有没有研究无线传感器网络节点算法的学长学姐 帮帮忙啊 MATLAB仿真源程序有没有啊_百度知道
有没有研究无线传感器网络节点算法的学长学姐 帮帮忙啊 MATLAB仿真源程序有没有啊
我有更好的答案
？ 把要的算法发到我邮箱 有的话我就发给你 jsczzzq@163。。.com如果是LEACH-C的话就算了，我上个月问作者要都没要到你要哪个算法的仿真程序
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网络技术下载排行急求：自适应联邦滤波算法的matlab仿真程序代码_百度知道
急求：自适应联邦滤波算法的matlab仿真程序代码
程序的仿真结果合适再追加50分
感谢你的回答，但我想要的是：
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figure(2),1;y&#39:n)*u((n-1);mu0 = 0;);n&#39,-0;ylabel(&#39:k) = u(1;ylabel('
% 叠加噪声后的信号 for n=(k+2),m:N-1;);ylabel(&#39:(n-11))'f=10;
% 通过以上滤波系统所加入的噪声d
= filter(b;), 0:1;
% 初始化误差的平方e(n)^2的为1向量estd1 = ones(1;),u);滤波型LMS自适应滤波器的学习曲线图 &#39:(n-10))*e2(n),n) =e(j;
delta0=0;mu = 0; 产生32阶滤波器系数n
= 0;.005ha = adaptfilt.005;/y = zeros(1;title('10);plot(y).1932 :k):-1,N),n) = s(n) - w((n-1);
% 初始化前向预测误差e1为零向量e2 = zeros(1;%采样点数t=(0.36*randn(1.1229 ;
% 统计平均意义下学习曲线% 滤波型LMS自适应滤波输出figure(2),'M,(1;),'),N);M;title(&#39.lms(32,e0]=filter(ha:n)*e(j;滤波型LMS自适应滤波器的e(n)^2的曲线 'n;;(1 + (n&#47:n))&#39,N).1586
,N);g&#39,delta);delta=0; title(&#39,x;
% 信号的长度n = 0, -0.5),x)+n:n))*vare(j.0529;
% 初始化误差的平方e(n)^2的为零向量estd = zeros(N):(n+10)) * u((n),n) = vare(j;
% 误差的平方e(n)^2
w(n;;xlabel('
% 经过自适应滤波器后的信号
% 初始化均方误差E{e(n)^2}的为1向量k = 10,d).001:(n-10))&#39.1341 .36*randn(1,
0, 0;plot(m:-1;
% 更新自适应滤波器的权向量y(n) = w((n):M
u = s + 0:(n+9)) + mu*e1(n;
e1(n) = u(n) + a((n-10);% 滤波型LMS自适应滤波器的学习曲线图figure(4);),delta0),&#39,n)^2,1)% plot(m;
% 初始化经过自适应滤波器后的信号为零向量w = zeros(1:-1;):-1,n) + a((n-10);
% 前向预测误差
e2(n) = e(j,N);;
% 运行次数N = 1000;
%另一个步长因子为0;ylabel('100));
% 初始化均方误差E{e(n)^2}的为零向量vare1 = ones(1;;%求出系统的滤波器系数[y;m=1, 0:-1:(n+9)) * u(n;E[e(n)^2]'e(n)^2'xlabel(&#39,
0;% 滤波型LMS算法滤波for j = (k + 1).1106];):(n+10)) = w((n-1).0599[y0; plot(n, -0.001&#39.0065时滤波型LMS自适应滤波输出'plot(vare1),d),(n.0624 ;
% 通过滤波器后的期望信号delta = 0.1642% 滤波型LMS自适应滤波器的e(n)^2的曲线figure(3);
% 初始更新步长因子% 初始化前向滤波器的权向量a(1;
= fir1(31;
% 初始化误差e(n)的为零向量a = zeros(1.0065,x;
% 初始化滤波向量e为零向量y(1;r&#39,x,N),e0);
% 叠加噪声后的信号% 信号叠加噪声波形图figure(1),(1;
% 自适应滤波器的阶数e1 = zeros(1.1555 ;
% 初始化自适应滤波器的权向量为零向量e = zeros(N);xlabel(');u&#39,e;
% 统计平均意义下e(n)^2estd1 = (estd1*estd)&#47clearfs=1000;;n'xlabel(&#39.lms(32.5).1*randn(1;%采样频率1000hzN=500;n&#39:(n-10)))&#39,1; title(&#39.0584, -0,N).001作对比ha=%正弦信号频率10hzx=sin(2*pi*f*t)+randn(size(t)):500;s = sin(2*pi*n/);delta=0;plot(m,e] = filter()% subplot(2;%被随机信号干扰的正弦信号b
= fir1(31.005'
% 初始信号u = s + 0;
% 均方误差E{e(n)^2}endendvare1 = (vare1*vare)&#47:N
mu = mu0/plot(estd1),N);figure(1),0;n&#39,N);信号叠加噪声波形图&#39,500);
% 先搜索后收敛步长因子
e(j,e0)% 以上是基本的LMS算法% 滤波型LMS算法滤波
% 设置自适应滤波器其中一个步长因子为0;
% 初始化前向滤波器的权向量为零向量vare = zeros(N);legend(&#39:(n-10))&#39:11) = [ 0,-0;):N-1)&#47
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处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。
自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。
本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。
通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，...
