回归模型的参数范围，随机初始化种裙的个体，并进行个体编码。

3.3. 适应度评估：利用回归模型对种裙中的个体进行拟合，计算其适应度。

3.4. 选择、交叉、变异操作：根据个体的适应度进行选择、交叉、变异操作，产生新一代的个体。

3.5. 迭代操作：重复进行选择、交叉、变异操作，直至达到预设的迭代次数或收敛条件。

3.6. 获取最优解：得到迭代过程中适应度最高的个体，即为最优解，用于构建回归模型进行预测。

4. 遗传算法回归预测matlab程序示例代码下面是一个简单的遗传算法回归预测matlab程序示例代码：```matlab导入数据data = load('data.txt');X = data(:, 1);y = data(:, 2);m = length(y);初始化种裙populationSize = 100;numParams = 2;population = zeros(populationSize, numParams);for i = 1:populationSizepopulation(i, :) = rand(1, numParams);end迭代参数优化numIterations = 100;for iter = 1:numIterations适应度评估fitness = zeros(populationSize, 1);for i = 1:populationSizeparams = population(i, :);yPredicted = params(1) * X + params(2);fitness(i) = 1 / (m * 2) * sum((yPredicted - y).^2); end选择、交叉、变异操作[fitness, indices] = sort(fitness);population = population(indices, :);newPopulation = zeros(populationSize, numParams);for i = 1:populationSizeparent1 = population(mod(i, populationSize) + 1, :);parent2 = population(mod(i + 1, populationSize) + 1, :); crossoverPoint = randi([1, numParams - 1]);child = [parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];mutationPoint = randi([1, numParams]);child(mutationPoint) = rand(1);newPopulation(i, :) = child;endpopulation = newPopulation;end获取最优解bestParams = population(1, :);yPredicted = bestParams(1) * X + bestParams(2);plot(X, y, 'ro', X, yPredicted, 'b-');```5. 总结遗传算法回归预测matlab程序的实现，基于遗传算法的优化能力，可以有效地对回归模型进行参数优化，从而实现对未知数据的准确预测。

matlab蒙特卡洛模拟代码

标题：解密matlab蒙特卡洛模拟代码在工程科学和金融领域，蒙特卡洛模拟一直是一种强大的工具，用于估计复杂系统的性能、风险和价值。

而在matlab中，通过编写蒙特卡洛模拟代码，我们可以更好地理解和应用这一方法。

本文将从简入深地探讨matlab蒙特卡洛模拟代码的编写和应用，帮助大家更好地掌握这一强大的工具。

一、什么是蒙特卡洛模拟蒙特卡洛方法最早是由科学家利用赌场赌博游戏中的随机性来模拟物理试验，后来被引入到金融和工程科学中。

在matlab中，蒙特卡洛模拟就是利用随机数生成器来模拟系统的随机变量，通过重复随机抽样来估计系统的性能指标。

在matlab中，我们可以使用rand和randn 等函数来生成均匀分布和正态分布的随机数，进而进行蒙特卡洛模拟。

二、编写matlab蒙特卡洛模拟代码我们需要定义模拟的随机变量和模拟的次数。

在matlab中，我们可以使用for循环来进行多次模拟，然后将每次模拟的结果保存下来。

我们可以根据模拟结果计算系统的性能指标，比如均值、标准差、置信区间等。

我们可以将模拟结果可视化，比如通过绘制直方图、散点图或累计分布函数图来展示模拟结果的分布特征。

三、应用举例：股票价格模拟以股票价格的模拟为例，我们可以先定义股票价格的几何布朗运动模型，然后在matlab中编写蒙特卡洛模拟代码来模拟未来股票价格的变化。

在模拟过程中，我们可以设置股票价格的随机波动率、股票价格的初始值和随机变动的步长等参数，进而模拟股票价格在未来一段时间内的走势。

通过蒙特卡洛模拟，我们可以得到股票价格在不同情景下的可能走势，进而评估投资的风险和回报。

回顾总结本文从简入深地探讨了matlab蒙特卡洛模拟代码的编写和应用，希望对读者能有所启发。

通过学习和掌握matlab蒙特卡洛模拟，我们可以更好地理解和应用蒙特卡洛方法，进而在工程科学和金融领域中更好地解决实际问题。

个人观点和理解对于matlab蒙特卡洛模拟，我认为重点在于理解随机变量的模拟和系统性能指标的计算。

使用MATLAB遗传算法工具实例(详细)(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】最新发布的MATLAB 7.0 Release 14已经包含了一个专门设计的遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox，GADS）。

