太阳黑子的年平均出现次数100年统计
年份次数年份次数年份次数
1770 101 1803 43 1836 122
1771 82 1804 48 1837 138
1772 66 1805 42 1838 103
1773 35 1806 28 1839 86
1774 31 1807 10 1840 63
1775 7 1808 8 1841 37
1776 20 1809 2 1842 24
1777 92 1810 0 1843 11
1778 154 1811 1 1844 15
1779 125 1812 5 1845 40
1780 85 1813 12 1846 62
1781 68 1814 14 1847 98
1782 38 1815 35 1848 124
1783 23 1816 46 1849 96
1784 10 1817 41 1850 66
1785 24 1818 30 1851 64
1786 83 1819 24 1852 54
1787 132 1820 16 1853 39
1788 131 1821 7 1854 21
1789 118 1822 4 1855 7
1790 90 1823 2 1856 4
1791 67 1824 8 1857 23
1792 60 1825 17 1858 55
1793 47 1826 36 1859 94
1794 41 1827 50 1860 96
1795 21 1828 62 1861 77
1796 16 1829 67 1862 59
1797 6 1830 71 1863 44
1798 4 1831 48 1864 47
1799 7 1832 28 1865 30
1800 14 1833 8 1866 16
1801 34 1834 13 1867 7
1802 45 1835 57 1868 37
1869 74
Matlab程序输出该数据的图形
y=[101 82 66 35 31 7 20 92 154 125 85 68 38 23 10 24 83 132 131 118 90 67 60 47 41 21 16 6 4 7 14 34 45 43 48 42 28 10 8 2 0 1 5 12 14 35 46 41 30 24 16 7 4 2 8 17 36 50 62 67 71 48 28 8 13 57 122 138 103 86 63 37 24 11 15 40 62 98 124 96 66 64 54 39 21 7 4 23 55 94 96 77 59 44 47 30 16 7 37 74];
x=[1:1:100];
plot(x,y);
xlabel('年份');
ylabel('次数');
title('太阳黑子年平均出现次数')
由图可以看出，太阳黑子活动大约有一定的周期性，大约是十几年
自相关函数的程序
dt=1;
t=[0:dt:99];
x=[101 82 66 35 31 7 20 92 154 125 85 68 38 23 10 24 83 132 131 118 90 67 60 47 41 21 16 6 4 7 14 34 45 43 48 42 28 10 8 2 0 1 5 12 14 35 46 41 30 24 16 7 4 2 8 17 36 50 62 67 71 48 28 8 13 57 122 138 103 86 63 37 24 11 15 40 62 98 124 96 66 64 54 39 21 7 4 23 55 94 96 77 59 44 47 30 16 7 37 74];
[a,b]=xcorr(x,'unbiased');
plot(b*dt,a)
局部放大后的图形
由图可知，周期为十年左右。
x=[1:1:100];
>> y=[101 82 66 35 31 7 20 92 154 125 85 68 38 23 10 24 83 132 131 118 90 67 60 47 41 21 16 6 4 7 14 34 45 43 48 42 28 10 8 2 0 1 5 12 14 35 46 41 30 24 16 7 4 2 8 17 36 50 62 67 71 48 28 8 13 57 122 138 103 86 63 37 24 11 15 40 62 98 124 96 66 64 54 39 21 7 4 23 55 94 96 77 59 44 47 30 16 7 37 74];
>> Y=fft(y);
>> A=abs(Y);
>> N=length(A);
>> A=A(1:N/2);
>> A(1)=0;
>> plot(1:N/2,A)
>> [maxi,ind]=max(A); >> ind
ind =
11
>> N/ind
ans =
9.0909
摘要 本次设计主要是以Matlab为基础平台，对FM信号进行仿真。介绍了FM信号，及其调制和解调的基本原理，并设计M文件，分析在混入噪声环境下的波形失真，以及分析FM的抗噪声性能。本设计的主要目的是对Matlab的熟悉和对模拟通信理论的更深化理解。 关键词：Matlab；FM；噪声
前言 (2) 1 设计基础 (3) 1.1 Matlab及M文件的简介 (3) 1.2模拟调制概述 (4) 1.2.1模拟调制系统各个环节分析 (5) 1.2.2 模拟调制的意义 (6) 2 FM基本原理与实现 (7) 2.1 FM的基本原理 (7) 2.1.1调制 (7) 2.1.2解调 (8) 2.2 FM的实现 (8) 2.2.1 FM调制的实现 (8) 2.2.2 FM解调的实现 (9) 2.3 调频系统的抗噪声性能 (10) 2.3.1 高斯白噪声信道特性 (10) 3 FM的仿真实现与分析 (14) 3.1 未加噪声的FM解调实现 (14) 3.2 叠加噪声时的 FM解调 (16) 总结 (20) 致谢 (21) 参考文献 (22) 附录 (23)
