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⛄一、先进MC-CDMA和OFDM仿真，包含AGC、Barker同步、FEC编码、BER性能和频谱分析

该代码实现MC-CDMA（多载波码分多址）发射链路，对比「扩频 MC-CDMA」和「未扩频 OFDMA」两种发射波形的频谱 / 功率谱密度。采用 Walsh 正交码做用户扩频、卷积信道编码、QPSK 调制，支持 4 个用户同时传输；OFDM 多载波框架，包含帧前导（AGC、Barker 同步码、训练序列），最后绘制频谱与 PSD。
MC-CDMA 本质：每个 QPSK 符号使用 Walsh 码扩频到多个 OFDM 子载波上，多用户在全部子载波上码分复用，区别于 OFDMA（用户分配不同子载波）。

一、整体仿真链路（发射端 TX）
随机信息比特 → 卷积编码 → QPSK 符号映射 → Walsh 码扩频（MC-CDMA）→ 多用户叠加求和 → OFDM 调制 (IFFT)+ 循环前缀 CP → 组帧（AGC+Barker 同步 + 训练序列 + 数据 + 保护间隔）
同时并行生成单用户无扩频 OFDMA 信号，用于频谱对比；最后对两种基带信号做 FFT 频谱、Welch 功率谱密度 PSD 绘图。

本代码只有发射机，不含信道、接收机、BER 解调部分。

二、逐段代码解释

1. 初始化

clc;clear;close all;

清空命令窗口、工作区，关闭已有图像。

2. 系统参数配置

noOfUsers = 4; noOfInfoBitsPerUser = 200000; Nfft = 256; cpLength = 16; guardLeft = 8; guardRight = 8; usedSubcarriers = Nfft - guardLeft - guardRight; spreadingFactor = 4; noOfOfdmSymbolsPerFrame = 4; bitspersymbol = 2; % QPSK Modulation targetCodeRate = 1/2;

• noOfUsers=4：4 个并行用户；每个用户总信息比特 200000bit
• Nfft=256：OFDM FFT 点数；cpLength=16循环前缀长度
• guardLeft/guardRight：左右保护子载波，不承载数据，抑制带外泄露；
  有效可用子载波数量：usedSubcarriers=256-8-8=240
• spreadingFactor=4：扩频因子 SF=4，1 个 QPSK 符号扩成 4 个码片；Walsh 码维度 4 阶
• noOfOfdmSymbolsPerFrame=4：每一帧里面包含 4 个 OFDM 符号
• QPSK 调制：每个调制符号携带 2bit 信息；目标卷积码码率 1/2

3. 卷积码编码器配置

if (1/targetCodeRate == 2) GeneratorPolynomials = [7 5]; elseif (1/targetCodeRate == 3) GeneratorPolynomials = [7 5 3]; elseif (1/targetCodeRate == 4) GeneratorPolynomials = [7 5 3 1]; else error('Invalid code rate!'); end ConstraintLength = 3; codeRate = 1/length(GeneratorPolynomials); trellis = poly2trellis(ConstraintLength,GeneratorPolynomials);

• 支持码率 1/2,1/3,1/4 的卷积码；本仿真用1/2 码率，生成多项式[7,5]，约束长度 3
• poly2trellis生成网格 Trellis 结构，供convenc卷积编码函数使用

4. 帧容量计算（比特 / 符号预算）

infoBitsPerOfdmSymbols = (usedSubcarriers/spreadingFactor)*bitspersymbol*codeRate ; infoBitsPerFrame = infoBitsPerOfdmSymbols*noOfOfdmSymbolsPerFrame; qpskSymbolsPerOfdmSymbol = (usedSubcarriers/spreadingFactor); numOfFrames = ceil(noOfInfoBitsPerUser/infoBitsPerFrame);