使用遗传算法与直接搜索工具箱，可以扩展MATLAB及其优化工具箱在处理优化问题方面的能力，可以处理传统的优化技术难以解决的问题，包括那些难以定义或不便于数学建模的问题，可以解决目标函数较复杂的问题，比如目标函数不连续、或具有高度非线性、随机性以及目标函数没有导数的情况。

本章8.1节首先介绍这个遗传算法与直接搜索工具箱，其余各节分别介绍该工具箱中的遗传算法工具及其使用方法。

8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述本节介绍MATLAB的GADS（遗传算法与直接搜索）工具箱的特点、图形用户界面及运行要求，解释如何编写待优化函数的M文件，且通过举例加以阐明。

8.1.1 工具箱的特点GADS工具箱是一系列函数的集合，它们扩展了优化工具箱和MATLAB数值计算环境的性能。

遗传算法与直接搜索工具箱包含了要使用遗传算法和直接搜索算法来求解优化问题的一些例程。

这些算法使我们能够求解那些标准优化工具箱范围之外的各种优化问题。

所有工具箱函数都是MATLAB的M文件，这些文件由实现特定优化算法的MATLAB语句所写成。

使用语句type function_name就可以看到这些函数的MATLAB代码。

我们也可以通过编写自己的M文件来实现来扩展遗传算法和直接搜索工具箱的性能，也可以将该工具箱与MATLAB的其他工具箱或Simulink结合使用，来求解优化问题。

工具箱函数可以通过图形界面或MATLAB命令行来访问，它们是用MATLAB语言编写的，对用户开放，因此可以查看算法、修改源代码或生成用户函数。

遗传算法与直接搜索工具箱可以帮助我们求解那些不易用传统方法解决的问题，譬如表查找问题等。

遗传算法与直接搜索工具箱有一个精心设计的图形用户界面，可以帮助我们直观、方便、快速地求解最优化问题。

GARCH模型在Matlab中的实现

多元GARCH模型预测的Matlab程序function [parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores] = full_bekk_mvgarch(data,p,q, BEKKoptions);% PURPOSE:% To Estimate a full BEKK multivariate GARCH model. %%% USAGE:% [parameters, loglikelihood, Ht, likelihoods, stdresid, stderrors, A, B, scores] = full_bekk_mvgarch(data,p,q,options);%%% INPUTS:% data - A t by k matrix of zero mean residuals% p - The lag length of the innovation process% q - The lag length of the AR process% options - (optional) Options for the optimization(fminunc)%% OUTPUTS:% parameters - A (k*(k+1))/2+p*k^2+q*k^2 vector of estimated parameteters. F% or any k^2 set of Innovation or AR parameters X,% reshape(X,k,k) will give the correct matrix% To recover C, use ivech(parmaeters(1:(k*(k+1))/2) % loglikelihood - The loglikelihood of the function at the optimum% Ht - A k x k x t 3 dimension matrix of conditional covariances % likelihoods - A t by 1 vector of individual likelihoods% stdresid - A t by k matrix of multivariate standardized residuals% stderrors - A numParams^2 square matrix of robust Standad Errors(A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1))% A - The estimated inverse of the non-robust Standard errors % B - The estimated covariance of teh scores% scores - A t by numParams matrix of individual scores% need to try and get some smart startgin valuesif size(data,2) > size(data,1)data=data';end[t k]=size(data);k2=k*(k+1)/2;scalaropt=optimset('fminunc');scalaropt=optimset(scalaropt,'TolFun',1e-1,'Display','iter','Diagnostics','on','DiffMaxC hange',1e-2);startingparameters=scalar_bekk_mvgarch(data,p,q,scalaropt);CChol=startingparameters(1:(k*(k+1))/2);C=ivech(startingparameters(1:(k*(k+1))/2))*ivech(startingparameters(1:(k*(k+1))/2))' ;newA=[];newB=[];for i=1:pnewA=[newA diag(ones(k,1))*startingparameters(((k*(k+1))/2)+i)];endfor i=1:qnewB=[newB