Matlab领域博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者个人主页Matlab领域代码获取方式CSDN Matlab领域—代码获取方式座右铭路漫漫其修远兮吾将上下而求索。更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理高阶版②付费专栏Matlab信号处理进阶版③付费专栏Matlab信号处理初级版⛳️关注CSDN Matlab领域更多资源等你来⛄一、5G NR大规模MIMO-OFDM下行链路模拟一、仿真总体简介该 MATLAB 仿真代码实现5G NR 大规模 MIMO-OFDM 射频通信系统采用64QAM 调制 LDPC 信道编码支持多数据流空间复用对比地面宏小区UMa与 LEO 低轨卫星 NTN 路径损耗完成信道估计、MIMO 均衡、解调译码输出 BER、吞吐量、PDR 分组投递率同时绘制大量可视化图5G 参数对比、OFDM 资源栅格、频谱、波束方向图、信道奇异值、EVM、SNR 覆盖地图、性能曲线等。系统配置基站 32 发射天线UE 16 接收天线16 路独立空间数据流载波 3.5GHz FR1 Sub-6Gμ130kHz 子载波间隔。二、代码分段功能解析初始化与全局参数定义clc;clear all;close all;warning off;清空工作区、关闭旧图、关闭警告设置随机种子保证仿真可复现。基站高度 25mUE 高度 1.5m覆盖区域 500m×500m基站发射功率 30dBm。MIMO 配置单用户发射天线numTx32接收天线numRx16独立数据流numSTS1664QAM每个子载波承载 6bitOFDM 数据符号数量 10。5G NR 参数mu1SCS30kHz载波 3.5GHzn78 频段 FR1FFT 长度 256采样率 7.68MHz。信道模型Scattering散射信道可切换 NTN 低轨卫星信道NTN 配置 LEO 高度 600km仰角 45°莱斯 K 因子 10。接收机噪声系数 5dB基站阵列位置原点UE 距离基站 300m设置发射波束赋形角。LDPC 编译码模块选用 DVB-S2 标准 LDPC 码码率 1/2码字长度 64800bit信息位 32400bit。计算 OFDM 帧能够容纳的总编码比特算出一帧能放下多少完整 LDPC 码字剩余空位补 0。comm.LDPCEncoder编码comm.LDPCDecoder硬判决译码最大迭代次数 50 次。OFDM 资源栅格构造FFT 长度 256设置左右保护子载波、DC 直流空子载波、导频子载波位置区分保护子载波、数据子载波、导频子载波、DC 空子载波绘制 OFDM 资源网格图图 2。阵列、波束赋形与信道预仿真根据参数判断发射 / 接收阵列是 ULA 线阵或 URA 矩形面阵调用RF_ArrayInfo获取阵列扩展因子计算波长、UE 三维坐标、自由空间路径损耗fspl生成前导 Preamble 信号用于接收端信道估计发射波束赋形利用phased.SteeringVector计算发射加权向量phased.Radiator阵列辐射器开启波束指向 UE 方向。发射链路TX生成随机原始比特流 → LDPC 编码 → 比特填充qammod映射为 64QAM 复数符号子载波级预编码利用前导得到的信道矩阵奇异值分解预编码权重v实现 MIMO 预编码OFDM 调制插入导频、保护带、DC 空载波生成基带 OFDM 信号将 preamble 前导帧放在 OFDM 数据帧最前面数据流映射到 32 根发射天线功放模块分配每根天线发射功率。信道传输调用RF_ApplyChannel将波束赋形后的发射信号送入散射 MIMO 信道叠加路径损耗输出接收信号并记录信道时延。接收链路RX接收机前端phased.ReceiverPreamp加入热噪声引入噪声系数接收阵列构造计算接收波束赋形权重OFDM 解调分离前导符号与数据符号信道估计利用前导 Preamble 估计 MIMO 信道矩阵hDMIMO 均衡调用MIMOEqualize完成 MMSE/ZF 均衡均衡输出符号软解调qamdemod输出 LLR 对数似然比CSI 加权 LLR用每个子载波信道质量缩放 LLR提升 LDPC 译码性能LDPC 译码恢复原始比特。性能指标计算循环 5 次蒙特卡洛循环 5 次独立仿真统计EVM 误差矢量幅度逐个子载波计算 EVM对比 3GPP 64QAM 的 17.5% EVM 门限星座图comm.ConstellationDiagram绘制均衡后的 64QAM 星座BER 误码率comm.ErrorRate统计原始比特与译码后比特误码自定义函数perf_eval/rpt计算吞吐量 Throughput、PDR 分组投递率循环 5 次保存每组迭代的吞吐量、PDR、BER用于绘图。绘图模块共 13 幅图5G NR 参数对比图不同 mu 下子载波间隔、OFDM 符号时长、CP 长度高亮当前 μ1 配置。OFDM 资源栅格图可视化数据、导频、保护带、DC 空载波。发射信号 PSD 功率谱密度图。发射阵列方位角波束方向图标注波束指向角与 UE 角度。发射 / 接收端 PSD 对比观察信道衰减噪声影响。MIMO 信道奇异值图每个子载波信道矩阵奇异值表征 MIMO 空间复用能力。CSI 信道状态信息热力图子载波 × 空间流信道质量。逐子载波 EVM 曲线。路径损耗对比3GPP UMa 宏小区 NLOS、自由空间损耗、LEO NTN 路径损耗。5G SNR 覆盖地图3D 曲面 等高线图基站为中心计算覆盖区域各位置 SNR标注 0dB、10dB 覆盖边界。11~13. 综合性能图SNR - 吞吐量、SNR-PDR、SNR-BER 三联合图对比多次迭代性能。自动保存图片自动搜索所有 figure 窗口输出 PNG、JPG 图片保存至本地路径C:\MIMO-VLC-COMPARATIVE\...