通信按照传统的理解就是信息的传输。在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的命脉。信息作为一种资源，只有通过广泛传播与交流，才能产生利用价值，促进社会成员之间的合作，推动社会生产力的发展，创造出巨大的经济效益。而通信作为传输信息的手段或方式，与传感技术、计算机技术相融合，已成为21世纪国际社会和世界经济发展的强大动力。可以预见，未来的通信对人们的生活方式和社会的发展将会产生更加重大和意义深远的影响。 在通信系统中，从消息变换过来的原始信号所占的有效频带往往具有频率较低的频谱分量(例如语音信号)，如果将这种信号直接在信道中进行传输，则会严重影响信息传送的有效性和可靠性，因此这种信号在许多信道中均是不适宜直接进行传输的。在通信系统的发射端通常需要有调制过程，将调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，使之转换成适于信道传输或便于信道多路复用的已调信号；而在接收端则需要有解调过程，以恢复原来有用的信号。调制解调方式常常决定了一个通信系统的性能。随着数字化波形测量技术和计算机技术的发展，可以使用数字化方法实现调制与解调过程。 调制在通信系统中具有重要的作用。通过调制，不仅可以进行频谱搬移，把调制信号的频谱搬移到所希望的位置上，从而将调制信号转换成适合于信道传输或便于信道多路复用的已调信号，而且它对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。调制方式往往决定了一个通信系统的性能。调制技术是指把基带信号变换成传输信号的技术。基带信号是原始的电信号，一般是指基本的信号波形，在数字通信中则指相应的电脉冲。在无线遥测遥控系统和无线电技术中调制就是用基带信号控制高频载波的参数（振幅、频率和相位），使这些参数随基带信号变化。用来控制高频载波参数的基带信号称为调制信号。未调制的高频电振荡称为载波（可以是正弦波，也可以是非正弦波，如方波、脉冲序列等）。被调制信号调制过的高频电振荡称为已调波或已调信号。已调信号通过信道传送到接收端，在接收端经解调后恢复成原始基带信号。
2012.3 26 基于MATLAB 的太阳黑子时间序列 分析与仿真 周园 肖洪祥 董俊飞 桂林理工大学信息科学与工程学院 广西 541004 摘要：本文研究了时间序列的分析方法，具体分析了基于最大Lyapunov 指数的方法在太阳黑子时间序列分析中的应用。介绍利用MATLAB 对太阳黑子时间序列进行分析与仿真的方法，并给出相关的流程、程序和相应的仿真结果。最终证明太阳黑子时间序列是一个混沌时间序列。 关键词：混沌时间序列；最大Lyapunov 指数；太阳黑子数；仿真 0 引言 在非线性系统中，初始条件的微小变化，往往会导致结果以指数级的大小发生分离，这时我们称这个系统存在混沌。时间序列是非线性动力系统的一种模型。如果时间序列对初始条件敏感，采用传统线性时间序列分析方法将很难予以分析，因此传统时间序列预测模型对混沌时间序列的拟合和预测准确度都很差。经过混沌学的发展，可以使用序列本身的规律对其进行预测。Lyapunov 指数法即是其中之一。通过最大Lyapunov 指数的数值，可以判断一个时间序列是否是混沌时间序列，亦即该非线性系统中是否存在着混沌。本文对太阳黑子序列进行分析，证明其是一个混沌时间序列。 1 基于Lyapunov 指数的时间序列分析方法 对时间序列进行分析，首先必须进行相空间重构。根据有限的数据重构吸引子以研究系统动力行为的方法即是相空间重构。主要思想为：系统中每个分量的演化皆是由与之联系的其他分量所决定的，相关分量的信息隐含在任意其他分量的变化过程中，即是运用系统的任何一个观察量可以重构出整个系统的模型。 设时间序列为{}t x ，其中1,2,...,t N =。重构相空间m R 的元素组为： (1)(,,)(,,...,),T=1,2,3,...,T T T T m X m N X X X p τττ++-= (1) 其中，N 为重构相空间维数；τ为延迟时间间隔数，且为正整数；(1)p N m τ=--为时间序列嵌入相空间的向量数，N 为时间序列的数据点数。 由Tokens 定理，在理论条件下可任选τ。但在现实条件下时间序列都是有限长且有噪声的。因而在重构相空间时， τ的选取至关重要。目前所采用的方法大多是通过经验来选 择τ， 从而使得T X 和T X τ+相互独立并不完全相关。 Lyapunov 指数是描述奇异吸引子性质的数据量。在m 维离散系统中存在m 个Lyapunov 指数，即Lyapunov 指数族。正的Lyapunov 指数意为在此维度方向，系统以指数级速度分离。1983年，G.Grebogi 证明了若最大Lyapunov 指数 max 0λ>，则系统一定存在着混沌。因此要判断一个时间序 列是否为混沌时间序列，必须求出其最大Lyapunov 指数。为了保证领域点沿着不同的轨道运动，最近邻域点间必须有分离间隔。此处取分离间隔为/w T t =?，其中T 为用FFT 计算出的序列平均周期；t ?为序列的采样周期。 2 计算机仿真步骤 仿真步骤如图1所示。输入太阳黑子年平均序列，通过 FFT 算法计算得到其平均周期T 。计算分离间隔作为时间窗 ωτ。由公式得到嵌入维数m 。运用所得的参数使用Wolf 法 算出最大Lyapunov 指数。进而判断该序列是否是混沌序列。
Matlab分布式计算工具箱使用指南 使用Matlab进行分布式计算需要两个产品： 1、分布式计算工具箱(Distributed Computing Toolbox) 2、Matlab分布计算引擎MDCE(Matlab Distributed Computer Engine) MDCE主要用于执行Clinet Session中定义的job和task 一、安装MDCE MDCE安装在D:\Program Files\MATLAB\R2008a\toolbox\distcomp\bin目录下： 在Matlab的command windows中执行 mdce install %安装引擎 mdce start %启动引擎 执行上面两条命令后，分布式计算引擎服务程序就安装完毕了。MDCE就是一个服务进程，在使用MDCE 之前需要首先启动它。 