盲源分离AMUSE算法matlab代码

matlab信号分选系统算法-完整算法结
构
在matlab中，信号分选系统算法的完整算法结构通常按照处理先后顺序分为预分选、重频恒定判定、参差校验、抖动滑变判定四个部分。

预分选的目的主要是根据脉冲PDW中角度（DOA）、脉宽（PW）以及载频（Fc）对脉冲流进行稀释，减少后续分选的难度。

重频恒定判定是为了判断输入信号的重频是否恒定，如果重频不恒定则直接剔除该信号。

参差校验是为了判断相邻脉冲的脉宽差是否在合理范围内，如果脉宽差过大则认为该信号不合格。

抖动滑变判定是为了判断输入信号的脉宽是否存在抖动或滑变，如果存在则认为该信号不合格。

这些算法环节可以根据实际需求和应用场景进行调整和优化，以满足不同的信号分选需求。

如果你想要了解更多matlab信号分选系统算法的细节或其他相关信息，请继续向我提问。

matlab模糊函数代码在数学和图像处理领域中，模糊函数是一种常用的工具，用于对图像进行模糊处理以达到一定的效果。

Matlab提供了一些内置函数来实现图像的模糊处理，本文将介绍如何使用Matlab编写模糊函数代码。

Matlab中有多种不同类型的模糊函数，例如高斯模糊、均值模糊和运动模糊等。

下面将逐一介绍这些模糊函数代码的实现方式。

1. 高斯模糊：高斯模糊是最常用的模糊算法之一，它通过卷积图像与一个高斯核来实现。

以下是Matlab中实现高斯模糊的代码示例：```matlabfunction blurredImage = gaussianBlur(image, sigma)kernelSize = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; % 根据sigma计算高斯核大小kernel = fspecial('gaussian', [kernelSize kernelSize], sigma); % 生成高斯核blurredImage = imfilter(image, kernel, 'conv'); % 对图像进行卷积操作end```2. 均值模糊：均值模糊是一种简单但常用的模糊算法，它通过计算邻域像素的平均值来实现。

以下是Matlab中实现均值模糊的代码示例：```matlabfunction blurredImage = meanBlur(image, kernelSize)kernel = ones(kernelSize) / (kernelSize^2); % 生成均值核blurredImage = imfilter(image, kernel, 'conv'); % 对图像进行卷积操作end```3. 运动模糊：运动模糊是一种模糊算法，它通过模拟相机快门打开时的移动效果来实现。

以下是Matlab中实现运动模糊的代码示例：```matlabfunction blurredImage = motionBlur(image, angle, distance)PSF = fspecial('motion', distance, angle); % 生成运动模糊核blurredImage = imfilter(image, PSF, 'conv'); % 对图像进行卷积操作end```以上是几种常见的模糊函数的Matlab代码实现。

function [x，flag,relres,iter,resvec] = gmres(A,b,restart,tol,maxit,M1，M2,x,varargin)%GMRES Generalized Minimum Residual Method。

％X = GMRES(A,B) attempts to solve the system of linear equations A*X = B% for X。

The N-by—N coefficient matrix A must be square and the right％hand side column vector B must have length N。

This uses the unrestarted% method with MIN(N,10) total iterations.%％X = GMRES（AFUN,B）accepts a function handle AFUN instead of the matrix% A。

AFUN(X）accepts a vector input X and returns the matrix-vector% product A*X. In all of the following syntaxes, you can replace A by% AFUN.％％X = GMRES(A，B,RESTART）restarts the method every RESTART iterations.％If RESTART is N or [］then GMRES uses the unrestarted method as above.％% X = GMRES(A，B,RESTART,TOL）specifies the tolerance of the method。

If% TOL is ［] then GMRES uses the default, 1e-6.％% X = GMRES（A，B,RESTART，TOL，MAXIT）specifies the maximum number of outer % iterations。

毕业论文（设计）论文题目：基于MATLAB的线性盲信号分离算法的研究学生姓名：孙烽原学号:0908030229所在院系：电气信息工程学院专业名称：电子信息工程届次：2013届指导教师：张大雷淮南师范学院本科毕业论文（设计)诚信承诺书1。

