AOA算法 matlab

时间: 2023-07-12 08:59:00 浏览: 32
AOA算法(Angle of Arrival)是一种基于信号到达角度计算位置的定位算法。在MATLAB中实现AOA算法可以采用以下步骤: 1.读取接收到的信号数据,可以使用MATLAB中的load函数或读取文本文件方法。 2.对接收到的信号数据进行预处理,包括数据去噪、滤波、降噪等操作。 3.根据接收到的信号数据计算信号到达角度,可以采用多种方法,如MUSIC算法、ESPRIT算法等。 4.根据信号到达角度计算发射源位置,可以采用三角定位算法或其他定位算法。 5.根据实际需求进行结果分析和展示,如生成图表、输出结果等。 需要注意的是,实现AOA算法需要具备一定的信号处理和数学知识,同时需要熟悉MATLAB的相关函数和工具箱。
相关问题

aoa 定位算法 matlab

AOA(Angle of Arrival)定位算法是一种通过计算信号到达接收器的角度来确定发射器位置的方法。在MATLAB中,可以使用一些信号处理和数学工具来实现AOA定位算法。 在AOA定位中,接收器通常需要至少有两个天线来测量信号的到达角度。首先,需要将接收到的信号进行采样和预处理。可以使用MATLAB的信号处理工具箱来设计低通滤波器来滤除噪声和干扰。 接下来,需要计算信号到达不同天线的时间差,以确定到达角度。可以使用MATLAB中的FFT(Fast Fourier Transform)算法来计算信号的频谱,并通过查找峰值频率来估计到达角度。 一种常见的AOA定位算法是通过计算到达角度的差异来估计发射器的位置。可以使用MATLAB中的三角函数函数和几何公式来计算位置。通过将多个接收器的测量结果进行融合,可以提高定位的精度。 AOA定位算法的精度受到多种因素的影响,如信号强度、噪声水平和天线间距离。可以使用MATLAB的实时反馈功能来调整算法参数,以提高定位精度。 总结而言,在MATLAB中实现AOA定位算法可以通过使用信号处理工具箱和数学函数来计算信号到达角度,并通过几何计算来估计发射器位置。这种算法可以应用于无线通信、雷达定位和室内导航等领域。

toa+aoa定位算法matlab

TOA/AOA定位算法是一种常用于无线定位应用中的算法。它利用了到达时间差(Time of Arrival,TOA)和到达角度差(Angle of Arrival,AOA)的测量结果来计算目标的位置。 在MATLAB中实现TOA/AOA定位算法,可以按照以下步骤进行: 1. 数据采集:利用无线传感器网络或者无线接收设备,收集目标信号的到达时间和到达角度信息。这些信息可以是通过超宽带(UWB)技术或者天线阵列进行测量得到的。 2. 数据预处理:对采集到的数据进行预处理,包括去除噪声、校正误差等。 3. TOA计算:根据接收到的目标信号和参考信号之间的到达时间差,利用TOA算法计算目标到各个接收节点的距离。 4. AOA计算:根据接收到的目标信号和参考信号之间的到达角度差,利用AOA算法计算目标的角度。 5. 定位计算:将得到的距离和角度信息输入到定位算法中,通过三角定位等数学模型计算出目标的精确位置。 6. 结果可视化:利用MATLAB的绘图函数,将目标在地图上标记出来,以便直观地查看目标位置。 总之,TOA/AOA定位算法可以通过MATLAB的数学计算和绘图功能来实现。正确地采集并处理到达时间和到达角度信息,并利用TOA/AOA算法计算目标的位置,最终通过绘图显示目标位置,提高无线定位的精确性和可视化效果。

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以下是一个简单的EKF解决AOA算法的Matlab代码示例: matlab % 初始化EKF Q = eye(2); % 过程噪声协方差矩阵 R = 0.1; % 测量噪声协方差 P = eye(2); % 状态估计协方差矩阵 x = [0; 0]; % 初始状态向量 % 模拟测量 theta_true = 30; % 实际方向 theta_meas = theta_true + R*randn(); % 加入高斯噪声 % EKF预测 F = eye(2); % 状态转移矩阵 x_pred = F*x; P_pred = F*P*F' + Q; % EKF更新 H = [1 0]; % 测量矩阵 K = P_pred*H'/(H*P_pred*H' + R); x = x_pred + K*(theta_meas - H*x_pred); P = (eye(2) - K*H)*P_pred; % 输出结果 disp(['实际方向:', num2str(theta_true)]); disp(['测量方向:', num2str(theta_meas)]); disp(['估计方向:', num2str(x(1))]); 这个代码演示了一个简单的EKF应用于解决AOA(Angle of Arrival)问题的情况。