二、启动一个Job Manager startjobmanager -name matlabsky -v %启动一个名为matlabsky的作业管理进程 jm = findResource('scheduler','type','jobmanager', 'Name', 'matlabsky'); %找出PC上有效的分布计算资源 三、启动Worker startworker -name worker1 out = findResource('worker') waitForState(job, 'finished',1000) jm=findResource('scheduler','type','jobmanager','name','default_jobma nager'); 四、分布式计算工具箱示例 在运行示例之前，必须先安装 MDCE，然后启动一个Job Manager 和若干个Worker，并且在Job Manager中注册Worker。要查看MDCE进程的状态，可以用nodestatus.bat批处理文件来查看。如果在Job Manager中没有注册Worker，那么Job Manager就没有办法把任务分配给Worker计算，当调用waitForState(job, 'finished')命令时，就会发生死锁。 1、Programming a Basic Job with a Job Manager jm=findResource('scheduler','type','jobmanager','name','ccy'); j = createJob(jm); createTask(j, @sum, 1, {[1 1]}); createTask(j, @sum, 1, {[2 2]}); createTask(j, @sum, 1, {[3 3]}); submit(j); waitForState(j) results = getAllOutputArguments(j)
闽江学院 《通信原理设计报告》 题目：基于MATLAB的模拟调制系统仿真与测试学院：计算机科学系 专业：12通信工程 组长：曾锴（3121102220） 组员：薛兰兰（3121102236） 项施旭（3121102222） 施敏（3121102121） 杨帆（3121102106） 冯铭坚（3121102230） 叶少群（3121102203） 张浩（3121102226） 指导教师：余根坚 日期：2014年12月29日——2015年1月4日
摘要在通信技术的发展中，通信系统的仿真是一个重点技术，通过调制能够将信号转化成适用于无线信道传输的信号。 在模拟调制系统中最常用最重要的调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。在幅度调制中，文中以调幅、双边带和单边带调制为研究对象，从原理等方面阐述并进行仿真分析；在角度调制中，以常用的调频和调相为研究对象，说明其调制原理，并进行仿真分析。利用MATLAB下的Simulink工具箱对模拟调制系统进行仿真，并对仿真结果进行时域及频域分析，比较各个调制方式的优缺点，从而更深入地掌握模拟调制系统的相关知识，通过研究发现调制方式的选取通常决定了一个通信系统的性能。 关键词模拟调制；仿真；Simulink 目录 第一章绪论 (1) 1.1 引言 (1) 1.2 关键技术 (1) 1.3 研究目的及意义 (2) 1.4 本文工作及内容安排 (2) 第二章模拟调制原理 (3) 2.1 幅度调制原理 (3) 2.1.1 AM调制 (4) 第三章基于Simulink的模拟调制系统仿真与分析 (6) 3.1 Simulink工具箱简介 (6) 3.2 幅度调制解调仿真与分析 (8) 3.2.1 AM调制解调仿真及分析 (8) 第四章总结 (12) 4.1 代码 (13) 4.2 总结 (14)
太阳黑子周期分析 1：计算太阳黑子周期 1）、选取历年的太阳黑子数据 本次作业选取的是1700—1999年的太阳黑子数据。将数据导入matlab中，并绘制太阳黑子数随年份变化的关系曲线。如图1所示。 程序如下: clear load sunspot.dat year =sunspot(:,1); sunspot =sunspot(:,2); plot(year(1:300),sunspot(1:300),'b.-'); xlabel ('years'); ylabel('sunspot data'); title('1700—1999年太阳黑子数是随年份变化的关系曲线 '); grid on 图1、太阳黑子数随年份的变化曲线 2）：利用功率谱密度函数分析周期 1、对已经得到的Wolfer数进行FFT变换分析它的变化规律，并作功率与频率的关系图。 y=fft (sunspot (1:300)); y(1)=[];
n=length(y); power =abs(y(1:n/2)).^2; q=1/2; f= (1:n/2)/(n/2)*q; plot(f, power); xlabel('周期/年');title('周期图'); 运行结果如图2所示。 图2、太阳黑子的功率谱 为了清楚起见，取功率和频率的前50个分量作它的周期图，程序如下: plot(f(1:50),power(1:50)); xlabel('频率'); 运行结果如图3所示。
图3、功率和频率的前50个分量的周期图 2、确定太阳黑子的活动周期，画出功率与周期的关系图。程序如下： T=1./f; plot (T, power); axis ([0 50 0 7e+6]); %X轴围是0-50，Y轴围是0-7*10^6 xlabel ('周期');ylabel('功率'); grid on %在功率与周期的关系图上标出功率的最高点，该位置对应的周期即为太阳黑子活动的周期。程序如下： hold on index=find(power==max(power)); m=num2str(T(index)); plot(T(index),power(index),'r.','MarkerSize',25); text(T(index)+2,power(index),['T=',m]); hold off 运行结果如图4所示：
