digital modulation techniques

Multi-level Digital Modulation Technology and Applications MATLAB-based Binary Digital Modulation System Simulation MATLAB-based Digital Modulation Signal Simulation System Design Design and Implementation of a New ASK Modulation System

介绍如何对给定的数字数据进行调制，并将其解调回原始信号。首先，使用MATLAB对数据进行BPSK调制，然后通过适当的解调方法将其恢复。具体步骤包括：1. 生成数字数据。2. 进行BPSK调制，映射0和1到相应的信号。3. 发送信号并在接收端进行解调，将接收到的信号转换回原始数字数据。

本PPT将讲解MATLAB的数字图象处理基本方法和命令，适合初学者学习使用。

数字信号处理导论——MATLAB实现的代码，包含了每章的GUI模块、信号处理函数库，以及书中的例子、图和表格等，非常适合初学者使用。

AM调制解调系统 MATLAB仿真代码，包含高斯白噪声。通过该仿真，用户可以观察到信号在调制和解调过程中的变化，并分析噪声对系统性能的影响。

7.6 应用范例 - 通过 DVP-ES2-C 控制台达 A2 伺服运转并实时监控电机转速 操作原理：将伺服驱动器的相关参数映射到对应的 PDO 内，通过 CAN 总线读写伺服驱动器的相关参数，以实现控制要求。 硬件连接：- DVP32ES2-C- PC TAP-CN03- Y5UP0 Y1 Y3Y2 Y4 Y10Y7Y6 UP1 Y12Y11 Y13- +24VL N NC X5X1S/S24G X0 X3X2 X4 X11X7X6 X10 X13X12 X14 X15 Y16Y15Y14 Y17 X17X16 ZP1ZP0CAN+ SG +D D-CAN- ASDA-A2-xxxx-M C

数字信号和MATLAB的结合，能深刻地认识信号和学习信号，对大家很有帮助！

数据聚类是数据分析和数据挖掘领域的一个核心概念，它涉及将相似的数据项目分组在一起的过程，基于项目之间的相似度或差异度的度量。聚类分析对于探索性数据分析非常有用，可以帮助生成对数据的假设。数据聚类的过程可以被分为多个阶段，包括数据准备和属性选择、相似度度量选择、算法和参数选择、聚类分析以及结果验证。 在数据准备和属性选择阶段，需要对数据进行清洗、转换，并从中选择对聚类分析有意义的属性。例如，通过标准化处理大型特征，可以减少偏见。特征选择是将选定的特征存储在向量中，以便用作相似度或差异度的度量。特征向量可以包含连续值或二进制值，例如在某些情况下，品牌、类型、尺寸范围、宽度、重量和价格可以构成特征向

整理了几个常用的 Matlab 处理图像 边沿 的算法，包括 Canny 边缘检测、Sobel 算子和 Prewitt 算子等。每种方法都有其独特的优缺点，适用于不同的图像处理场景。

MATLAB求导代码衍生定价的一些衍生定价活动结果。练习涵盖了衍生工具定价的不同算法，并研究了它们的特性。还探讨了与衍生产品定价有关的主题，例如估计信用违约掉期利差的代理方法。所有主题的算法均使用Python和MATLAB进行编码。此存储库中涵盖的主题方法包括： 定价： 欧洲选择 美式期权 数字选项 亚洲选项 希腊文： 欧洲选择 美式期权 数字选项 亚洲选项 定价方式： 二叉树 蒙特卡洛法 布莱克-舒尔斯公式 偏不同方程（FTCS和Crank-Nikolson方案） 减少方差的技术： 凹凸重估法 似然比法 套期保值： Delta套期保值 CDS传播代理方法（Python）： 路口横截面具有股