继续讲解第七章的内容!

同学们有缓冲区的概念吗?

同学们设计算法一定要学会画算法流程图!!!

以后还会讲MATLAB的更多应用,比如通信仿真!

让同学们先预先了解一下。

通信仿真是从理论知识到实际产品的一个过渡,承上启下,实际环境中需要考虑的因素较多,一开始直接上手做产品难度大,因此需要通过循序渐进的仿真来向产品一步步地靠近。

这是学生的总结。写的非常棒!任何算法的仿真都不能一步到位,需要不断的优化!

再看看另一名美女学生的总结。

波形仿真的开发步骤:

要先完成该基带波形的性能仿真,然后通过比较来决定是否采用。

其次,在基带性能仿真程序的基础上结合专项仿真的结果进行相关模块的补充。

然后,在进行波形在实际系统实现过程中的细节仿真。要考虑实现过程中受到系统环境的影响。

最后,再不断的优化程序。

总结的非常好。同学们,加油学起来!此时不学,更待何时!

休息一下,插播广告!

下一章将讲解数据分析的知识,这可是能在多个领域发挥作用的知识哦。

比如,金融行业是一个数据挖掘发挥经济价值的领域,数据挖掘的应用走帮助金融行业突破其传统模式的弊端,获得新的市场价值极大的提升。在医疗行业,数据挖掘同样有着广阔的应用场景。

(1)预测建模。新药物研发阶段的医药公司,通过数据建模、分忻,找到最有效的投入产出比例,使资源获得最佳组合。建立模型的数据由药物临床试验阶段之前的数据集、早期临床阶段的数据集构成。预测建模能降低医药产品公司研发成本,在通过数据建模和分析预测药物临床结果后,可以暂缓研究次优的药物,或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。通过数据建模、分析,不仅可以生产更有针对性的药物,还能更快地将药物推向市场。传统新药从研发到市场的周期大约为13年,使用数据预测模型能大大缩短新药推向市场的时间周期,大约为3~5年就可以完成。

大健康的理念在数据挖掘技术的基础上得以实现,可以预测患病风院提出指导性个性化方案。

那我们就从数据分析的基础知识开始讲起吧!

本章完结!

介绍使用matlab仿真工具和其各种类型的算法,讲解高校涉及matlab的相关课程,免费提供通信类、导航类的产品级物理层算法、数据统计分析算法、图像处理算法、AI算法。义务为各高校的MATLAB学习社团和生物医学领域的科研人员做技术支持。

值得您关注!

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