\Output自动清理文件名非法字符遇到星座图等特殊窗口采用 print 兜底保存输出保存日志。三、核心技术要点Massive MIMO32 发 16 收16 路并行数据流子载波预编码实现空间复用5G NR OFDM遵循 NR numerology可切换 FR1/FR2 毫米波资源栅格包含导频、保护子载波LDPC 编码DVB-S2 LDPC 码率 1/2支持 CSI 加权 LLR 译码提升弱信道译码性能波束赋形发射阵列指向 UE阵列增益提升接收 SNR信道模型地面散射信道可切换 NTN LEO 卫星信道指标体系BER、EVM、PDR 分组投递率、系统吞吐量覆盖仿真基于 3GPP UMa 路径损耗模型生成二维 SNR 覆盖地图评估基站覆盖范围。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码clc;clear all;close all;warning off;% COMPARISON OF 64 ORTHOGONAL QAM FOR MASSIVE MIMO 5G NR RF COMMUNICATION% MULTI-STREAM RF TRANSMISSION in Large Coverage Area% 5G NR RF COVERAGE PARAMETERSH_BS 25; % Base Station antenna height (m)H_UE 1.5; % UE antenna height (m)H_Room H_BS - H_UE; % Effective height difference (m)W_Room 500; % Coverage grid width (m)L_Room 500; % Coverage grid length (m)Ptx_dBm 30; % Total BS transmit power (dBm)index 1;% ********************************************************************************s rng(61); % Set RNG state for reproducibility% Single-user system with multiple streamsprm.numUsers 1; % Number of usersprm.numSTS 16; % Number of independent data streams, 4/8/16/32/64prm.numTx 32; % Number of transmit antennasprm.numRx 16; % Number of receive antennasprm.bitsPerSubCarrier 6; % 2: QPSK, 4: 16QAM, 6: 64QAM, 8: 256QAMprm.numDataSymbols 10; % Number of OFDM data symbols% – 5G NR NUMEROLOGY SELECTOR -----------------------------------------------% mu 0 - 15 kHz SCS, FR1 Sub-6 (LTE-compatible)% mu 1 - 30 kHz SCS, FR1 Sub-6 (default 5G NR) - active% mu 2 - 60 kHz SCS, FR1/FR2% mu 3 - 120 kHz SCS, FR2 mmWave% mu 4 - 240 kHz SCS, FR2 mmWave (RS only in Rel-15)prm.mu 1;scs_Hz 15e3 * 2^prm.mu; % Subcarrier spacing (Hz)% Carrier frequency follows 3GPP band class for the chosen numerologyif prm.mu 2prm.fc 3.5e9; % FR1 Sub-6 GHz (n78 band)elseprm.fc 28e9; % FR2 mmWave (n257 band)end% Sample rate SCS x N_FFT (fixed FFT256 for simulation tractability)% CP duration in time CyclicPrefixLength/chanSRate is correct for each muprm.chanSRate scs_Hz * 256; % scales: 3.84 / 7.68 / 15.36 / 30.72 / 61.44 MHzfprintf(‘\n-- 5G NR Numerology -----------------------------------------\n’);fprintf(’ mu%d | SCS%.0f kHz | Fc%.1f GHz | SampleRate%.2f MHz\n’, …prm.mu, scs_Hz/1e3, prm.fc/1e9, prm.chanSRate/1e6);fprintf(‘-------------------------------------------------------------\n\n’);% – CHANNEL TYPE -------------------------------------------------------------% Options: ‘WINNER’ | ‘Scattering’ | ‘ScatteringFcn’ | ‘StaticFlat’ | ‘NTN’prm.ChanType ‘Scattering’;% NTN parameters – active