资源简介
小波特征提取与支持向量机识别 小波特征提取与支持向量机识别
代码片段和文件信息
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% 工作室提供代做matlab仿真 %
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% 详情请访问:http://cn.mikecrm.com/5k6v1DP %
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%相控阵线阵数字配相扫描时,给定损坏单元编号、阵元总数、接收机距离,作出扫描时接收功率的变化。
%考虑幅相误差
function [ytheta_b]=nearfield_test_u1(Nr0Bno_brokenvar_delta_Ivar_delta_ph)
%no_broken为N维(01)向量,所对应位置为0,表示该单元损坏。
delta_phi=2*pi/2^B;%最小相移
lambda=0.2;%波长2mm
d=0.51*lambda;%阵元间距
k=2*pi/lambda;
theta_min=-60*pi/180;
theta_max=60*pi/180;%控制波束指向范围-60~60
theta_s=0*pi/180;
num=k*d*(sin(theta_max)-sin(theta_min))/delta_phi;%计算在扫描范围内有多少测量点
num=ceil(num);
if(mod(num2)==0)
num=num-1;
end
c=zeros(1N);
pusy=zeros(numN);%配相矩阵
u=zeros(numN);%相位矩阵
u1=zeros(numN);%用于存放临时相位的矩阵
delta_I=randn(1N)*var_delta_I;%幅相误差为高斯分布
delta_ph=randn(1N)*var_delta_ph;
for i=1:num
for n=1:N
if no_broken(n)==0
pusy(in)=0;
else
c(n)=2*pi/k*exp(-j*k*(sqrt(r0^2+(n-(N+1)/2)^2*d^2)-r0))/sqrt(r0^2+(n-(N+1)/2)^2*d^2)*(1+delta_I(n))*exp(j*delta_ph(n));
u1(in)=n*(i-(num+1)/2)*delta_phi;
u(in)=u1(in);%+k*(sqrt(r0^2+(n-(N+1)/2)^2*d^2)-r0);
p=u(in)/delta_phi;
p=round(p);
u(in)=p*delta_phi;
pusy(in)=exp(-j*u(in));
end
end
end
y=pusy*c‘;
y=abs(y);
% y=abs(y)/max(abs(y));
for i=1:num
theta_b(i)=asin(u1(i1)/k/d);
end
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2018-09-20 15:41 小波特征提取与支持向量机识别\
文件 55 2018-08-27 11:33 小波特征提取与支持向量机识别\【源码使用必读】.url
目录 0 2018-09-20 15:30 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\
文件 1611 2018-09-20 15:35 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\nearfield_test_u1.m
文件 7093 2018-09-20 15:35 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\nearfield_wavesvm_test3.m
目录 0 2018-09-20 15:30 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\
文件 2536 2018-09-20 15:35 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\Classification_LS_SVMlab.m
文件 2038 2018-09-20 15:35 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\Classification_OSU_SVM.m
文件 2316 2018-09-20 15:35 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\Classification_stprtool.m
文件 1507 2018-09-20 15:35 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\Classification_SVM_SteveGunn.m
目录 0 2018-09-20 15:30 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\
文件 2738 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\AFE.m
文件 5785 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_errorbar.m
文件 2003 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_initlssvm.m
文件 10345 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_lssvm.m
文件 8187 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_lssvmARD.m
文件 9358 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_modoutClass.m
文件 5977 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_optimize.m
文件 4178 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\bay_rr.m
文件 1261568 2012-12-05 20:18 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\buck_20.txt
文件 1269760 2012-12-05 20:18 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\buck_5.txt
文件 164 2005-04-15 21:53 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\buffer.mc
文件 5632 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\changelssvm.m
文件 3013 2012-12-05 21:46 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\Classification_LS_SVMlab.asv
文件 3147 2012-12-05 21:59 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\Classification_LS_SVMlab.m
文件 4245 2005-04-15 19:10 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\code.asv
文件 4245 2005-04-15 19:11 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\code.m
文件 5197 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\code_ECOC.m
文件 550 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\code_MOC.m
文件 364 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\code_OneVsAll.m
文件 555 2003-02-21 22:39 小波特征提取与支持向量机识别\wavelet+svm\SVM_luzhenbo\LS_SVMlab\code_OneVsOne.m
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