一．简答题(每题5分，共40分) 1．数组运算和矩阵运算的运算符有什么区别？ 答：在加、减运算时数组运算与矩阵运算的运算符相同，乘、除和乘方运算时，在矩阵运算的运算符前加一个点即为数组运算，如a*b为矩阵乘，a.*b为数组乘。 2. 命令文件与函数文件的主要区别是什么？ 答：（1）命令文件是一系列命令的组合，函数文件的第一行必须用function说明； （2）命令文件没有输入参数，也不用返回参数，函数文件可以接受输入参数，也可以返回参数； （3）命令文件处理的变量为工作空间变量，函数文件处理的变量为函数内部的局部变量，也可以处理全局变量。 3. 如何定义全局变量？ 答：用关键字global可以把一个变量定义为全局变量，在M文件中定义全局变量时，如果在当前工作空间已经存在了相同的变量，系统将会给出警告，说明由于将该变量定义为全局变量，可能会使变量的值发生改变，为避免发生这种情况，应该在使用变量前先将其定义为全局变量。 4. 什么是Simulink ? 答：Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支持连续的、离散的或二者混合的线性和非线性系统，也支持具有多种采样速率的多速率系统。 5. 如何在Simulink中进行指定仿真时间的操作? 选择Simulation菜单打开参数设置对话框，在Solver页面中第一项Simulation time 中通过输入开始时间和结束时间来确定仿真时间。 6. MATLAB的变量命名有什么规则？能用”NaN”来作为变量名吗，为什么？ 答：变量可以包括数字、字母、下划线，必须以字母开头 可以，因为符合变量名命名规则 7. 简述MATLAB命令窗的主要作用？ 答：命令窗口是MATLAB的主要交互窗口，用于输入命令并显示除图形以外的所有执行结果。是MATLAB提供给用户使用的管理功能的人机界面，其管理功能包括：管理工作空间中的变量、数据的输入输出的方式和方法，开发、调试、管理M 文件和M函数的各种工具。 8. 简述MATLAB桌面集成环境包括的7个窗口及其主要功能？ 答：桌面是MATLAB的主要工作界面。命令窗口是MATLAB的主要交互窗口，用于输入命令并显示除图形以外的所有执行结果。工作空间管理窗口用于显示当前计算机内存中MATLAB变量的名称、数学结构、该变量的字节数及其类型，可对变量进行观察、编辑、保存和删除。命令历史窗口显示用户在命令窗口中所输入的每条命令的历史记录，并标明使用时间，这样可以方便用户查询。当前目录窗口显示当前用户工作所在的路径。Start菜单用于选择菜单中的命令执行MATLAB产品的各种工具，并且可以查阅MATLAB所含的各种资源。编译窗口为用户提供了一个图形界面进行M文件的编写和调试。 二．编程题(每题10分，共60分) 1.编写M文件，使用for循环计算f=5^x，当f（x）>500就终止程序，在命令窗口中调用函数文件，求终止程序时f的值和n运行的值分别为多少? 解： function[y]=f(x) % 2分 for x=1:00 % 4分 f=5^x if f>500 f=z n=x break % 4分 end end 2. 编写程序分别对符号表达式23 3546 f x y x y =+-+的x和y求一阶微分。 解：smys x y % 2分 f=3*x^2+5*y^3-4*x+6*y; % 4分 dfdx=diff(f)% 对x求一阶微分% 2分 dfdy=diff(f,y)% 对y求一阶微分% 2分 3. 写出用黑色画出一条正弦虚线和一条余弦点划线，时间为0到2π并标记横坐标和纵坐标，并限定x轴和y轴的显示范围，并添加图例的步骤。 解： x=0:pi/10:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); %4分 plot(x,y1,’:b’,x,y2,’-.b’) % 2分 xlabel(‘x’) ylabel(‘y’) %2分 axis([0 2*pi -1 1]) %2分 第1页（共2页）
Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方 法 1MATLAB分布式并行计算服务器介绍 MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的worker。MATLAB Distributed Computing Server还支持交互式和批处理工作流。此外，使用Parallel Computing Toolbox 函数的MATLAB 应用程序还可利用MATLAB Compiler （MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。这些可执行应用程序和共享库可以连接至MATLAB Distributed Computing Server的worker，并在计算机集群上执行MATLAB同时计算，加快大型作业执行速度，节省运行时间。 MATLAB Distributed Computing Server 支持多个调度程序：MathWorks 作业管理器（随产品提供）或任何其他第三方调度程序，例如Platform LSF、Microsoft Windows Compute Cluster Server（CCS）、Altair PBS Pro，以及TORQUE。 使用工具箱中的Configurations Manager（配置管理器），可以维护指定的设置，例如调度程序类型、路径设置，以及集群使用政策。通常，仅需更改配置名称即可在集群间或调度程序间切换。 MATLAB Distributed Computing Server 会在应用程序运行时在基于用户配置文件的集群上动态启用所需的许可证。这样，管理员便只需在集群上管理一个服务器许可证，而无需针对每位集群用户在集群上管理单独的工具箱和模块集许可证。 作业（Job）是在MATLAB中大量的操作运算。一个作业可以分解不同的部分称为任务（Task），客户可以决定如何更好的划分任务，各任务可以相同也可以不同。MALAB中定义并建立作业及其任务的会话（Session）被称为客户端会话，通常这是在你用来编写程序那台机器上进行的。客户端用并行计算工具箱来定义和建立作业及其任务，MDCE通过计算各个任务来执行作业并负责把结果返