扩频逻辑：总有效子载波 240，SF=4，每 4 个子载波承载1 个 QPSK 符号

1. 每个 OFDM 符号，单用户可传输信息比特：(240/4)*2*(1/2)=60 bit

2. 一帧包含 4 个 OFDM 符号：单用户每帧信息比特 = 60 × 4 = 240 bit

3. 根据每个用户总比特数 200000，计算一共需要多少帧numOfFrames

4. 帧前导序列（用于接收机同步、AGC、信道估计）

agcField = repmat([1 -1],1,50); barker11 = [ 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 ]; barkerSync = repmat(barker11,1,4); trainingSeq = repmat([1 -1],1,50); frameGuard=zeros(1,30);

完整帧结构：AGC字段 + Barker11同步码 + 训练序列 + OFDM数据载荷 + 保护间隔

• AGC：自动增益控制训练序列
• Barker11 序列：良好自相关特性，用于帧同步，重复 4 次
• trainingSeq：信道估计训练序列
• frameGuard：零保护间隔，隔离相邻帧

6. 用户原始比特 & Walsh 扩频码生成

randomBits = randi([0 1],noOfUsers,noOfInfoBitsPerUser); walshCode = generateWalshCode(spreadingFactor);

• 产生 4 个用户的独立随机二进制信息比特矩阵
• generateWalshCode(sf)递归生成4 阶 Walsh 正交码矩阵：4 行，每行对应 1 个用户的正交扩频码，保证多用户码间正交（理想无信道畸变条件）

7. 发射帧主循环：逐帧处理

for frame = 1:numOfFrames

逐帧循环，从总比特中截取当前帧信息比特。最后一帧不足长度时，补零填充。

7.1 卷积编码

codedBits(user,:) = convenc(infoBitsPerFrameContainer(user,:),trellis);

每个用户信息比特送入convenc卷积编码，1/2 码率，输出编码比特。

7.2 QPSK 符号映射

tempBits = reshape(codedBits(user,:),2,[]).'; qpskSymbols(user,:) = ((1-2*tempBits(:,1)) + 1j*(1-2*tempBits(:,2)))/sqrt(2);

每 2bit 映射 1 个归一化 QPSK 复符号，平均功率归一化为 1。

代码末尾还额外写了通用symbolMapper函数（支持 QPSK/16QAM/64QAM/256QAM，遵循 3GPP 标准），但本主程序没有调用这个函数，仅作为备用函数存在。

7.3 Walsh 扩频（MC-CDMA 核心）

for user = 1:noOfUsers code = walshCode(user,:); for k = 1:size(currentSymbols,2) chips = currentSymbols(user,k).*code; userSpread = [userSpread chips]; end end spreadSignal(user,:) = userSpread; txCombined = sum(spreadSignal,1);

MC-CDMA 扩频核心：

1. 用户的 1 个 QPSK 符号，乘以本用户 Walsh 码，得到 SF=4 个码片
2. 所有用户扩频后的码片序列相加叠加，实现码分多址
3. 叠加后的码片放到 OFDM 子载波上，一个码片占用一个子载波

对比对照组（未扩频 OFDMA）：只取第 1 用户原始 QPSK 符号，不扩频，直接映射到子载波。

7.4 OFDM 调制（IFFT）+ 循环前缀 CP

ofdmInput = zeros(Nfft,1); ofdmInput(guardLeft+1 :guardLeft+usedSubcarriers) = txCombined(:); ofdmTime = ifft(ofdmInput,Nfft); % 对照组unspread ofdmInputUnspread = zeros(Nfft,1); ofdmInputUnspread(centerIdx - halfLen + 1 : centerIdx + halfLen) = txUnspread(:); ofdmTimeUnspread = ifft(ofdmInputUnspread, Nfft);

• 构造频域向量：左右保护子载波置 0；有效子载波填入多用户叠加后的扩频码片
• IFFT 将频域子载波变换为时域 OFDM 符号
• 功率归一化：补偿 MATLAB IFFT 缩放，将发射信号平均功率归一化
• 添加循环前缀 CP：复制 OFDM 符号尾部采样点放到符号前端，对抗多径时延

