电波传播

在地球表面均匀大气中，电波的传播可以分为大尺度衰落和小尺度衰落两种模型。大尺度衰落受到地形和建筑物等障碍物影响，呈现出信号强度缓慢变化的特征。本章详细介绍了电波在地球表面大气中的传播方式，包括直达波、地波、对流层反射波和电离层反射等多种传播机制。这些机制对于移动通信系统的设计和信号传输具有重要意义。

传播模型是用来计算传播损耗的公式，分为统计型模型和决定型模型。统计型模型利用测试数据进行统计分析，计算量小，对数据要求低；决定型模型基于传播路径的地物和建筑信息，利用波的绕射和反射理论，计算量大，对数据要求高。选择模型时，需要根据具体需求进行权衡，以保证预测准确性。

多径信道的统计资料，适合想搞清楚无线电波在复杂环境下到底怎么传播的你。讲得比较接地气，主要围绕瑞利分布、莱斯分布这些经典模型展开。嗯，通俗点说就是接收信号有强有弱，啥时候该用哪个分布，这资料里讲得挺清楚。还贴心附了不少相关仿真资源，像用MATLAB做莱斯分布建模，或者直接搞个语音通信系统仿真，工具链都帮你搭好了。懒得找资料的你，直接看这篇就行。

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

Java 写的病毒传播模拟项目，封装在virusBroadcast.rar里，功能挺全的，适合做建模竞赛或课程设计参考。项目用到了 SIR 模型那一套，模拟病毒在群体中怎么传播，界面也有，直观展示传播过程，点点按钮就能看到变化，比较友好。 Java 编程负责主逻辑和 GUI，数据也靠它。UI 部分用的是 Swing，看着虽然不算炫，但胜在清晰，响应也快。建模部分用了SIR模型，参数像R0、潜伏期啥的都能配置，算得还挺靠谱。 如果你对数学建模感兴趣，是对病毒传播类的模型，这份资源蛮合适的。你能看到模型是怎么一步步跑起来的，而且数据结构和算法也用得比较稳当，逻辑清晰，适合学习。 值得一提的是它的事

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

小卫星项目里，姿态传播这一块总被不少人忽略，但其实它挺关键的。Smart Nanosatellite Attitude Propagator（SNAP）就是一个还不错的小工具，能帮你模拟轨道和姿态的变化情况。模块设计得比较清晰，轨道传播用的是简化的二体引力模型，轻量好上手。再加上重力梯度、磁滞阻尼、空气动力等被动稳定手段，适合做初步方案，不用一上来就动手撸复杂控制器。像那种用永磁体做磁稳定的设计、或者想知道在低轨环境下气动力到底有没有效果，这个模型都能给你点启发。而且作者也有论文支持，想深挖的可以顺着文献看下去。你要是正好在搞姿态控制，或者对被动稳定感兴趣，不妨下载跑一跑。嗯，记得在引用时带上

这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码，为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。

使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本，您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。