diag(ones(k,1))*startingparameters(((k*(k+1))/2)+i+p)];endnewA=reshape(newA,k*k*p,1);newB=reshape(newB,k*k*q,1);startingparameters=[CChol;newA;newB];if nargin<=3 | isempty(BEKKoptions)options=optimset('fminunc');options.Display='iter';options.Diagnostics='on';options.TolX=1e-4;options.TolFun=1e-4;options.MaxFunEvals=5000*length(startingparameters);options.MaxIter=5000*length(startingparameters);elseoptions=BEKKoptions;endparameters=fminunc('full_bekk_mvgarch_likelihood',startingparameters,options,data, p,q,k,k2,t);[loglikelihood,likelihoods,Ht]=full_bekk_mvgarch_likelihood(parameters,data,p,q,k,k 2,t);loglikelihood=-loglikelihood;likelihoods=-likelihoods;% Standardized residualsstdresid=zeros(size(data));for i=1:tstdresid(i,:)=data(i,:)*Ht(:,:,i)^(-0.5);end%Std Errorsif nargout>=6A=hessian_2sided('full_bekk_mvgarch_likelihood',parameters,data,p,q,k,k2,t);h=max(abs(parameters/2),1e-2)*eps^(1/3);hplus=parameters+h;hminus=parameters-h;likelihoodsplus=zeros(t,length(parameters));likelihoodsminus=zeros(t,length(parameters));for i=1:length(parameters)hparameters=parameters;hparameters(i)=hplus(i);[HOLDER, indivlike] = full_bekk_mvgarch_likelihood(hparameters,data,p,q,k,k2,t);likelihoodsplus(:,i)=indivlike;endfor i=1:length(parameters)hparameters=parameters;hparameters(i)=hminus(i);[HOLDER, indivlike] = full_bekk_mvgarch_likelihood(hparameters,data,p,q,k,k2,t);likelihoodsminus(:,i)=indivlike;endscores=(likelihoodsplus-likelihoodsminus)./(2*repmat(h',t,1));B=cov(scores);A=A/t;stderrors=A^(-1)*B*A^(-1)*t^(-1);end（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。

matlab背包问题遗传算法代码

matlab背包问题遗传算法代码背包问题是运筹学中的经典问题，通过遗传算法求解时基本流程如下：（1）初始化种群：随机产生多个种群。

（2）计算种群适应度：计算每个个体的结果，得到每个个体的适应度函数。

（3）选择操作：对种群中的每个个体进行适应度函数的排序，按照排序结果，从最优个体开始，每次选取适应度函数值较高的个体，最后得到要留下来繁殖的个体。

（4）交叉操作：将两个个体进行配对，利用一定的概率将两个个体的一个部分交换，进行杂交，产生新的一代种群。

（5）变异操作：对种群中的某个个体，以一定的概率采取变异的操作，即在原有的个体基础上，随机改变其中的某个片段，使得新生成的个体具有更广的适应性。

（6）重复步骤2-5，直至满足一定的目标为止。

MATLAB中可以利用optiToolbox实现上述流程，相应的代码如下：//创建优化问题problem = OptiProblem(10, 20);//初始化种群：产生大小为N*M的种群N = 10;M = 20;pop = optipop(N, M);//计算适应性函数pop = calcFitness(pop);//计算解空间[pop, stats] = optiAdapt(problem, pop);//进行选择操作pop = optiSelect(pop, stats.fitness);//进行交叉操作pop = optiCross(pop);//进行变异操作pop = optiMutates(pop);//迭代群组，直到收敛为止for i = 1 : 100pop = calcFitness(pop);[pop,stats] = optiAdapt(problem,pop);pop = optiSelect(pop,stats.fitness);pop = optiCross(pop);pop = optiMutates(pop);end有关编程可以参考MATLAB中optiToolbox自带的例程及demo。

matlab迭代函数程序

matlab迭代函数程序Matlab是一种高级的数学软件，其内置了许多迭代函数，可以帮助用户更方便地进行数值计算和数据分析。

本文将介绍一些常用的Matlab迭代函数及其应用，希望能够对读者有所帮助。

一、for循环for循环是Matlab中最基本的迭代函数之一，其语法格式为： for 循环变量=初始值:步长:终止值循环体end其中，循环变量是一个标量或向量，初始值、步长和终止值都是数值。