在这个例子中,我们有一个真实的方向(theta_true),并且我们通过添加高斯噪声来模拟一个测量方向(theta_meas)。我们使用EKF来预测和更新我们的状态向量(x),其中x包括我们对方向的估计(x(1))。在每次迭代中,我们使用状态转移矩阵(F)和状态噪声协方差矩阵(Q)来预测状态向量和状态估计协方差矩阵。然后,我们使用测量矩阵(H)和测量噪声协方差矩阵(R)来更新状态向量和状态估计协方差矩阵。最后,我们输出实际方向,测量方向和估计方向。 请注意,这个代码只是一个简单的例子,实际应用中可能需要更复杂的模型和算法来解决AOA问题。
### 回答1: 要直接定位到MATLAB仿真程序aoa,您可以按照以下步骤进行操作: 首先,确保您已经安装了MATLAB软件,并且具备基本的MATLAB编程知识。 接下来,打开MATLAB软件,在主界面的命令窗口中输入“aoa”作为关键字进行搜索。 如果您已经将aoa仿真程序保存在本地磁盘上,可以使用MATLAB的“cd”命令来切换当前工作目录到程序所在的文件夹。例如,如果aoa程序保存在D盘的Simulation文件夹中,可以在命令窗口中输入“cd D:\Simulation”。 如果aoa程序不在当前工作目录中或者您无法确定程序的具体位置,可以使用MATLAB的“find”命令进行全局搜索。在命令窗口中输入“find aoa”即可搜索整个计算机系统中包含aoa关键字的文件。 找到aoa程序后,您可以在MATLAB中打开它进行编辑、运行或者调试。可以使用MATLAB的“edit”命令来打开程序进行编辑,使用“run”命令来运行程序,使用“debug”命令进行调试等。 如果您是根据自己的需求编写aoa仿真程序,可以使用MATLAB的编程功能,使用MATLAB的语法和函数进行编写。您可以使用MATLAB的编辑器来编写、调试和管理您的aoa程序。 总之,根据上述步骤,您可以直接定位到MATLAB仿真程序aoa,并在MATLAB中进行编辑、运行和调试。 ### 回答2: 要直接定位到AOA,请使用Matlab来进行仿真程序,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Matlab软件,并创建一个新的仿真程序文件。 2. 在文件中导入所需的库或函数,例如数据处理函数或音频处理函数等。 3. 定义所需的变量,例如接收到的信号、传感器参数和仿真参数等。 4. 编写计算AOA的算法代码。可以根据信号的相位差、到达时间差或幅度差等信息来计算AOA。根据具体的应用场景和算法需求,选择合适的计算方法。 5. 编写仿真过程的主体部分,包括信号发射、接收、处理和计算AOA等。 6. 运行仿真程序,并观察输出结果。可以使用图表、图像或文本形式进行展示,以便更直观地理解和分析仿真结果。 7. 分析结果并进行必要的调试或优化。根据仿真结果和需求,可能需要对算法进行调整或优化,以提高AOA的准确性或性能。 8. 完成仿真程序的编写并保存。可以根据需要保存仿真过程的中间结果,方便后续分析、比较或查证。 在完成以上步骤后,就可以利用Matlab直接定位AOA的仿真程序。根据具体的仿真需求和算法选择,可以对程序进行更多的调整和改进,以满足实际应用的要求。 ### 回答3: 要直接定位AOA(绕射角)的Matlab仿真程序,需要先理解AOA的概念和计算方法。AOA是用于描述无线通信中接收天线相对于发射方向的角度。 首先,我们需要确定仿真模型中所涉及的参数。这包括天线间距、天线数目、波长等。然后,可以通过Matlab编写一个仿真函数,输入参数为天线位置和信号传播场景等。 在仿真函数中,首先需要生成具有一定方向性的天线阵列。可以使用数组表示天线位置,并计算每个天线相对于参考点的坐标。然后,可以通过天线位置和信号传播场景计算任意传播方向上的信号相位延迟。 接下来,需要生成扫描方向,即要计算的AOA范围。可以选择一系列角度,并用一个循环来遍历这些角度。对于每个扫描方向角度,可以计算每个天线元素的相位差值。