说明:应用背景FS = 32 * 10 ^ 6;%采样速率为32MHzFC = 6 * 10 ^ 6; ;%载波频率为6MHzdf = 0.1×FS; ;%载波频偏为3.信噪比= 20; ; ;%信噪比为20dBn = 1000; ; ; ;%数据码元个数T = 0:1 / FS:(N-1)/ FS;F0...
说明: KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”,也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类,那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明:用matlab实现的聚类,效果很好,里面有部分数据,点击可以直接运行
说明:这是一个带观测器的状态反馈控制系统。采用极点置换技术的状态反馈,保证了系统的稳定性,是为摆杆系统设计的。对于这个simulink模块,用户需要首先在状态空间方程中设计系统。状态反馈增益K和观测器增益L由用户根据系统模型确定。用户需要定义状态空间的A、B、C、D以及控制器部分的增益K和L;