本人郑重承诺:所呈交的毕业论文（设计），题目《》是本人在指导教师指导下独立完成的，没有弄虚作假，没有抄袭、剽窃别人的内容；2。

毕业论文（设计）所使用的相关资料、数据、观点等均真实可靠，文中所有引用的他人观点、材料、数据、图表均已注释说明来源；3。

毕业论文（设计)中无抄袭、剽窃或不正当引用他人学术观点、思想和学术成果，伪造、篡改数据的情况;4。

本人已被告知并清楚：学院对毕业论文(设计)中的抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为将严肃处理，并可能导致毕业论文（设计)成绩不合格，无法正常毕业、取消学士学位资格或注销并追回已发放的毕业证书、学士学位证书等严重后果;5.若在省教育厅、学院组织的毕业论文（设计)检查、评比中，被发现有抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为,本人愿意接受学院按有关规定给予的处理，并承担相应责任。

学生（签名）:日期：年月日目录前言 (2)1 概述 (2)1。

1盲信号处理的概念与分类 (4)1。

2盲处理概念 (4)1。

3盲信号处理的分类 (5)1.4盲信号处理的应用 (5)2 盲信号分离的基础 (5)2。

1盲信号的预处理 (6)2.2信号的去均值处理 (6)2。

3盲信号分离原理 (6)2。

4盲信号分离的方法 (7)3 盲分离的算法和仿真结果 (8)3。

1最大信噪比的盲信号分离算法 (8)3.2基于最大信噪比盲信号分离的算法流程 (9)3.3基于峭度的盲信号分离的算法 (9)3.4基于峭度的盲信号分离的算法流程 (10)3.5基于两种算法的仿真 (10)3.6仿真结果分析 (15)4 结论 (16)4.1总结 (16)4。

2未来工作 (16)参考文献 (17)基于MATLAB的线性盲信号分离算法的研究学生：孙烽原（指导教师：张大雷）(淮南师范学院电气信息工程学院）摘要：随着现代信号技术的发展，线性盲信号得到广泛的应用.本文主要论述了盲源分离或者盲信号分离（BSS）在各个源信号本身均未知的情况下，根据某种条件和假设，从混合的观察信号中分离出这些源信号的方法。

目录摘要 0abstract (1)1 ICA 的基本原理及特点 (2)1.1盲分离数学模型 (2)1.2 ICA 算法描述 (3)1.3 FICA算法 (4)2 FICA设计思想 (4)3 实验仿真结果记录 (6)3.1 仿真时域波形及频谱 (6)3.1.1 原始信号 (6)3.1.2 混合信号 (9)3.1.3 分离信号 (12)3.2 仿真所用的源程序 (15)4 实验结果分析 (24)5 小结与体会 (25)6 参考文献 (26)摘要混合信号中恢复出未知源信号。

语音信号盲分离技术被成功地用在了通信、医学、图像和语音信号处理等领域。

我们所要研究的混合语音信号盲分离问题就是用麦克风阵列或多个麦克风阵列来模仿人的耳朵,采集得到相互干扰的混叠语音信号,然后通过分离算法将混叠的语音信号相互分离开来,提取我们所感兴趣的信号。

举个例子就是在多人同时说话的嘈杂环境下,我们能够辨识感兴趣人的说话声的能力。

然后把它分辨出来。

abstractThe speech signal blind source is in the source signal and the source signal how to mix all unknown, from observations of mixed signal in recovering the unknown sourcecommunication, medical, image and voice signal processing, etc. We have to study mix of speech signal is blind source separation with a microphone array or more microphone array to imitate human ears, acquisition get each other interference aliasing speech signal, and then through the separation algorithm will aliasing voice signal mutual separated, extraction we are interested in signal. For example is more than in noisy environment of speak at the same time, we can identify interested in the ability of the human voice. And then take it apart.1 ICA 的基本原理及特点1.1 盲分离数学模型盲信号分离是指在没有任何先验知识的条件下，仅根据源信号之间的统计独立特性和由传感器输出的观测信号，把源信号分离出来。