课程设计任务书 学生姓名：杨刚专业班级：电信1302 指导教师：工作单位：武汉理工大学 题目：信号分析处理课程设计 －基于MATLAB的模拟信号频率调制（FM）与解调分析 初始条件： 1.Matlab6.5以上版本软件； 2.先修课程：通信原理等； 要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求） 1、利用MATLAB中的simulink工具箱中的模块进行模拟频率（FM）调制与解调，观 察波形变化 2、画出程序设计框图，编写程序代码，上机运行调试程序，记录实验结果（含计算结 果和图表等），并对实验结果进行分析和总结； 3、课程设计说明书按学校统一规范来撰写，具体包括： ⑴目录；⑵理论分析； ⑶程序设计；⑷程序运行结果及图表分析和总结； ⑸课程设计的心得体会（至少800字，必须手写。）； ⑹参考文献（不少于5篇）。 时间安排： 周一、周二查阅资料，了解设计内容； 周三、周四程序设计，上机调试程序； 周五、整理实验结果，撰写课程设计说明书。 指导教师签名： 2013 年 7月 2 日 系主任（或责任教师）签名： 2013年 7月 2日
目录 1 Simulink简介 (1) 1.1 Matlab简介······················································错误！未定义书签。 1.2 Simulink介绍 ···················································错误！未定义书签。 2 原理分析 ·····························································错误！未定义书签。 2.1通信系统 ·························································错误！未定义书签。 2.1.1通信系统的一般模型 ···································错误！未定义书签。 2.1.2 模拟通信系统 (3) 2.2 FM调制与解调原理···········································错误！未定义书签。 3 基于Matlab方案设计 (6) 3.1 Matlab代码 (6) 3.2 Matlab仿真 (8) 4 基于Simulink方案设计 (12) 4.1 使用Simulink建模和仿真的过程 (12) 4.1.1 Simulink模块库简介 (12) 4.1.2 调制解调模块库简介 (13) 4.2 FM调制与解调电路及仿真 (14) 4.3 仿真结果分析 (17) 5 心得体会 ·····························································错误！未定义书签。 6 参考文献 (20) 本科生课程设计评定表
太阳黑子（太阳的暗黑斑点）编辑[tài yáng hēi zǐ] 太阳黑子（sunspot）是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本、最明显的。一般认为，太阳黑子实际上是太阳表面一种炽热气体的巨大漩涡，温度大约为3000-4500K。因为其温度比太阳的光球层表面温度要低1000到2000摄氏度（光球层表面温度约为6000摄氏度），所以看上去像一些深暗色的斑点。太阳黑子很少单独活动，通常是成群出现。黑子的活动周期为11.2年，活跃时会对地球的磁场产生影响，主要是使地球南北极和赤道的大气环流作经向流动，从而造成恶劣天气，使气候转冷。严重时会对各类电子产品和电器造成损害。 目录1基本信息 2活动周期 3黑子特性 4黑子成因 5观测历史 6相关影响 7与人患病 8黑子的形成 1基本信息在太阳的光球层上，有一些旋涡状的气流，像是一个浅盘，中间下凹，看起来是黑色的，这些旋涡状气流就是太阳黑子（sunspot）。黑子本身并不黑，之所以看得黑是因为比起光球来，它的温度要低一、二千度，在更加明亮的光球衬托下，它就成为看起来像是没有什么亮光的暗黑的黑子了。太阳黑子 太阳黑子是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本，最明显的活动现象。一般认为，太阳黑子实际上是太阳表面一种炽热气体的巨大漩涡，温度大约为4000K （热力学温标单位）。因为比太阳的光球层表面温度要低（光球层表面温度约为6000摄氏度），所以看上去是一些深暗色的斑点。太阳黑子其实并不黑，因为旋涡状气流的温度为4600℃，比太阳表面的正常温度低1400℃还多，所以看上去是黑的。太阳黑子很少单独活动。常常成群出现。 太阳黑子虽然颜色较"深"，但是在观测情况下，与太阳耀斑同样清晰显眼。天文学家把太阳黑子最多的年份称为“太阳活动峰年”，太阳黑子最少的年份称为“太阳活动谷年”[1] 太阳黑子与耀斑 2活动周期太阳耀斑 太阳黑子是太阳表面因温度相对较低而显得“黑”的局部区域。中国是世界上最先发现黑子的国家，早在中国古代，当时的中国人就已发现了黑子的存在。在汉书五行志中说汉成帝河平元年三月乙末，日出黄，有黑气，如大钱，据日中央。 黑子一般成群出现在太阳表面，天文学家又将其称为“黑子群”。黑子的形成周期短，形成后几天到几个月就会消失，新的黑子又会产生。太阳黑子是太阳活动的重要标志，其活动存在着明显的周期性，周期平均为11.1年。黑子群对地球的磁场和电离层会造成干扰，并在地球的两极地区引发极光。
信号与系统的MATLAB 仿真 一、信号生成与运算的实现 1.1 实现)3(sin )()(π±== =t t t t S t f a )(sin )sin()sin(sin )()(t c t t t t t t t S t f a '=' '== ==πππ π ππ m11.m t=-3*pi:0.01*pi:3*pi; % 定义时间范围向量t f=sinc(t/pi); % 计算Sa(t)函数 plot(t,f); % 绘制Sa(t)的波形 运行结果： 1.2 实现)10() sin()(sin )(±== =t t t t c t f ππ m12.m t=-10:0.01:10; % 定义时间范围向量t f=sinc(t); % 计算sinc(t)函数 plot(t,f); % 绘制sinc(t)的波形 运行结果： 1.3 信号相加：t t t f ππ20cos 18cos )(+= m13.m syms t; % 定义符号变量t f=cos(18*pi*t)+cos(20*pi*t); % 计算符号函数f(t)=cos(18*pi*t)+cos(20*pi*t) ezplot(f,[0 pi]); % 绘制f(t)的波形 运行结果：