然后,将这些相位差值作为输入,通过一个DOA(方向角度)估计算法估计出AOA。 最后,可以将估计的AOA结果进行可视化或输出到文件中,以进行后续分析。 总之,实现AOA直接定位的Matlab仿真程序需要考虑建立天线阵列、计算传播场景和相位延迟、生成扫描方向、估计AOA等步骤。
以下是基于GA-MUSIC的 Matlab 算法代码实现: matlab function [AoA_est, f_est] = GA_MUSIC(y, M, d, N, theta, f, P, iter) %GA_MUSIC - 基于遗传算法的MUSIC算法 % % Syntax: [AoA_est, f_est] = GA_MUSIC(y, M, d, N, theta, f, P, iter) % % Inputs: % y - 接收信号 % M - 阵元数 % d - 阵元间距 % N - 信号数 % theta - 角度搜索范围 % f - 频率搜索范围 % P - 种群大小 % iter - 迭代次数 % % Outputs: % AoA_est - 估计的入射角度 % f_est - 估计的信号频率 % % Author: HZF % Email: hzhangfeng@tju.edu.cn % Date: 2021/8/12 % Version: 1.0 % 基于MUSIC算法估计信号的入射角度和频率 Rxx = y * y' / N; % 信号协方差矩阵 [EV, ~] = eig(Rxx); % 求信号协方差矩阵的特征向量和特征值 En = EV(:, 1:end - N); % 取特征向量矩阵的右边M-N列 theta_range = linspace(-theta / 2, theta / 2, 180); % 以0度为中心,以theta为范围,做180个点 P_range = linspace(f(1), f(2), 100); % 以f为范围,做100个点 P_range = P_range(:); f_num = length(P_range); % 频率搜索范围内的信号数 % 遗传算法初始化 P = round(P); % 种群大小取整 pop = zeros(P, f_num); % 种群初始化 for i = 1:P pop(i, :) = randperm(f_num, N); % 随机生成N个基因 end % 遗传算法迭代 for it = 1:iter % 适应度函数 fitness = zeros(P, 1); for p = 1:P % 生成搜索矩阵 A = zeros(M, N); for i = 1:N A(:, i) = exp(-1j * 2 * pi * (0:M - 1).' * d * sind(theta_range(pop(p, i)))); % 构造天线阵列的导向矢量矩阵 end S = En * En'; % 前N个特征向量的投影矩阵 Pn = sum(abs(A' * S).^2, 2); % 噪声功率谱 fitness(p) = sum(abs(diag(A' * Rxx * A)).^2 ./ Pn); % 适应度函数 end % 选择、交叉、变异 [~, idx] = sort(fitness, 'descend'); pop_new = zeros(P, f_num); for i = 1:P / 2 % 选择 pop_new(i, :) = pop(idx(i), :); % 交叉 idx1 = randperm(N, 1); idx2 = randperm(P, 2); tmp = pop_new(i, idx1:end); pop_new(i, idx1:end) = pop(idx2(1), idx1:end); pop_new(i, idx1:end) = pop(idx2(2), idx1:end); % 变异 idx = randperm(N, 1); pop_new(i, idx) = randperm(f_num, 1); end pop = pop_new; end % 基因编码解码 AoA_est = zeros(N, 1); f_est = zeros(N, 1); for i = 1:N % 生成搜索矩阵 A = zeros(M, N); for j = 1:N A(:, j) = exp(-1j * 2 * pi * (0:M - 1).' * d * sind(theta_range(pop(1, j)))); % 构造天线阵列的导向矢量矩阵 end S = En * En'; % 前N个特征向量的投影矩阵 Pn = sum(abs(A' * S).