Matlab 盲源分离 JADE 算法一、引言盲源分离是信号处理中的一个关键问题，用于从混合信号中分离出各个独立的源信号。

在实际生活中，混合信号往往是通过各种传感器或者设备采集得到的，源信号可能是声音、图像等各种形式的信息。

而盲源分离的任务就是从这些混合信号中还原出源信号，为后续的分析和处理提供基础。

JADE（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices）算法是一种经典的盲源分离算法，本文将介绍如何使用Matlab实现JADE算法，并探讨其在实际应用中的效果。

二、JADE算法的原理JADE算法是一种高阶统计方法，主要用于盲源分离和独立成分分析。

其基本思想是通过对数据的高阶统计特性进行分析，从而实现对独立源信号的估计和分离。

具体来说，JADE算法利用了信号的高阶统计独立性来实现盲源分离，通过对数据进行协方差矩阵的估计和特征值分解，进而得到信号的独立成分。

三、Matlab实现JADE算法的步骤使用Matlab实现JADE算法通常包括以下几个步骤：1. 数据准备：首先需要准备混合信号的数据，可以是从传感器采集得到的音频数据、图像数据等各种形式的信号数据。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括降噪、滤波、归一化等操作，以保证数据的质量和稳定性。

3. JADE算法实现：利用Matlab提供的相关函数或者自行编写代码，实现JADE算法的核心步骤，包括协方差矩阵的估计、特征值分解等。

4. 结果分析：对JADE算法得到的分离后的独立成分进行分析和评估，包括信噪比的计算、频谱分析等。

四、JADE算法在实际应用中的效果JADE算法作为一种经典的盲源分离方法，在实际应用中取得了广泛的应用。

以语音信号分离为例，利用JADE算法可以将混合的多个说话人的语音信号分离成独立的单一说话人的语音信号，为语音识别、语音合成等应用提供了重要的基础。

另外，在无线通信、生物医学信号处理等领域，JADE算法也发挥了重要作用。

毕业论文（设计）材料题目：基于 MATLAB 的线性盲信号分离算法的研究学生姓名：孙烽原学生学号：0908030229系别：电气信息工程学院专业：电子信息工程届别：2013指导教师：张大雷填写说明1、本材料包括淮南师范学院本科毕业论文（设计）任务书、开题报告以及毕业论文（设计）评审表三部分内容。

2、本材料填写顺序依次为：（1）指导教师下达毕业论文（设计）任务书；（2）学生根据毕业论文（设计）任务书的要求，在文献查阅的基础上撰写开题报告，送交指导教师审阅并签字认可；（3）毕业论文（设计）工作后期，学生填写毕业论文（设计）主要内容，连同毕业论文（设计）全文一并送交指导教师审阅，指导教师根据学生实际完成的论文（设计）质量进行评价；（4）指导教师将此表连同学生毕业论文（设计）全文一并送交评阅教师评阅。

3、指导教师、评阅教师对学生毕业论文（设计）的成绩评定均采用百分制。

4、毕业论文（设计）答辩记录不包括在此表中。

一、毕业论文（设计）任务书要求完成的主要任务及达到的目标顾名思义，盲信号是指未知的、有杂乱无章特征的信号，人们难以得知源信号以及源信号的结合形式。

对于盲信号的处理是通信时代比较前沿的技术之一，从接收信号中尽力还原源信号的技术称为盲源分离、盲信号提取。

这已经称为通信信号学术领域的研究焦点。

盲信号处理如今广泛被语音识别、语音增强、图像处理、通信系统、地震探测、遥感、数据挖掘、计量经济学、医学成像等领域所应用。

根据传输介质的不同混合方式，盲信号处理有线性瞬时混合信号盲处理、线性卷积混合信号盲处理、非线性混合信号盲处理三种。

本研究主要讨论有线性瞬时混合信号忙处理的计算方法。

•对盲信号处理学各类算法的了解和掌握；•对有线瞬时混合信号忙处理方法的熟悉和精通；•对于MATLAB软件的熟练操作；•实现用MATLAB软件实现对线性盲信号分离算法。

