前向传播

这个Matlab程序能有效消除光纤陀螺仪中的角振动噪声。

Forward.m：此函数使用前向替换求解下三角系统方法。标准调用格式如下：x = forward(L, b)，其中L表示下三角矩阵，b为已知项的列向量。前向替换过程依赖逐步消元的思想，通过已知项与矩阵元素的关系，逐行求解得到向量x的各元素值。

人工神经网络连接的基本形式：1. 前向网络的结构如图所示。网络中的神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连接。最右一层为输出层，隐含层的层数可以是一层或多层。前向网络在神经网络中应用很广泛，例如，感知器就属于这种类型。

构造多层前向神经网络的预测方法，挺适合数学建模用的，是你想拿 BP 网络在 MATLAB 里练练手的时候。这套代码思路清晰，结构也不复杂：输入层、隐层、输出层走一遍，快就能跑出结果。 BP 神经网络的核心逻辑其实不难，关键是你要理解每一层怎么传值怎么反向传播。这套实现方式在 数学建模 里用得比较多，尤其是那种预测类的问题，比如交通流量预测、销售预测啥的。 代码写得还挺规整，函数划分清楚，变量命名也好懂。你只要稍微熟一点 MATLAB 的基本语法，比如feedforwardnet、train这些常用函数，基本就能顺着跑通。 我建议你配合下面几个资源一起看，效果更好： BP 神经网络详解神经

本项目利用MATLAB仿真了应用前向纠错（FEC）的OFDM系统在多径衰落瑞利信道下的性能。项目包含以下几个关键部分： 信道建模: 基于测量的接收功率和距离，对信道的路径损耗指数进行建模。 OFDM系统设计: 考虑到系统要求（20MHz带宽，120 Mbps最小数据速率），设计合适的OFDM系统参数。 仿真与性能评估: 分别在平坦衰落和多径衰落信道下仿真OFDM系统，并通过误码率（BER）评估系统性能。 前向纠错: 结合CRC和卷积编码等FEC技术，提升系统在不同信噪比（Eb/No）下的BER性能。 结果表明: OFDM系统在平坦衰落和多径衰落信道下表现出相似的BER性能，这证明了O

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。

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。

这是一个完整的MATLAB工具包，专为大规模MU-MIMO系统设计。包含经过严格测试的分散前馈预编码算法和源代码，适合毕业设计和课程设计作业使用。所有代码均可直接运行，确保稳定性和可靠性。如有任何使用问题，随时联系我们获取专业支持。

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

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。