^2, 2); % 噪声功率谱 a = A(:, i); % 搜索矩阵的第i列 Pd = abs(a' * Rxx * a).^2 / (a' * S * a); % 信号功率谱 NR = Pd / Pn; % 归一化的信噪比 [~, idx] = max(NR); % 寻找峰值 AoA_est(i) = theta_range(pop(1, idx)); % 估计的入射角度 f_est(i) = P_range(idx); % 估计的信号频率 end end 其中,y为接收信号,M为阵元数,d为阵元间距,N为信号数,theta为角度搜索范围,f为频率搜索范围,P为遗传算法的种群大小,iter为迭代次数,AoA_est为估计的入射角度,f_est为估计的信号频率。 需要注意的是,由于 GA_MUSIC 函数中用到了 randperm 函数,因此每次运行时结果可能不同。
最大似然法(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种用于参数估计的统计方法。在距离测量(TOA)室内定位中,最大似然法可以用于估计目标的位置。具体而言,在MATLAB中实现最大似然法TOA估计的步骤如下: 1. 构建广义量测函数:首先,根据测量数据和目标位置,构建一个广义量测函数。广义量测函数是通过测量数据和目标位置计算得到的观测值与理论值之间的差异。 2. 迭代最小二乘法:使用迭代最小二乘法来求解最大似然估计。迭代最小二乘法是一种迭代优化算法,通过不断迭代更新参数的估计值,使得广义量测函数的残差最小化。 3. 高斯牛顿法:在迭代最小二乘法的每一步中,可以使用高斯牛顿法来求解参数的更新方向。高斯牛顿法是一种二阶迭代优化算法,通过近似目标函数的海森矩阵,计算参数的更新方向。 综上所述,使用MATLAB实现最大似然法TOA估计的步骤包括构建广义量测函数、迭代最小二乘法和高斯牛顿法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [基于信号到达角度(AOA)的无线传感器网络定位——最大似然估计](https://blog.csdn.net/weixin_44044161/article/details/124954185)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [室内定位TOA距离量测—迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB](https://blog.csdn.net/weixin_44044161/article/details/106788585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 阵列信号处理是一种利用多个传感器接收来自同一信号源的信号,并从中提取有用信息的技术。它在许多领域中具有广泛的应用,例如无线通信、雷达、声学和医学成像等。 在阵列信号处理的Matlab实现中,可以通过以下步骤来进行: 1. 初始设置:首先,需要决定阵列中传感器的位置和方向。这些信息可以用来计算各个传感器之间的距离和相对角度,进而计算信号的到达时间差(TOA)或到达角度差(AOA)信息。 2. 数据采集:将各个传感器接收到的信号通过模拟转数字转换器(ADC)转换为数字信号,并保存在Matlab中的矩阵或向量中。这些数据可以包括信号的振幅、频率或相位等信息。 3. 信号处理:在Matlab中,可以利用各种信号处理算法对数据进行处理和分析。常见的算法包括波束形成、方向估计和自适应信号处理等。这些算法可以通过矩阵运算和滤波器设计等技术实现。 4. 结果评估:根据处理后的信号,可以对阵列系统的性能进行评估。常用的评估指标包括信噪比(SNR)、角度估计误差和波束形成的主旁瓣比等。这些指标可以帮助优化算法和改进阵列设计。 5. 可视化展示:最后,可以利用Matlab的图形界面工具或编程语言绘制图像、谱图或阵列响应图等。这些图像可以直观地展示信号处理结果,便于理解和分析。 阵列信号处理的Matlab实现涉及到信号处理原理、数字信号处理算法和Matlab编程等方面的知识。理解和掌握这些知识,可以有效地处理和分析阵列信号,为实际应用提供支持和指导。 ### 回答2: 阵列信号处理是一种利用多个接收或发射元件组成阵列,对信号进行处理和分析的技术。阵列信号处理可以用于无线通信、雷达、声纳等领域中。 在阵列信号处理中,主要包括阵列的构建、信号接收和信号处理三个步骤。首先,我们需要选择合适的阵列结构,比如线性阵列、平面阵列等。接着,在每个接收元件上接收到的信号进行采样和量化,得到数字信号。最后,利用信号处理算法,对得到的数字信号进行波束形成、干扰抑制等处理,得到我们想要的结果。 在matlab中实现阵列信号处理可以使用MATLAB中的信号处理工具包(Signal Processing Toolbox),该工具包提供了丰富的信号处理函数和工具,适用于阵列信号处理的各种应用场景。我们可以使用MATLAB中的函数进行阵列的构建、信号的接收和信号的处理等步骤。 例如,我们可以使用MATLAB中的函数phased.ULA来创建一个线性阵列,函数phased.SteeringVector来计算阵列的波束形成权重,函数phased.ArrayResponse来计算阵列的响应。对于信号的接收,可以使用MATLAB中的函数phased.MUSICEstimator来估计信号的方向。对于信号的处理,可以利用MATLAB中的函数beamscan进行波束形成。 总之,阵列信号处理及其MATLAB实现是一项重要的信号处理技术,通过合理选择阵列结构和使用相应的信号处理算法,可以提高信号的接收和处理能力,在无线通信、雷达、声纳等领域中发挥重要作用。 ### 回答3: 阵列信号处理是一种利用多个传感器接收和处理信号的技术。通过将多个传感器放置在不同的位置上,在不同的时间内同时接收到同一个信号,可以利用阵列信号处理的算法对信号进行更精确、更准确的分析和处理,包括信号的增强、降噪、方向估计等。 阵列信号处理的一个常见应用是在无线通信系统中,通过阵列天线接收到的信号可以使接收性能更好,提高信号的可靠性和覆盖范围。此外,阵列信号处理还被广泛应用于雷达、声纳、医学成像等领域。 Matlab是一种强大的科学计算软件,可以用于实现阵列信号处理算法。Matlab提供了丰富的信号处理函数和工具箱,如FFT变换、滤波器设计和信号重建等。对于阵列信号处理,Matlab可以方便地进行信号的预处理和后续处理。 在Matlab中实现阵列信号处理,首先需要定义阵列的几何形状和传感器的位置。然后,通过阵列信号处理的算法对信号进行处理,如波束形成、空间滤波和方向估计等。最后,可以通过Matlab的图形界面进行数据可视化和结果分析。 总的来说,阵列信号处理及其在Matlab中的实现是一个复杂且有挑战性的任务,需要深入理解信号处理算法和阵列几何结构,并熟练掌握Matlab的编程和数据处理能力。通过合理利用阵列信号处理的技术和工具,可以为实际应用带来更好的效果和性能。
好的,以下是一个基于多径的WiFi-CSI室内定位的Matlab代码示例: matlab % 1. 加载csi数据 load('csi_data.mat'); % 自己准备csi数据文件 % 2. 设置参数 fc = 5.18e9; % 信号频率 c = 3e8; % 光速 lambda = c/fc; % 波长 d = 0.1; % 天线间距 Ntx = 3; % 发射天线数 Nrx = 3; % 接收天线数 num_packets = 10; % 数据包数 num_subcarriers = 30; % 子载波数 num_samples = 256; % 采样数 sampling_rate = 20e6; % 采样率 % 3. 提取CSI幅度 csi_amp = zeros(num_packets, num_subcarriers, num_samples, Ntx, Nrx); for i = 1:num_packets for j = 1:num_subcarriers for k = 1:num_samples csi = csi_data{i}(j, k, :); csi_amp(i, j, k, :, :) = abs(reshape(csi, [Ntx, Nrx])); end end end % 4. 计算信道响应 csi_h = zeros(num_packets, num_subcarriers, Ntx, Nrx); for i = 1:num_packets for j = 1:num_subcarriers for tx = 1:Ntx for rx = 1:Nrx csi_amp_txrx = squeeze(csi_amp(i, j, :, tx, rx)); csi_fft = fft(csi_amp_txrx); csi_h(i, j, tx, rx) = csi_fft(2) / (sqrt(2)*d*lambda); end end end end % 5. 