在此基础上巩固、加深和扩大MATLAB应用的知识面，进一步了解用此款软件对数字信号处理、数字图像处理、工程设计等的应用。

matlab异常值处理代码Matlab是一种常用的数学软件，可以进行各种数学运算和数据分析。

在数据分析过程中，处理异常值是非常重要的一步，因为异常值会对数据分析结果产生很大的干扰。

本文将介绍Matlab中如何处理异常值的代码。

Matlab中处理异常值的方法有很多，常用的有3种：截尾法、平均值替代法和中位数替代法。

下面分别介绍这3种方法的代码实现。

1. 截尾法截尾法是将超出一定范围的数值全部剔除。

例如，设定一个范围为[Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR]，即保留在箱线图上下限之内的数据。

Matlab中的实现代码如下：```matlabfunction data = truncate(data)Q1 = prctile(data,25);Q3 = prctile(data,75);IQR = Q3-Q1;lower = Q1-1.5*IQR;upper = Q3+1.5*IQR;data(data<lower) = lower;data(data>upper) = upper;end```2. 平均值替代法平均值替代法是将异常值替换为整个数据集的平均值。

Matlab中的实现代码如下：```matlabfunction data = replace_mean(data)mean_data = mean(data);std_data = std(data);lower = mean_data-3*std_data;upper = mean_data+3*std_data;data(data<lower) = mean_data;data(data>upper) = mean_data;end```3. 中位数替代法中位数替代法是将异常值替换为整个数据集的中位数。

Matlab中的实现代码如下：```matlabfunction data = replace_median(data)median_data = median(data);mad_data = mad(data,1);lower = median_data-3*mad_data;upper = median_data+3*mad_data;data(data<lower) = median_data;data(data>upper) = median_data;end```这3种方法的代码实现比较简单，但是需要根据数据的特点选择合适的方法。

毕业论文（设计）材料题目：基于 MATLAB 的线性盲信号分离算法的研究学生姓名：孙烽原学生学号：0908030229系别：电气信息工程学院专业：电子信息工程届别：2013指导教师：张大雷填写说明1、本材料包括淮南师范学院本科毕业论文（设计）任务书、开题报告以及毕业论文（设计）评审表三部分内容。

2、本材料填写顺序依次为：（1）指导教师下达毕业论文（设计）任务书；（2）学生根据毕业论文（设计）任务书的要求，在文献查阅的基础上撰写开题报告，送交指导教师审阅并签字认可；（3）毕业论文（设计）工作后期，学生填写毕业论文（设计）主要内容，连同毕业论文（设计）全文一并送交指导教师审阅，指导教师根据学生实际完成的论文（设计）质量进行评价；（4）指导教师将此表连同学生毕业论文（设计）全文一并送交评阅教师评阅。

3、指导教师、评阅教师对学生毕业论文（设计）的成绩评定均采用百分制。

4、毕业论文（设计）答辩记录不包括在此表中。

一、毕业论文（设计）任务书要求完成的主要任务及达到的目标顾名思义，盲信号是指未知的、有杂乱无章特征的信号，人们难以得知源信号以及源信号的结合形式。

对于盲信号的处理是通信时代比较前沿的技术之一，从接收信号中尽力还原源信号的技术称为盲源分离、盲信号提取。

这已经称为通信信号学术领域的研究焦点。

盲信号处理如今广泛被语音识别、语音增强、图像处理、通信系统、地震探测、遥感、数据挖掘、计量经济学、医学成像等领域所应用。

根据传输介质的不同混合方式，盲信号处理有线性瞬时混合信号盲处理、线性卷积混合信号盲处理、非线性混合信号盲处理三种。

本研究主要讨论有线性瞬时混合信号忙处理的计算方法。

•对盲信号处理学各类算法的了解和掌握；•对有线瞬时混合信号忙处理方法的熟悉和精通；•对于MATLAB软件的熟练操作；•实现用MATLAB软件实现对线性盲信号分离算法。

在此基础上巩固、加深和扩大MATLAB应用的知识面，进一步了解用此款软件对数字信号处理、数字图像处理、工程设计等的应用。

盲源分离应用领域
盲源分离（BSS: Blind Source Separation），又称为盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号（观测信号）中分离出各源信号的过程。

盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。

盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道的混合矩阵。

应用领域
盲源信号分离是一种功能强大的信号处理方法，在生物医学信号处理，阵列信号处理，语音信号识别，图像处理及移动通信等领域得到了广泛的应用。

盲源分离（BSS：Blind source separation），是信号处理中一个传统而又极具挑战性的问题，BSS指仅从若干观测到的混合信号中恢复出无法直接观测的各个原始信号的过程，这里的“盲”，指源信号不可测，混合系统特性事先未知这两个方面。

在科学研究和工程应用中，很多观测信号都可以看成是多个源信号的混合，所谓鸡尾酒会
问题就是个典型的例子。

其中独立分量分析ICA（Independent component analysis）是一种盲源信号分离方法，它已成为阵列信号处理和数据分析的有力工具，而BSS比ICA适用范围更宽。

目前国内对盲信号分离问题的研究，在理论和应用方面取得了很大的进步，但是还有很多的问题有待进一步研究和解决。

模糊神经和模糊聚类的MATLAB实现模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，用于处理不确定性和模糊性问题。

它具有模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习和优化能力。

在MATLAB中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来实现模糊神经网络。

下面将介绍如何使用MATLAB实现模糊神经网络。

首先，我们需要定义输入和输出的模糊集合。

可以使用Fuzzy Logic Toolbox提供的各种方法来定义模糊集合的隶属函数，例如使用trimf定义三角隶属函数或者使用gaussmf定义高斯隶属函数。

```input1 = trimf(inputRange, [a1, b1, c1]);input2 = gaussmf(inputRange, [mean, sigma]);output = trapmf(outputRange, [d1, e1, f1, g1]);```接下来，可以使用FIS Editor界面来创建和训练模糊神经网络。

在MATLAB命令窗口中输入fuzzy命令即可打开FIS Editor界面。

在FIS Editor界面中，可以添加输入和输出变量，并设置它们的隶属函数。

然后，可以添加规则来定义输入与输出之间的关系。

规则的形式可以使用自然语言或者模糊规则表达式(Fuzzy Rule Expression)。

训练模糊神经网络可以使用基于模糊神经网络的系统识别方法。

在MATLAB中，可以使用anfis函数来进行自适应网络训练。

anfis函数可以根据训练数据自动调整隶属函数参数和规则权重，以优化模糊神经网络的性能。

```fis = anfis(trainingData);```使用trainfis命令可以将训练好的模糊神经网络应用于新的数据。

trainfis命令将输入数据映射到输出模糊集中，并使用模糊推理进行预测。

输出结果是一个模糊集，可以使用defuzz命令对其进行模糊化。

文章标题：深度探讨复数信号盲源分离在Matlab中的应用一、引言复数信号盲源分离是一种在信号处理领域中广泛应用的技术，它可以从混合信号中分离出原始的复数信号成分。

在Matlab中，我们可以通过各种算法和工具来实现复数信号盲源分离，这为我们的信号处理工作提供了便利。

本文将对复数信号盲源分离在Matlab中的应用进行全面评估，并深入探讨其原理、算法和实际应用。

二、原理和算法复数信号盲源分离的原理是基于独立成分分析（ICA）的方法，它通过对混合信号进行适当的处理，使得在处理后的信号中各个成分之间具有尽可能独立的性质。

在Matlab中，我们可以使用FastICA等函数和工具来实现这一算法，从而达到复数信号盲源分离的效果。

值得注意的是，不同的算法对于不同类型的复数信号可能有不同的适用性，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法来实现盲源分离。

三、实际应用复数信号盲源分离在实际应用中具有广泛的用途，例如在语音信号处理、生物医学信号处理、雷达信号处理等领域都有着重要的应用。

在Matlab中，我们可以通过编写相应的脚本和程序来实现对不同类型复数信号的盲源分离，从而为实际应用提供了便利。

Matlab提供了丰富的可视化工具，可以帮助我们直观地观察盲源分离的效果，从而对处理结果进行评估和调整。

四、个人观点和理解在我看来，复数信号盲源分离在Matlab中的应用是一项非常有挑战性和有趣的工作。

通过深入学习和实践，我发现这一技术可以帮助我们从复杂的混合信号中提取出有用的信息，为信号处理和分析工作提供了新的思路和方法。

我也意识到在实际应用中，需要结合具体问题的特点和算法的适用性来选择合适的盲源分离方法，这需要我们不断学习和探索。

五、总结和回顾通过本文的深度探讨，我们对复数信号盲源分离在Matlab中的应用有了全面的了解。

从原理和算法到实际应用，我们对这一技术有了更深入的认识，并对其在信号处理领域的重要性有了更加清晰的认识。

Matlab通信仿真常用函数信源函数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MATLAB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T aylor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。

