m基于simulink的高速跳频通信系统抗干扰性能分析+程序操作视频+word版说明文档

时间: 2023-05-09 16:00:31 浏览: 96
这是一篇关于基于Simulink的高速跳频通信系统抗干扰性能分析的程序操作视频和Word版说明文档。该文档主要介绍了Simulink在高速跳频通信系统中的应用,以及如何进行抗干扰性能分析。 首先,该文档详细介绍了Simulink的基本概念和应用。Simulink是一种基于模型的设计和仿真工具,可以用来建立复杂的系统模型、进行系统仿真和优化设计。在高速跳频通信系统中,Simulink可以用来建立系统模型、进行传输信道建模和通信信号处理等方面的工作。 然后,文档介绍了高速跳频通信系统的基本原理和工作方式。高速跳频通信系统是一种通过跳跃式切换频率的方式传输信息的系统,具有快速、高效、安全等特点。在该系统中,通过使用跳频序列进行频率切换,避免了干扰和窃听的问题。 最后,文档详细介绍了如何使用Simulink进行高速跳频通信系统的抗干扰性能分析。在该部分中,文档介绍了Simulink建立高速跳频通信系统模型的步骤、设置仿真参数的方法以及进行干扰源建模和抗干扰性能分析的流程。通过该部分的学习,读者能够掌握如何使用Simulink进行高速跳频通信系统抗干扰性能分析的方法和技术。 总的来说,该文档是一份非常详细、实用的高速跳频通信系统抗干扰性能分析操作指南,对于需要进行高速跳频通信系统相关研究或者工程设计的人员来说,具有非常重要的参考价值。
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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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