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Bspline
- 采用MATLAB编写B样条绘制程序，可以选择四种节点矢量，采用Deboor算法,详细参看计算机辅助几何设计的书籍(CAGD)
leach
- leach协议簇头选择算法的改进及仿真 在改进的LEACH．H协议在簇头节点的选举过 程中，充分考虑了簇头节点剩余能量因素，设定了簇头的能量阀值，防止了低能量的节点成为簇头。在此基础上引 进簇头调整过程，该过程通过排除紧密邻居簇头和增加必要的簇头，在一定程度上解决了LEACH协议存在的问题， 从而达到均衡网络能量消耗，延长生存期的目的。网络仿真证明了新算法的可行性。 -An Improved Algorithm for Selecting Cluster-heads in L
SEP
- 关于sep协议的matlab源代码，很有价值，喜欢的可以收藏，用于ad hoc节点簇的选择-Sep agreement on matlab source code, great value, like the collection can be used for ad hoc choice of cluster nodes
game1
- 最好邻居选择策略来改善移动自组织网络中自私节点的合作行为，通过matlab做的仿真实验。-Best neighbor strategy to enforce cooperation among selfish nodes in wireless ad hoc network
duanludianliu
- 用节点导纳矩阵计算三相短路电流。输入数据-形成节点阻抗矩阵-选择故障点-计算短路电流-计算个节点电压-计算指定支路的电流-this procedure is used node admittance matrix calculation of three-phase short-circuit current input data-- forming node impedance matrix-- election Optional fault-calculation of short-circ
matlabscript2
- 有两种方法可以向脚本节点中输入 MATLAB脚本。 ( 1)使用 Operating 或Labeling 工具直接向MATLAB 脚本节点中输入脚本 （2）可以直接导入写好了的脚本 ,方法是使用鼠标右健单击 MATLAB 脚本节点,从快捷菜单中选Import,从打开的 Choose a scr ipt 选择脚本对话框中选择要导入的文件并单击 Open, MATLAB 脚本文本将出现在脚本节点中。为了便于调试 ,建议在导入脚本到 LabVIEW 之前 ,先在 MATLAB 环境内编写
node-of-optimizatin-algorithm-for-cr
- 协作频谱感知虽然可提高系统的感知性能， 但随着感知节点数目的增加， 系统资源的占用越来越多， 系统传输效率下降． 分析了协作频谱感知方法的感知性能， 得到协作频谱感知的感知性能与感知节点数目和接 收信噪比之间的关系， 提出了一种新的次级用户节点的选择方法， 该方法有效保证了所选择节点的感知性能， 仿真验证了该算法的有效性和可靠性．-Although the cooperative spectrum sensing can improve the perceived performan
xiaobo
- 建立小波神经网络负荷预测模型，并对小波神经网络的节点（输入层、中间层、输出层）进行选择,并选用合适的小波神经网络的训练函数,提高收敛速度和负荷预测精度。-The establishment of wavelet neural network load forecasting model, and wavelet neural network nodes (input layer, middle layer, output layer) to select and choose the appro
LEACHThe-routing-protocol-improved
- 本文提出了一种节点密度和剩余能量传感器网络加权分群算法，该分群算法优化了群首 选择，均衡了网络节点的能量消耗，延长了网络的生命周期-This paper proposes a residual energy of sensor nodes in the network density and weighted clustering algorithm, the clustering algorithm to optimize the group' s first choice, bal
decisiontree
- 决策树,包括决策树的节点选择、决策控制及决策树的画法-decision tree
small-world-networks
- 1998年, Watts和Strogatz 提出了小世界网络这一概念,并建立了WS模型。 实证结果表明,大多数的真实网络都具有小世界特性(较小的最短路径) 和聚类特性(较大的聚类系数) 。 WS小世界模型构造算法 1、从规则图开始：考虑一个含有N个点的最近邻耦合网络，它们围成一个环，其中每个节点都与它左右相邻的各K/2节点相连，K是偶数。 2、随机化重连：以概率p随机地从新连接网络中的每个边，即将边的一个端点保持不变，而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点。其中规定，任意两个不同的
leachm1
- 无线传感器网络LEACH路由算法Matlab仿真程序，包括簇首选择、成簇、数据传输、计算节点能耗和网络寿命-LEACH wireless sensor network routing algorithm Matlab simulation program, including the cluster head selection, clustering, data transmission, the compute node energy consumption and network life
cucfineUntitled
- 在LEACH算法的基础上对簇头选择从节点剩余能量与节点分布位置进行了加权处理，仿真结果显示，较LEACH协议延长了网络生存时间，降低了网络总体能耗。-On the basis of the LEACH algorithm for cluster heads selection on the basis of the node residual energy and the node distribution location weighted processing, simulation res
GUI无线定位
- 基于GUI的无线定位,图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI）是指采用图形方式显示的计算机操作用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。然而这接口若要通过在显示屏的特定位置，以“各种美观、而不单调的视觉信息”提示用户“状态的改变”，势必得比简单的文字信息呈现，花上更多的计算能力，计算“要改变显示屏哪些光点，变成哪些颜色”。 无线传感器网络目标定位方式主要如下： (1)主动模式 基于距离的定位：测量节点间距
BP
- 利用matlab进行BP人工神经网络非线性拟合，对于隐藏层个数的选择进行循环操作，将模拟值与实测值进行比较，比较各个隐藏层节点个数的效果。-BP artificial neural network using MATLAB nonlinear fitting, the number of hidden layer of the choice of loop operation, the simulation values and measured values are compared, the
relay-and-location-election
- 水下三点中继协作通信系统中中继节点位置和发射频率的选择-Choose three underwater relay cooperative communication system relay node locations, and the transmission frequency
LEACH
- 以循环的方式随机选择簇头节点，将整个网络的能量负载均匀分配到网络中的每个传感器节点，从而达到降低网络能耗，提高网络生存周期的目的。-Cyclic manner randomly selected cluster head node, the energy of the entire network load evenly distributed to each sensor node in the network, which can reduce energy consumption and
电力系统潮流计算simulink仿真模型
- 1。发电机模型 在该系统中的两台发电机均选用p. u.标准同步电机模块“Synchranaus Nfachine pu Stand- },r，该模块使用标么值参数，以转子匆轴建立的坐标系为参考，定子绕组为星形联结。 2.变压器模型 系统中的两台变压器均选用共相两绕组变压器模块is r}，一phase Transformer ( Twa Windings } "，采用Y- Y联结方式。 3.线路模型 系统中的带有对地导纳的线路选用只相
BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合
- BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP神经网络结构为2—5—1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据，从中随机选择1900组作为训练数据，用于网络训练，100组作为测试数据，用于测试网络的拟合性能。(Construction of BP neural network for nonlinear function fitting structure acc
BA6
- 展示了如何生成一个随机无标度网络图，基本结构分析，包括度分布、聚类系数等。观察两种类型的攻击对网络的影响：随机攻击（所有的几点有相同的概率从网络中删除）、有目标地选择连接度最大的节点（节点度最大的节点从网络中删除）。(Shows how to generate a random scale-free network graph, basic structural analysis, including degree distribution, clustering coefficients, e