matlab 英文模糊匹配算法在MATLAB中，模糊匹配算法主要用于在字符串处理和文本分析中找到与给定字符串相似的字符串。

以下是一些常见的MATLAB中用于模糊匹配的算法：1. Levenshtein 距离算法Levenshtein距离是一种用于计算两个字符串之间的编辑距离的算法，即通过插入、删除和替换操作，将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作次数。

MATLAB中，可以使用editdist函数来计算Levenshtein距离。

str1='example';str2='exmple';distance=editdist(str1,str2);2. Jaccard 相似性算法Jaccard相似性是一种用于比较两个集合相似性的方法，可以应用于字符串的字符集。

在MATLAB中，可以使用jaccard函数来计算两个字符串之间的Jaccard相似性。

str1='example';str2='exmple';similarity=1-jaccard(str1,str2);3. Dice 系数算法Dice系数是一种用于计算两个集合相似性的方法，特别适用于字符集的相似性计算。

在MATLAB中，可以使用dice函数来计算两个字符串之间的Dice系数。

str1='example';str2='exmple';similarity=1-dice(str1,str2);4. 向量空间模型(Vector Space Model)向量空间模型通常用于文本相似性和匹配。

可以使用诸如cosine等函数来计算两个文本向量之间的余弦相似性。

doc1=tokenizedDocument("This is an example");doc2=tokenizedDocument("This is another example");vec1=doc2vec(bag,doc1);vec2=doc2vec(bag,doc2);similarity=cosine(vec1,vec2);以上是一些在MATLAB中用于模糊匹配的算法和函数的简单介绍。

ADS与Matlab协同仿真下的盲源分离实现杜元军;高勇【摘要】盲源分离是信号处理领域发展起来的一个新分支,越来越受到人们的关注和重视,并广泛应用于无线通信、生物医学、语音和图像处理等诸多领域.其优势在于能在各源信号和传输信道参数均未知的情况下,仅仅利用源信号的多个混合信号就能恢复源信号的各个独立成分.ADS作为一款强大的仿真设计软件,在数字信号处理领域已得到了广泛的运用.通过在ADS中搭建仿真平台,并利用ADS与Matlab 协同仿真,在ADS中实现盲源分离,可以很好地发挥两种软件各自的优点,从而为从事系统和电路研究人员提供一种新的仿真方法.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)013【总页数】4页(P73-75,78)【关键词】ADS;协同仿真;盲源分离;Matlab【作者】杜元军;高勇【作者单位】四川大学,电子信息学院,四川,成都,610065;四川大学,电子信息学院,四川,成都,610065【正文语种】中文【中图分类】TN7130 引言ADS是美国安捷伦公司推出的一种图形化的编程语言和开发环境，它是在HPEESOF系列EDA软件基础上发展完善起来的大型综合设计软件，为系统和电路工程师开发各种形式的电路系统提供了方便。

ADS软件允许设计者利用ADS软件提供的多种定制和通用算法模型或C语言、Matlab语言灵活地编写算法并利用ADS Ptolemy仿真器进行算法仿真。

从而使从事算法研究的人员能够很快地对算法进行验证，给设计带来了很大的方便。

在提高开发效率的同时，ADS软件的系统仿真提供了通信系统的自顶向下设计和自底向上验证的能力，可以在ADS软件中进行信号处理、射频的单独仿真或进行不同部分的协同仿真，帮助设计师提早完成系统设计。

在数字信号处理算法库中，ADS软件已经提供了针对于GSM，CDMA，WCDAM，CDMA2000，TD-SCDMA，WLAN的设计库和信道模型。