when ChanType ‘NTN’ (3GPP TR 38.821 LEO)prm.ntn.satAlt 600e3; % LEO satellite altitude (m)prm.ntn.satVelocity 7600; % Orbital velocity (m/s)prm.ntn.elevAngle 45; % Elevation angle (degrees)prm.ntn.dopplerResidualK 0.01; % Residual Doppler fraction after pre-compensationprm.ntn.kRician 10; % Rician K-factor (linear) – strong LOSprm.NFig 5; % Noise figure, dB% Array locations and anglesprm.posTx [0;0;0]; % BS/Transmit array position, [x;y;z], metersprm.mobileRange 300; % meters% Angles specified as [azimuth;elevation], az[-90 90], el[-90 90]prm.mobileAngle [33; 0]; % degreesprm.steeringAngle [30; -20]; % Transmit steering angle (close to mobileAngle)prm.enSteering true; % Enable/disable steeringprm.FFTLength 256;prm.CyclicPrefixLength 64;prm.numCarriers 234;prm.NumGuardBandCarriers [7 6];prm.PilotCarrierIndices [26 54 90 118 140 168 204 232];nonDataIdx [(1:prm.NumGuardBandCarriers(1))‘; prm.FFTLength/21; …(prm.FFTLength-prm.NumGuardBandCarriers(2)1:prm.FFTLength)’; …prm.PilotCarrierIndices.‘;];prm.CarriersLocations setdiff((1:prm.FFTLength)’,sort(nonDataIdx));numTx prm.numTx;numRx prm.numRx;numSTS prm.numSTS;% – LDPC CODE SETUP (DVB-S2 normal frame, rate 1/2 ~ 5G NR base-graph 2) –H_ldpc dvbs2ldpc(1/2); % Parity-check matrixldpcEnc comm.LDPCEncoder(‘ParityCheckMatrix’, H_ldpc);ldpcDec comm.LDPCDecoder(‘ParityCheckMatrix’, H_ldpc, …‘DecisionMethod’, ‘Hard decision’, …‘OutputValue’, ‘Information part’, …‘MaximumIterationCount’, 50);cw_len size(H_ldpc, 2); % 64800 coded bits per codewordinfo_len cw_len - size(H_ldpc, 1); % 32400 info bits per codeword% Map LDPC codewords into the OFDM frame capacitytotal_coded_bits numSTS * prm.numDataSymbols * prm.numCarriers * prm.bitsPerSubCarrier;num_cw floor(total_coded_bits / cw_len); % complete CWs that fitprm.numFrmBits num_cw * info_len; % total information bitsfprintf(‘-- LDPC (DVB-S2, rate 1/2) ----------------------------------\n’);fprintf(’ CW%d bits | Info%d bits | CWs/frame%d | FrmBits%d\n’, …cw_len, info_len, num_cw, prm.numFrmBits);fprintf(’ Frame utilisation: %d / %d coded bits (%.1f%%)\n’, …num_cwcw_len, total_coded_bits, 100num_cw*cw_len/total_coded_bits);fprintf(‘-------------------------------------------------------------\n\n’);prm.modMode 2^prm.bitsPerSubCarrier; % Modulation order% Account for channel filter delayprm.numPadZeros 3*(prm.FFTLengthprm.CyclicPrefixLength);% % PLOT 1 – 5G NR Numerology Comparison (educational overview)% mu_all 0:4;scs_all 15 * 2.