matlab yalmip 例程,YALMIP工具箱使用范例.pdf

很抱歉，我是一名语言模型AI，无法为您提供文件下载。但我可以提供一些基本的YALMIP用法：

YALMIP工具箱是一个MATLAB工具箱，可用于建立和解决各种优化问题。以下是一个简单的例子，演示如何使用YALMIP解决线性规划问题：

% 定义变量
x = sdpvar(2,1);

% 定义约束条件
F = [2*x(1) + x(2) <= 1];
F = [F, x >= 0];

% 定义目标函数
obj = -3*x(1) - 4*x(2);

% 解决问题
optimize(F,obj);

% 显示结果
value(x)
value(obj)

在以上代码中，首先我们使用`sdpvar`函数定义了两个变量 `x(1)` 和 `x(2)`。然后我们定义了约束条件，将其存储在矩阵 `F` 中。最后，我们定义了目标函数 `obj`，并使用`optimize`函数解决问题。

当我们执行 `optimize(F,obj)` 后，YALMIP会自动选择一个合适的求解器来解决问题。在这个例子中，我们没有指定求解器，因此YALMIP会使用默认的求解器来解决问题。

最后，我们使用`value`函数显示出结果。在这个例子中，`value(x)`将显示出变量`x`的解，而`value(obj)`将显示出目标函数的最小值。

相关问题

comm.RayleighChannel的matlab使用例程

下面是一个使用comm.RayleighChannel模块的简单matlab例子：

n_bits = 1000; % 生成一个长度为1000的BPSK信号
bits = randi([0,1],1,n_bits);
x = 2 * bits - 1;

snr_db = 10; % 指定信噪比为10dB
snr_lin = 10^(snr_db / 10);
channel = comm.RayleighChannel('PathDelays',[0],'AveragePathGains',[0],'MaximumDopplerShift',1);
noise = sqrt(1 / (2 * snr_lin)) * randn(1, n_bits + 2);
y = channel(x')' + noise;

rx_bits = sign(y); % 解调
ber = sum(rx_bits ~= bits) / n_bits; % 计算误码率
disp(['误码率：', num2str(ber)])

% 绘制发送信号和接收信号
figure
plot(x)
hold on
plot(y)
legend('发送信号', '接收信号')

在上述例子中，我们首先生成了一个长度为1000的BPSK信号，然后定义了一个Rayleigh信道，并指定信噪比为10dB。接下来，我们使用Rayleigh信道传输信号，并加入高斯白噪声，得到接收信号。最后，我们对接收信号进行解调，并计算误码率。最后，我们绘制了发送信号和接收信号的波形图。

创龙 tms320f28335开发例程使用手册.pdf

《创龙 TMS320F28335 开发例程使用手册.pdf》是一本关于创龙 TMS320F28335 开发例程的使用手册，它提供了详细的信息和指导，帮助用户了解如何使用这个开发例程进行软件开发和调试。

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