1.4 信号的调制：t t t f ππ50cos )4sin 22()(+= m14.m syms t; % 定义符号变量t f=(2+2*sin(4*pi*t))*cos(50*pi*t) % 计算符号函数f(t)=(2+2*sin(4*pi*t))*cos(50*pi*t) ezplot(f,[0 pi]); % 绘制f(t)的波形 运行结果： 1.5 信号相乘：)20cos()(sin )(t t c t f π?= m15.m t=-5:0.01:5; % 定义时间范围向量 f=sinc(t).*cos(20*pi*t); % 计算函数f(t)=sinc(t)*cos(20*pi*t) plot(t,f); % 绘制f(t)的波形 title('sinc(t)*cos(20*pi*t)'); % 加注波形标题 运行结果：
Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据 只有1700-1987年的 年份黑子数： 1700 5.0 1701 11.0 1702 16.0 1703 23.0 1704 36.0 1705 58.0 1706 29.0 1707 20.0 1708 10.0 1709 8.0 1710 3.0 1711 0.0 1712 0.0 1713 2.0 1714 11.0 1715 27.0 1716 47.0 1717 63.0 1718 60.0 1719 39.0 1720 28.0 1721 26.0 1722 22.0 1723 11.0 1724 21.0 1725 40.0 1726 78.0 1727 122.0 1728 103.0 1729 73.0 1730 47.0 1731 35.0
1733 5.0 1734 16.0 1735 34.0 1736 70.0 1737 81.0 1738 111.0 1739 101.0 1740 73.0 1741 40.0 1742 20.0 1743 16.0 1744 5.0 1745 11.0 1746 22.0 1747 40.0 1748 60.0 1749 80.9 1750 83.4 1751 47.7 1752 47.8 1753 30.7 1754 12.2 1755 9.6 1756 10.2 1757 32.4 1758 47.6 1759 54.0 1760 62.9 1761 85.9 1762 61.2 1763 45.1 1764 36.4 1765 20.9 1766 11.4 1767 37.8
摘要 MATLAB是美国mathworks公司开发的大型数学计算软件，它具有强大的矩阵处理和绘图功能，已经广泛地应用于科学研究和工程技术的各个领域，MATLAB 以矩阵和向量为基本数据单元，提供了丰富的矩阵操作和矩阵运算功能，并在这些基本运算基础上提供了可供各种科学研究和工程技术门类使用的工具箱。极大地方便了科学计算和工程问题的求解，使得科技人员从复杂的变成工作中解放出来，专注于数学模型的建立。本文着重介绍MATLAB的基本操作和一些基础应用，并通过例子来阐述说明，熟悉MATLAB函数调用，了解其在电工电子技术中的应用。掌握Matlab基本语法结构及调试方法，熟悉Matlab函数调用，熟练其用于电工电子的一些计算，并学会用Matlab/Simulink进行简单电路的仿真。 一、MALTISM简介 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 在MATLAB函数库中，除了基本初等函数外，还有初等矩阵和矩阵变换、线性代数方程组合矩阵特征的求解、多项式运算和求根、函数的插值和数据的多项式拟合、数值积分和常数微分方程数值解、函数求极值、单变量非线性方程求解根、数据分析和傅里叶变换，以及某些特殊的矩阵函数和数学函数，这些函数都可以直接调用。用户可以根据自己的需要任意扩充函数库。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用. 二、MATLAB的应用。 MATLAB产品族可以用来进行以下各种工作： ●数值分析 ●数值和符号计算
前言：之前在本博客上发过一些关于matlab并行计算的文章，也有不少网友加我讨论关于这方面的一些问题，比如matlab并行计算环境的建立，并行计算效果，数据传递等等，由于本人在研究生期间做论文的需要在这方面做过一些研究，但总体感觉也就是一些肤浅的应用，现已工作，已很少再用了，很多细节方面可能也记不清了，在这里将以前做的论文内容做一些整理，将分几个小节，对matlab并行计算做个一个简要的介绍，以期对一些初学者有所帮助，当然最主要的还是多看帮助文档及相关技术文章！有不当之处敬请各位网友指正， 3.1 Matlab并行计算发展简介 MATLAB技术语言和开发环境应用于各个不同的领域，如图像和信号处理、控制系统、财务建模和计算生物学。MA TLAB通过专业领域特定的插件（add-ons）提供专业例程即工具箱(Toolbox)，并为高性能库(Libraries)如BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms，用于执行基本向量和矩阵操作的标准构造块的标准程序)、FFTW(Fast Fourier Transform in the West，快速傅里叶变换)和LAPACK(Linear Algebra PACKage，线性代数程序包)提供简洁的用户界面，这些特点吸引了各领域专家，与使用低层语言如C语言相比可以使他们很快从各个不同方案反复设计到达功能设计。 计算机处理能力的进步使得利用多个处理器变得容易，无论是多核处理器，商业机群或两者的结合，这就为像MATLAB一样的桌面应用软件寻找理论机制开发这样的构架创造了需求。已经有一些试图生产基于MATLAB的并行编程的产品，其中最有名是麻省理工大学林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的pMATLAB和MatlabMPI，康耐尔大学(Cornell University)的MutiMATLAB和俄亥俄超级计算中心(Ohio Supercomputing Center)的bcMPI。 