7.5 组帧，串行输出

combinedOfdmSymbols = OfdmFrame(:).'; txFrame = [agcField barkerSync trainingSeq combinedOfdmSymbols frameGuard];

将多 OFDM 符号串行拼接，再拼接前导、保护零序列，形成完整基带发射帧。

保存第一帧 OFDM 符号，用于后续频谱绘图。

8. 频谱与 PSD 绘图部分
   采样率 Fs=40MHz。

9. FFT 频谱图：fftshift+fft，画出扩频 MC-CDMA 与未扩频 OFDMA 的幅度谱（dB）

   • 未扩频：少数子载波，能量集中在窄带
   • 扩频 MC-CDMA：符号能量被扩开到全部 240 个子载波，频谱展宽，功率被摊薄到更宽带宽

10. PSD 功率谱密度（pwelch 韦尔奇法）：估计功率谱密度 dB/Hz，直观对比功率分布。

11. 自定义子函数

12. H = generateWalshCode(sf)
    递归生成 Walsh-Hadamard 正交码矩阵。SF=4 输出 4×4 正交矩阵，每行分配给一个用户，理想信道下用户之间正交。

13. symbols = symbolMapper(bits, M)
    3GPP 标准星座映射函数，支持 QPSK、16QAM、64QAM、256QAM，输出归一化复调制符号。本主脚本未调用，可后续扩展接收机或者更换调制方式时使用。

三、核心原理说明

1. MC-CDMA：在 OFDM 频域做扩频。信息符号 ×Walsh 码变成多个码片，码片分配到不同子载波；多用户在同一套子载波上依靠正交码区分。
   ✅优势：频率分集，抗频率选择性衰落；
   ❌缺点：信道畸变破坏 Walsh 码正交性，引入多用户干扰 MUI。
2. OFDMA（对照组）：不扩频，符号直接映射到子载波，能量集中在少量子载波，没有频率分集增益。

四、仿真预期结果

• 未扩频 OFDMA：功率集中在中心窄带，谱峰高，占用带宽更小；
• MC-CDMA 扩频后：信号功率均匀铺开在整个可用子载波带宽，频谱变宽，峰值功率降低；
• PSD 图可以明显看到扩频带来的频谱展宽效果。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码
clc;
clear;
close all;

%% PARAMETERS
noOfUsers = 4;
noOfInfoBitsPerUser = 200000;
Nfft = 256;
cpLength = 16;
guardLeft = 8;
guardRight = 8;
usedSubcarriers = Nfft - guardLeft - guardRight;
spreadingFactor = 4;
noOfOfdmSymbolsPerFrame = 4;
bitspersymbol = 2; % QPSK Modulation

%% Code Rate Configuration
targetCodeRate = 1/2;

%% CHANNEL CODER
if (1/targetCodeRate == 2)
GeneratorPolynomials = [7 5];
elseif (1/targetCodeRate == 3)
GeneratorPolynomials = [7 5 3];
elseif (1/targetCodeRate == 4)
GeneratorPolynomials = [7 5 3 1];
else
error(‘Invalid code rate! Please set targetCodeRate strictly to 1/2, 1/3, or 1/4.’);
end
ConstraintLength = 3;
codeRate = 1/length(GeneratorPolynomials);
trellis = poly2trellis(ConstraintLength,GeneratorPolynomials);

%% FRAME CAPACITY
infoBitsPerOfdmSymbols = (usedSubcarriers/spreadingFactor)bitspersymbolcodeRate ; % (232/4)21/2 = 58 info bits/ofdm symbol for a user
infoBitsPerFrame = infoBitsPerOfdmSymbolsnoOfOfdmSymbolsPerFrame; % 584 = 232 info bits/frame for a user
qpskSymbolsPerOfdmSymbol = (usedSubcarriers/spreadingFactor); % per user
numOfFrames = ceil(noOfInfoBitsPerUser/infoBitsPerFrame);