计算多径参数 tau = zeros(num_packets, num_subcarriers, Ntx, Nrx, 3); aoa = zeros(num_packets, num_subcarriers, Ntx, Nrx, 3); aod = zeros(num_packets, num_subcarriers, Ntx, Nrx, 3); for i = 1:num_packets for j = 1:num_subcarriers for tx = 1:Ntx for rx = 1:Nrx csi_h_txrx = squeeze(csi_h(i, j, tx, rx)); [pks, locs] = findpeaks(abs(csi_h_txrx), 'SortStr', 'descend', 'NPeaks', 3); tau(i, j, tx, rx, :) = (locs-1) / sampling_rate; aoa(i, j, tx, rx, :) = acos((locs-1) / num_samples); aod(i, j, tx, rx, :) = acos((locs-1) / num_samples); end end end end % 6. 室内定位 pos = zeros(num_packets, 2); for i = 1:num_packets for j = 1:num_subcarriers for tx = 1:Ntx for rx = 1:Nrx tau_txrx = squeeze(tau(i, j, tx, rx, :)); aoa_txrx = squeeze(aoa(i, j, tx, rx, :)); aod_txrx = squeeze(aod(i, j, tx, rx, :)); % TODO: 根据多径参数计算定位坐标 end end end end 这段代码的主要步骤如下: 1. 加载CSI数据 2. 设置参数(信号频率、天线间距、发射/接收天线数等) 3. 提取CSI幅度 4. 计算信道响应 5. 计算多径参数(包括时延、角度等) 6. 根据多径参数进行室内定位 需要注意的是,步骤6需要根据具体的算法进行实现。这里只是简单地给出了一个框架,需要根据具体情况进行修改。
卡尔曼滤波TOA定位是一种利用卡尔曼滤波算法进行TOA(Time of Arrival)定位的方法。卡尔曼滤波是一种常用的非线性滤波算法,可以用于目标的定位和动态轨迹跟踪。该方法通过测量到达目标的信号的到达时间,并结合目标的初始状态和测量误差的统计信息,来估计目标的位置。具体而言,卡尔曼滤波TOA定位利用TDOA/AOA定位体制,其中TDOA是Time Difference of Arrival的简称,AOA是Angle of Arrival的简称。这种定位方法可以通过测量到达目标的信号的时间差和角度差来估计目标的位置。卡尔曼滤波TOA定位的实现可以使用扩展卡尔曼滤波器,该滤波器是一种经典的非线性滤波算法。根据给定的输入参数,可以编写相应的函数来实现卡尔曼滤波TOA定位。针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响定位精度的问题,可以采用自适应抗差方法来改善定位精度。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波定位跟踪算法Matlab源码](https://blog.csdn.net/weixin_34287049/article/details/115845342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [自适应抗差卡尔曼滤波对井下定位NLOS时延抑制方法的研究](https://download.csdn.net/download/weixin_38738422/12377477)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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