欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式Matlab毕设Matlab毕设系列–说明期刊发表发表北大核心SCI不是梦⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理 进阶版②付费专栏Matlab信号处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄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AGCBarker 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、逐段代码解释初始化clc;clear;close all;清空命令窗口、工作区关闭已有图像。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;noOfUsers44 个并行用户每个用户总信息比特 200000bitNfft256OFDM FFT 点数cpLength16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usedSubcarriers256-8-8240spreadingFactor4扩频因子 SF41 个 QPSK 符号扩成 4 个码片Walsh 码维度 4 阶noOfOfdmSymbolsPerFrame4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 3poly2trellis生成网格 Trellis 结构供convenc卷积编码函数使用帧容量计算比特 / 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 240SF4每 4 个子载波承载1 个 QPSK 符号每个 OFDM 符号单用户可传输信息比特(240/4)*2*(1/2)60 bit一帧包含 4 个 OFDM 符号单用户每帧信息比特 60 × 4 240 bit根据每个用户总比特数 200000计算一共需要多少帧numOfFrames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); frameGuardzeros(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 扩频核心用户的 1 个 QPSK 符号乘以本用户 Walsh 码得到 SF4 个码片所有用户扩频后的码片序列相加叠加实现码分多址叠加后的码片放到 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 CPofdmInput zeros(Nfft,1); ofdmInput(guardLeft1 :guardLeftusedSubcarriers) 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。频谱与 PSD 绘图部分采样率 Fs40MHz。FFT 频谱图fftshiftfft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。自定义子函数H generateWalshCode(sf)递归生成 Walsh-Hadamard 正交码矩阵。SF4 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。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。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;%% PARAMETERSnoOfUsers 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 ConfigurationtargetCodeRate 1/2;%% CHANNEL CODERif (1/targetCodeRate 2)GeneratorPolynomials [7 5];elseif (1/targetCodeRate 3)GeneratorPolynomials [7 5 3];elseif (1/targetCodeRate 4)GeneratorPolynomials [7 5 3 1];elseerror(‘Invalid code rate! Please set targetCodeRate strictly to 1/2, 1/3, or 1/4.’);endConstraintLength 3;codeRate 1/length(GeneratorPolynomials);trellis poly2trellis(ConstraintLength,GeneratorPolynomials);%% FRAME CAPACITYinfoBitsPerOfdmSymbols (usedSubcarriers/spreadingFactor)bitspersymbolcodeRate ; % (232/4)21/2 58 info bits/ofdm symbol for a userinfoBitsPerFrame infoBitsPerOfdmSymbolsnoOfOfdmSymbolsPerFrame; % 584 232 info bits/frame for a userqpskSymbolsPerOfdmSymbol (usedSubcarriers/spreadingFactor); % per usernumOfFrames ceil(noOfInfoBitsPerUser/infoBitsPerFrame);%% FRAME PREAMBLE (AGC BARKER SYNC TRAINING)agcField repmat([1 -1],1,50);% BARKER 11 SEQUENCE , Used for frame synchronizationbarker11 [ 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 ];% Repeat Barker 4 timesbarkerSync repmat(barker11,1,4); % Length 44trainingSeq repmat([1 -1],1,50);frameGuardzeros(1,30);%% USER DATArandomBits randi([0 1],noOfUsers,noOfInfoBitsPerUser);%% WALSH CODEwalshCode generateWalshCode(spreadingFactor);%% TX FRAME LOOPinfoBitsPerFrameContainer zeros(noOfUsers, infoBitsPerFrame);for frame 1:numOfFramesfprintf(‘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(NfftcpLength,noOfOfdmSymbolsPerFrame); % its look like serial to parallel ofdmSymbolsPerFrameUnspread zeros(NfftcpLength,noOfOfdmSymbolsPerFrame); qpskSymbolsPerOFDMBeforeSpreading (usedSubcarriers/spreadingFactor); %% OFDM Sumbols per frame loop OfdmFramePlot zeros(NfftcpLength,1); OfdmFrameUnspreadPlot zeros(NfftcpLength,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; 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]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. 20253 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