循环体中的语句将会被重复执行，直到循环变量达到终止值为止。

下面是一个简单的例子，计算1到10的累加和：sum = 0;for i = 1:10sum = sum + i;enddisp(sum);输出结果为55，即1+2+3+...+10的和。

二、while循环while循环是另一种常用的迭代函数，其语法格式为：while 条件循环体end其中，条件可以是任何能够返回逻辑值的表达式，循环体中的语句将会被重复执行，直到条件为假为止。

下面是一个简单的例子，计算1到10的累加和：sum = 0;i = 1;while i <= 10sum = sum + i;i = i + 1;enddisp(sum);输出结果为55，与for循环的结果相同。

三、递归函数递归函数是一种特殊的函数，其定义中包含对自身的调用。

在Matlab中，递归函数的语法与普通函数相同，但需要注意避免死循环。

下面是一个递归函数的例子，计算n的阶乘：function f = factorial(n)if n == 0f = 1;elsef = n * factorial(n-1);endend该函数首先判断n是否为0，若是则返回1；否则返回n乘以n-1的阶乘。

例如，计算5的阶乘可以使用以下语句：disp(factorial(5));输出结果为120。

四、向量化运算向量化运算是Matlab的一大特色，可以大大提高计算效率。

其基本思想是将循环语句转化为矩阵运算，避免了循环带来的额外开销。

matlab霍夫曼编码函数 -回复

matlab霍夫曼编码函数-回复Matlab是一个广泛应用于科学计算和工程领域的高级计算机语言和环境。

它提供了各种函数和工具箱，可用于解决各种数学问题和实现不同的算法。

霍夫曼编码是一种数据压缩算法，它通过将频率最高的字符编码为较短的比特串，从而实现对数据的有效压缩。

在本文中，我们将介绍如何在Matlab中实现霍夫曼编码函数。

首先，我们需要了解霍夫曼编码的基本原理。

该算法基于字符出现的频率构建一个霍夫曼树，其中出现频率较高的字符位于树的较低层，而出现频率较低的字符位于树的较高层。

然后，通过从根节点到每个字符的路径上的比特串表示字符的编码。

这样，频率较高的字符将使用较短的比特串编码，而频率较低的字符将使用较长的比特串编码。

在Matlab中实现霍夫曼编码，我们首先需要计算每个字符在给定数据中的出现频率。

我们可以使用Matlab提供的`histcounts`函数来实现这一点。

`histcounts`函数将数据分成一定数量的称为“bins”的区间，并计算每个区间中的数据的频数。

matlabdata = 'abcdefgh'; 给定的数据frequencies = histcounts(data, unique(data)); 计算每个字符的频数上述代码首先定义了一个包含字符的字符串，然后使用`unique`函数获取字符串中的唯一字符。

