自适应Delta调制具有可变步长的Delta调制可防止斜率过载-MATLAB开发

Matlab开发：实现具有可变图像比例的SimpleTemplateMatchHwithVariableImagetoTemplateSizeratio。在模板ITM（二值图像）中寻找Canny边缘图像（灰度图像）。

Matlab开发：基于GNChannel的PAM调制与DDE调制。同时实现带AWGN信道的PAM调制解调器。

计算所需的霍曼转移轨迹delta-v 输入：- a_L：下圆轨道半长轴 [km]- a_H：高圆轨道半长轴 [km] 输出：- total_delta_V：霍曼转移所需的总delta-v- delta_V_L：从轨道1到轨道2的近地点delta-v- delta_V_H：从轨道2到轨道3远地点处的delta-v- T：传输时间 [小时] 流程1. 使用MATLAB代码编写霍曼转移轨道的计算程序。2. 根据输入的半长轴a_L和a_H，计算出所需的delta-V及传输时间。3. 结果可视化，帮助分析所需的能源和时间优化。 通过此程序，用户可以准确计算在给定的轨道半长轴条件下，进行霍曼转移所需的de

SQL Delta 4.2 安装包解压后，支持对两个数据库服务器进行数据比对和同步操作，使用便捷。

这个程序涵盖了脉冲编码调制的所有三个过程。

MATLAB开发 - 脉冲编码调制。NRZ RZ曼彻斯特调制解调。

使用Matlab开发，模拟无线电发射机，调制33、34、35MHz的三个通道以及100MHz的寄生调制。接收器设有带通滤波器，随后进行同步解调和低通滤波。最终通过示波器和频谱分析仪进行可视化。

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。

SSRLSWAM是将SSRLS和随机梯度法结合的算法。它引入了遗忘因子λ的概念，以应对模型不确定性、未知外部干扰、观测信号的时变性质或观测噪声的非平稳行为。该算法特别适用于以Chirp信号或低频信号作为输入的情况。