MALAB初期版本就试图开发并行计算，80年代晚期MA TLAB的原作者，MathWorks 公司的共同创立者Cleve Moler曾亲自为英特尔HyperCube和Ardent电脑公司的Titan超级计算机开发过MATLAB。Moler 1995年的一篇文章“Why there isn't a parallel MATLAB?[**]”中描述了在开了并行MA TLAB语言中有三个主要的障碍即：内存模式、计算粒度和市场形势。MATLAB全局内存模式的多数并行系统的分布式模式意味着大数据矩阵在主机和并行机之间来回传输。与语法解析和图形例程相比，那时MA TLAB只花了小部分的时间行例程上，这使得并行上的努力并不是很有吸引力。最后一个障碍对于一个资源有限的组织来讲确实是一个现实，即没有足够多的MA TLAB用户将其用于并行机上，因此公司还是把注意力放在单个CPU的MA TLAB开发上。然而这并不妨碍一些用户团体开发MA TLAB并行计算功能，如上面提到的一些实验室和超级计算中心等。 有几个因素使并行MATLAB工程在MathWorks公司内部变得很重要，首先MATALB 已经成长为支持大规模工程的领先工程技术计算环境；其次现今的微处理器可以有两个或四个内核，将来可能会更多甚至个人并行机，采用更复杂的分层存储结构，MA TLAB可以利用多处理器计算机或网络机群；最后是用户团体中要求全面成熟解决方案的呼声也越来越高[] Cleve Moler. Parallel MATLAB: Multiple Processors and Multi Cores, Th eMathWorks News&Notes 。 有三种途径可以用MATLAB来创建一个并行计算系统。第一种途径是主要是把MATLAB或相似程序翻译为低层语言如C或FORTRAN，并用注解和其它机制从编译器中生成并行代码，如CONLAB和FALCON工程就是这样。把MATLAB程序翻译为低层C或FORTRAN语言是个比较困难的问题，实际上MathWorks公司的MA TLAB编译软件就能转换生成C代码到生成包含MATLAB代码和库并支持各种语言特性的包装器。
实验一 模拟通信的MATLAB 仿真 姓名：左立刚 学号：031040522 简要说明： 实验报告注意包括AM ，DSB ，SSB ，VSB ，FM 五种调制与解调方式的实验原理，程序流程图，程序运行波形图，simulink 仿真模型及波形，心得体会，最后在附录中给出了m 语言的源程序代码。 一．实验原理 1．幅度调制（AM ） 幅度调制（AM ）是指用调制信号去控制高频载波的幅度，使其随调制信号呈线性变化的过程。AM 信号的数学模型如图3-1所示。 图2-1 AM 信号的数学模型 为了分析问题的方便，令 δ =0， 1.1 AM 信号的时域和频域表达式 ()t S AM =[A 0 +m ()t ]cos t c ω （2-1） ()t S AM =A 0 π[()()ωωωωδC C ++-]+()()[]ωωωωc c M M ++-2 1 （2-2）
AM 信号的带宽 2 =B AM f H （2-3） 式中， f H 为调制信号的最高频率。 2.1.3 AM 信号的功率P AM 与调制效率 η AM P AM =()222 2 t m A +=P P m c + （2-4） 式中，P C =2 A 为不携带信息的载波功率；()2 2 t m P m =为携带信息的边带 功率。 ()() t t m A m P P AM C AM 2 2 2+= = η （2-5） AM 调制的优点是可用包络检波法解调，不需要本地同步载波信号，设备简单。AM 调制的最大缺点是调制效率低。 2.2、双边带调制（DSB ） 如果将在AM 信号中载波抑制，只需在图3-1中将直流 A 0 去掉，即可输出 抑制载波双边带信号。 2.2.1 DSB 信号的时域和频域表达式 ()()t t m t c DSB S ωcos = （2-6） ()()()[]ωωωωωC C DSB M M S ++-=2 1 （2-7） DSB 信号的带宽 f B B H AM DSB 2 == （2-8）
太阳黑子的年平均出现次数100年统计 年份次数年份次数年份次数 1770 101 1803 43 1836 122 1771 82 1804 48 1837 138 1772 66 1805 42 1838 103 1773 35 1806 28 1839 86 1774 31 1807 10 1840 63 1775 7 1808 8 1841 37 1776 20 1809 2 1842 24 1777 92 1810 0 1843 11 1778 154 1811 1 1844 15 1779 125 1812 5 1845 40 1780 85 1813 12 1846 62 1781 68 1814 14 1847 98 1782 38 1815 35 1848 124 1783 23 1816 46 1849 96 1784 10 1817 41 1850 66 1785 24 1818 30 1851 64 1786 83 1819 24 1852 54 1787 132 1820 16 1853 39 1788 131 1821 7 1854 21 1789 118 1822 4 1855 7 1790 90 1823 2 1856 4 1791 67 1824 8 1857 23 1792 60 1825 17 1858 55 1793 47 1826 36 1859 94 1794 41 1827 50 1860 96 1795 21 1828 62 1861 77 1796 16 1829 67 1862 59 1797 6 1830 71 1863 44 1798 4 1831 48 1864 47 1799 7 1832 28 1865 30 1800 14 1833 8 1866 16 1801 34 1834 13 1867 7 1802 45 1835 57 1868 37 1869 74