然后，`histcounts`函数基于这些唯一字符计算每个字符的频数，并将结果存储在名为“frequencies”的数组中。

下一步是构建霍夫曼树。

我们可以使用以下步骤来实现此操作：1. 创建一个含有所有字符频数的结点集合，并按照频率从低到高对结点排序。

2. 从频率最低的两个结点中创建一个新的父节点，并将这个父节点的频率设置为这两个结点的频率之和。

将这个新的父节点添加到结点集合中，并删除这两个被合并的结点。

3. 重复步骤2，直到只剩下一个节点为止。

这个节点将成为霍夫曼树的根节点。

MATLAB遗传算法工具箱

while gen<MAXGEN, FitnV=ranking(ObjV,[2,1]); %根据目标值进行适应度排序 SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV); %基于适应度选择个体 SelCh=recombin(XOV_F,SelCh,XOVR); %完成种群中个体的重组
[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,[1,IN SR],ObjV,ObjVOff); %完成插入子代到当前种群，用子代代替父代并返回结果种群 gen=gen+1; trace(gen,1)=min(m(:,gen)); %跟踪最小的盒子数 trace(gen,2)=mean(m(:,gen)); %跟踪盒子数的均值 end
（4）交叉
xovsp-单点交叉 xovdp-两点交叉 xovsh-洗牌交叉 recombin-高级交叉函数
例2，chrom=crtbp(2,6) chrom= 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 new=xovsp(chrom,1) new= 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1
on;
on;
运行中出现的问题一.for循环和工具箱函数出现矛盾二.遗传过程中种群中的序列号出现小数三.所得图形与预期的很不相同
谢谢！
FieldDR=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15]; BaseV=[16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16]; [Chrom,NVAR,BaseV]=crtbp(NIND,NVAR,Ba seV); %建立初始种群，用序列代号的方法

matlab函数大全(非常实用)

信源函数randerr 产生比特误差样本randint 产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵wgn 产生高斯白噪声信号分析函数biterr 计算比特误差数和比特误差率eyediagram 绘制眼图scatterplot 绘制分布图symerr 计算符号误差数和符号误差率信源编码compand mu律/A律压缩/扩张dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM编码dpcmopt 优化DPCM参数lloyds Lloyd法则优化量化器参数quantiz 给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式decode 分组码解码器encode 分组码编码器gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表vitdec 用Viterbi法则解卷积码（误差控制编码的低级函数）bchdeco BCH解码器bchenco BCH编码器rsdeco Reed-Solomon解码器rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码rsenco Reed-Solomon编码器rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图（以供调制）qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器（专用滤波器的低级函数）rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF（2^m）上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF（2）上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MA TLAB的trellis结构（structure）marcumq 通用Marcum Q 函数oct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数（预定义）变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi （预定义变量）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL) quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维" sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度（符号类）数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换v。

Gardner算法学习与仿真笔记

Bit Tracking learning NoteAuthor:sjqianV0.5 sjqian 2013-7-18目录1 鉴相器 (2)2 内插器 (2)2.1 分段抛物线插值器 (2)2.2 分段三次多项式插值（三次样条插值） (3)2.3 拉格朗日插值法（立方插值cubic interpolation？） (3)3 一阶锁相环分析 (4)3.1 理论与仿真 (4)3.2 D的值 (5)4 整体仿真 (6)5 综合考虑 (7)5.1 资源消耗 (7)5.2 收敛速度 (7)5.3 噪声抑制 (7)Reference Code (8)1 鉴相器图 1紫色的鉴相器在整个范围内线性度良好，但是陡度不够, 鉴相的增益为DphaGain=3。

蓝色的存在多值性，但是在0附近斜率更大，具有更好的抗干扰性能。

鉴相的增益为DphaGain=6，在4X 上做sync 一般能精确到1个sample 点以内，落在deadZone 内的概率不高，所以可以选择蓝色的。

但是从成本上说，采用紫色的方法可以减少一个乘法器。

2 内插器常用的差值滤波器有：线性、四点三次、分段抛物线等三种。

f (x )=�w (x,n )f(n)n<NN2.1 分段抛物线插值器采用farrow 结构的时候，alph 等于0.5的分段抛物线的结构非常简单，因此在系统中选用C −2=αu 2−αuC −1=−αu 2+（1+α）uC 0=−αu 2+（1−α）u +1C 1=αu 2−αu这种结构采用Farrow 结构只需要2个乘法器和9个加法器Tb图 22.2 分段三次多项式插值（三次样条插值）TBD2.3 拉格朗日插值法（立方插值cubic interpolation ？）本质上就是一个4个点的3次多项式的拟合图 33 一阶锁相环分析3.1 理论与仿真kkzz −DD11−zz −11+kkzz −DD图 4图 5当D 不同时，时域脉冲响应和频域频谱的差异不大。