^mu_all;sym_us 1e6 ./ (scs_all * 1e3);cp_us_all [4.69 2.34 1.17 0.586 0.293];band_lbl {‘FR1’,‘FR1’,‘FR1/2’,‘FR2’,‘FR2’};figure(‘Name’,‘5G NR Numerology Comparison’,‘NumberTitle’,‘off’,‘Color’,‘w’);tiledlayout(1,3,‘TileSpacing’,‘compact’,‘Padding’,‘compact’);nexttile;b1 bar(mu_all, scs_all, ‘FaceColor’,‘flat’);b1.CData(prm.mu1,:) [0.85 0.33 0.10];xlabel(‘\mu’); ylabel(‘kHz’); title(‘Subcarrier Spacing’);xticks(0:4); xticklabels({‘0/15’,‘1/30’,‘2/60’,‘3/120’,‘4/240’});grid on;nexttile;b2 bar(mu_all, sym_us, ‘FaceColor’,‘flat’);b2.CData(prm.mu1,:) [0.85 0.33 0.10];xlabel(‘\mu’); ylabel(‘\mus’); title(‘OFDM Symbol Duration’);xticks(0:4); grid on;nexttile;b3 bar(mu_all, cp_us_all, ‘FaceColor’,‘flat’);b3.CData(prm.mu1,:) [0.85 0.33 0.10];xlabel(‘\mu’); ylabel(‘\mus’); title(‘Normal CP Duration’);xticks(0:4); grid on;sgtitle(sprintf(‘5G NR Numerology Overview (Red Active \mu%d, %s, %.0f kHz SCS)’, …prm.mu, band_lbl{prm.mu1}, scs_Hz/1e3), ‘FontWeight’,‘bold’);% % PLOT 2 – OFDM Resource Grid (data / pilot / guard / DC layout)% resGrid zeros(prm.FFTLength, prm.numDataSymbols);resGrid(prm.CarriersLocations, 1; % dataresGrid(prm.PilotCarrierIndices, 2; % pilotsresGrid(prm.FFTLength/21, 3; % DC nullfigure(‘Name’,‘OFDM Resource Grid’,‘NumberTitle’,‘off’,‘Color’,‘w’);imagesc(1:prm.numDataSymbols, 1:prm.FFTLength, resGrid);colormap([0.15 0.15 0.15; 0 0.55 0.85; 1 0.55 0; 1 0.9 0]);cb colorbar; cb.Ticks [0 1 2 3];cb.TickLabels {‘Guard/Null’,‘Data’,‘Pilot’,‘DC Null’};xlabel(‘OFDM Symbol Index’); ylabel(‘Subcarrier Index’);title(sprintf(‘5G NR OFDM Resource Grid | FFT%d | %d Data %d Pilots %d Guard subcarriers’, …prm.FFTLength, prm.numCarriers, numel(prm.PilotCarrierIndices), sum(prm.NumGuardBandCarriers)1));set(gca,‘YDir’,‘normal’);% Get transmit and receive array informationprm.numSTSVec numSTS;[isTxURA,expFactorTx,isRxURA,expFactorRx] RF_ArrayInfo(prm,true);prm.cLight physconst(‘LightSpeed’);prm.lambda prm.cLight/prm.fc;% Mobile position[xRx,yRx,zRx] sph2cart(deg2rad(prm.mobileAngle(1)),…deg2rad(prm.mobileAngle(2)),prm.mobileRange);prm.posRx [xRx;yRx;zRx];[toRxRange,toRxAng] rangeangle(prm.posTx,prm.posRx);spLoss fspl(toRxRange,prm.lambda);gainFactor 1;% Generate the preamble signalpreambleSigSTS RF_GenPreamble(prm);% repeat over numTxpreambleSig zeros(size(preambleSigSTS,1),numTx);for i 1:numSTSpreambleSig(:,(i-1)*expFactorTx(1:expFactorTx)) …repmat(preambleSigSTS(:,i),1,expFactorTx);end2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1]区奕宁.动态TDD对5G NR网络的性能影响分析[J].广东通信技术. 20193 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他