实验一 MATLAB 及仿真实验（控制系统的时域分析） 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析，包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性； 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些？ 2、 如何判断系统稳定性？ 3、 系统的动态性能指标有哪些？ 三、实验方法 （一） 四种典型响应 1、 阶跃响应： 阶跃响应常用格式： 1、)(sys step ；其中sys 可以为连续系统，也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ；表示时间围0---Tn 。 3、),(T sys step ；表示时间围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =；可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应： 脉冲函数在数学上的精确定义：0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为：)()()()(1 )(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式： ① )(sys impulse ； ② ); ,();,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = （二） 分析系统稳定性 有以下三种方法： 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图； 2、 利用tf2zp 求出系统零极点； 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 （三） 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4c11431880.html, MATLAB并行计算解决方案 作者：姚尚锋刘长江唐正华 来源：《计算机时代》2016年第09期 DOI：10.16644/https://www.doczj.com/doc/4c11431880.html,33-1094/tp.2016.09.021 摘要：为了利用分布式和并行计算来解决高性能计算问题，本文介绍了利用MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱在MATLAB中建模与开发分布式和并行应用的一些方法；包括并行for循环、批处理作业、分布式数组、单程序多数据（SPMD）结构等。用这些方法可将串行MATLAB应用程序转换为并行MATLAB应用程序，且几乎不需要修改代码和低级语言编写程序，从而提高了编程和程序运行的效率。用这些方法来执行模型，可以解决更大的问题，覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。 关键词：建模；仿真；并行计算； MATLAB 中图分类号：TP31 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）09-73-03 Parallel computing solutions with MATLAB Yao Shangfeng， Liu Changjiang， Tang Zhenghua， Dai Di （Simulation Training Center， Armored Force Institute， Bengbu， Anhui 233050， China） Abstract： For the use of distributed and parallel computing to solve the problem of high-performance computing， this article describes the use of Parallel Computing Toolbox developed by MATHWORKS Company and some methods of parallel applications， including parallel for loop，batch jobs， distributed arrays， Single Program Multiple Data （SPMD） structure. by the methods， the serial MATLAB applications can be converted to parallel MATLAB applications，and almost no need to modify the code and program in low level languages， thereby increasing the efficiency of programming and operation. Use this method to perform model can solve bigger problems， cover more simulation scenarios and reduce the desktop resources. Key words： modeling； simulation； parallel computing； MATLAB 0 引言 用户面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求，他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算问题。MATHWORKS公司开发的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）[1-5]可以在MATLAB中建模和开发分布式和并行应用，并在多核处理器和多核计算机中执行，解决计算、数据密集型问题[2]，而且并不离开即使的开发环境；无需更改代码，即可在计算机