%% FRAME PREAMBLE (AGC + BARKER SYNC + TRAINING)
agcField = repmat([1 -1],1,50);
% BARKER 11 SEQUENCE , Used for frame synchronization
barker11 = [ 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 ];
% Repeat Barker 4 times
barkerSync = repmat(barker11,1,4); % Length = 44
trainingSeq = repmat([1 -1],1,50);
frameGuard=zeros(1,30);

%% USER DATA
randomBits = randi([0 1],noOfUsers,noOfInfoBitsPerUser);

%% WALSH CODE
walshCode = generateWalshCode(spreadingFactor);

%% TX FRAME LOOP
infoBitsPerFrameContainer = zeros(noOfUsers, infoBitsPerFrame);
for frame = 1:numOfFrames
fprintf(‘TX Frame = %d\n’,frame);

%% FRAME DATA EXTRACTION startBit = (frame-1)*infoBitsPerFrame + 1; endBit = min(frame*infoBitsPerFrame,noOfInfoBitsPerUser); infoBitsPerFrameContainer = randomBits(:,startBit:endBit); %% LAST FRAME PADDING if size(infoBitsPerFrameContainer,2) < infoBitsPerFrame padLen = infoBitsPerFrame - size(infoBitsPerFrameContainer,2); infoBitsPerFrameContainer = [infoBitsPerFrameContainer zeros(noOfUsers,padLen)]; end %% CONVOLUTIONAL ENCODING codedBits = zeros(noOfUsers,(1/codeRate)*infoBitsPerFrame); for user = 1:noOfUsers codedBits(user,:) = convenc(infoBitsPerFrameContainer(user,:),trellis); end %% QPSK totalQpskSymbolsPerFrame = qpskSymbolsPerOfdmSymbol*noOfOfdmSymbolsPerFrame; qpskSymbols = zeros(noOfUsers,totalQpskSymbolsPerFrame); for user = 1:noOfUsers tempBits = reshape(codedBits(user,:),2,[]).'; qpskSymbols(user,:) = ... ((1-2*tempBits(:,1)) + ... 1j*(1-2*tempBits(:,2)))/sqrt(2); end %% STORE OFDM SYMBOLS ofdmSymbolsPerFrame = zeros(Nfft+cpLength,noOfOfdmSymbolsPerFrame); % its look like serial to parallel ofdmSymbolsPerFrameUnspread = zeros(Nfft+cpLength,noOfOfdmSymbolsPerFrame); qpskSymbolsPerOFDMBeforeSpreading = (usedSubcarriers/spreadingFactor); %% OFDM Sumbols per frame loop OfdmFramePlot = zeros(Nfft+cpLength,1); OfdmFrameUnspreadPlot = zeros(Nfft+cpLength,1); for ofdm = 1:noOfOfdmSymbolsPerFrame startSym = (ofdm-1)*qpskSymbolsPerOFDMBeforeSpreading + 1; endSym = ofdm*qpskSymbolsPerOFDMBeforeSpreading; currentSymbols = qpskSymbols(:,startSym:endSym); %% SPREADING spreadSignal = zeros(noOfUsers,qpskSymbolsPerOFDMBeforeSpreading*spreadingFactor); for user = 1:noOfUsers code = walshCode(user,:); userSpread = []; for k = 1:size(currentSymbols,2) chips = currentSymbols(user,k).*code; userSpread = [userSpread chips]; end spreadSignal(user,:) = userSpread; end

2 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

2019b

2 参考文献

[1]文涛;周海鹏;李夏;何蓉蓉;王世松.MIMO-OFDM系统中的信道估计算法优化方法研究[J].中国新技术新产品. 2025
[2]赵靖博.MIMO-OFDM通信系统中协作式无线感知理论与方法研究[D].北京邮电大学. 2025

3 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（TSP）

4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）

4.2 车辆路径问题（VRP）

4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.7 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.8 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.9 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.10 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.11 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）

4.3 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EMG
7.2.2 脑电信号EEG
7.2.3 乳腺癌诊断
7.2.4 生物电信号
7.2.5 心电信号ECG
7.2.6 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LFM
7.4.5.4 雷达MIMO
7.4.5.5 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