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1.复制leach_test为leach-c_test，修改里面的文件夹和输出文件名。并且手动建立相应的文件夹。
很多教程说只修改文件名，没提到修改文件夹，如果同时运行两个协议会覆盖一部分实验结果的，而且是并行的就更难分解出是哪个协议的实验数据了。所以还是分开较好。
2.添加到test文件最后，后台运行的，需要等待。
3.写脚本分析实验数据。
#计算不同时间剩余节点的数量
countcyl=0;
totalleft=0;
lasttime=0;
time[0]=0;
total[0]=100;
if (simtime&lasttime ) {
countcyl++;
time[countcyl]=
totalleft=0;
if (statenode==1)
totalleft++;
total[countcyl]=
for(i=0;i&=i++)
printf( &%f %d\n&,time[i],total[i]);
countcyl=0;
packetsum=0;
#当前时间发包且接收的总数
lasttime=0;
time[0]=0;
#读取当前时间，当前节点的发包且被成功接收的数目
if (simtime&lasttime ) {
packtsum=0;
countcyl++;
time[countcyl]=
if (simtime==lasttime ) {
packetsum=packetsum+
sum[countcyl]=
#对应时段，打印发包总量。
for(i=0;i&=i++)
printf ( &%f %f\n&,time[i],sum[i]);
countcyl=0;
#计数器，用来记录当前的轮数 或者当前的时段数
energysum=0;
#用来暂时储存当前时段的节点消耗能量总和
lasttime=0;
#记录当前最后的时间
time[0]=0;
#存储各（轮）分段的时间
#存储各分段时间对应的消耗的能量
#文件中第一字段的值，当前时间
#。。。第二字段的值，节点ID
nodeenergy
#。。。第三字段的值，当前节点使用的能量
if (simtime&lasttime ) {
#这里就是一个简单的方法来提取每个时间段，节点总共消耗了多少能量
energysum=0;
countcyl++;
time[countcyl]=
if (simtime==lasttime ) {
if (nodeenergy&2.0) {
energysum=energysum+
sum[countcyl]=
else if (nodeenergy&=2.0) {
#节点初始的总能量为2
energysum=energysum+2.0;
sum[countcyl]=
#对应时间段，得出能量消耗量并打印
for(i=0;i&=i++)
printf ( &%f %f\n&,time[i],sum[i]);
4.gnuplot来画图
set multiplot
set origin 0.0,0.5
set size 0.5,0.5
plot 'leach.alive.rst' with linespoint,'leach-c.alive.rst' with linespoint
set origin 0.5,0.5
set size 0.5,0.5
plot 'leach.data.rst' with linespoint,'leach-c.data.rst' with linespoint
set origin 0.33,0.0
set size 0.5,0.5
plot 'leach.energy.rst' with linespoint,'leach-c.energy.rst' with linespoint
得到如下图：
明显实验结果说明leach-c死亡节点比较早，虽然bs收到数据量大，但是能量消耗是leach协议更关心的问题。
修改bs坐标为(0,0)，再次计算得到如下结果：
从各方面来说c都比leach更优，有人说若bs在节点区域内部，则leach更优，若在外部则leach-c更优！
想知道为什么还需要看懂这两个协议喽。
接下来代码和理论分析。
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算法、协议、分布式。
三个月养成一个好习惯。
经典书反复看。
天道酬勤。
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]*cos[4∏αsin(t)]要求α为变量
λ=0，一条是f(wt)=Asin(t)=αλsin(t)另一条是y=exp[-0，Y轴从-1~+1,图上显示两条曲线.12(αλsin(t))&sup2.002 望高人解答 小弟不甚感激用matlab仿真得出一个两维图，时间轴从0~4
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axis([0 4 -1 1])α为变量,t.01; t=0;&gt.^2).*cos(4*pi*sin(t)))& lm=0;&gt:0.12*(lm*sin(t)).002:4,lm*sin(t),exp(-0;& plot(t;&&gt&&gt
提问者评价
谢谢了 十分感激
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