1.如何用MATLAB求阶乘？
2.如何用matlab计算1到10阶的源码和？
3.涡旋光束的夫琅禾费衍射仿真（含部分源代码）
4.matlab相关性分析（皮尔逊，肯德尔，实例斯皮尔曼）
5.（含matlab完整源码）手搓16QAM调制解调系统
6.Matlab LSB图像隐写解析 参考源码
如何用MATLAB求阶乘？
matlab求1-的源码阶乘的函数源码如下：function p = factorial()
p=1;
for a=1:%设置要求的阶乘
for i=1:a%循环遍历从1到a
p=p*i;%遍历相乘
end;//函数结束
p%输出结果
p=1;%p还原其初始值
end
end
matlab特点：
1、高效的实例数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的源码数学运算分析中解脱出来。
2、实例涨停板缩量回踩源码具有完备的源码图形处理功能，实现计算结果和编程的实例可视化。
3、源码友好的实例用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握。源码
4、实例功能丰富的源码应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，实例为用户提供了大量方便实用的源码大鹅源码处理工具。
如何用matlab计算1到阶的和？
源程序代码以及算法解释如下：matlab求1-的阶乘的函数源码如下：
function p = factorial()
p=1;
for a=1:%设置要求的阶乘
for i=1:a%循环遍历从1到a
p=p*i;%遍历相乘
end;//函数结束
p%输出结果
p=1;%p还原其初始值
end
end
程序运行结果如下：
扩展资料：
C++实现求1到的阶乘之和，代码如下：
#include<stdio.h>
int main()
{
double a,b=1,sum=0;
for(a=1;a<=;a++)
{
b = a*b; /* 原理:1！等于1乘以1，2！等于1！乘以2，3！等于2！乘以3，以此类推 ，！等于9！乘以 */
sum = sum+b; /* 依次将1到的阶乘相加 */
}
printf("%lf\n",sum);
return 0;
}
同理，如果求一个已知整数Number1到另一个已知整数Number2的板块突破源码阶乘之和，只需在代码里做以下修改和替换：
#include<stdio.h>
int main()
{
double a,b=1,sum=0;
for(a=Number1;a<=Number2;a++) /* 在此处用具体的值替换Number1和Number2，如求到的阶乘之和，只需在此处用替换Number1,替换Number2 */
{
b = a*b;
sum = sum+b;
}
printf("%lf\n",sum);
return 0;
}
涡旋光束的夫琅禾费衍射仿真（含部分源代码）
涡旋光束是光学涡旋的代表，具有螺旋相位结构，能承载轨道角动量和自旋角动量。拉盖尔-高斯光束是实验中常见的涡旋光束之一，其光场表达式为[公式]。本文以拉盖尔-高斯光束为例，对其夫琅禾费衍射进行了仿真。
夫琅禾费衍射公式为[公式]。本文主要仿真了矩孔衍射、弓形孔衍射和阵列光阑衍射。
矩孔光阑的透过率函数可表示如下[公式]。仿真结果表明，刀客系统源码随着涡旋光束拓扑荷数的增加，衍射亮斑的数目也在增加，且具有旋转拖尾的特征。
弓形孔的透过率函数可以看作圆孔光阑与矩孔光阑的差值。仿真结果显示，随着拓扑荷数的增大，衍射级数增多，光强分布基本趋于圆形分布，且同样具有旋转特性。
采用六边形阵列光阑，衍射亮斑数量与拓扑荷数之间存在复杂关系。
部分Matlab源代码如下。
matlab相关性分析（皮尔逊，肯德尔，云雁源码斯皮尔曼）
为了便于大家进行测试，我已经将数据放在了网盘中。
二、皮尔逊相关系数
原理如下：
三、肯德尔等级相关系数
原理如下：
四、斯皮尔曼相关系数
原理如下：
五、matlab源码
5.1 Pearson
效果：
5.2 Pearson 换个颜色
在后面继续追加一部分代码：
效果如下：
5.3 Kendalltau相关系数矩阵
我们直接在后面继续追加一部分代码即可：
效果如下：
5.4 Spearman系数
底部添加一部分这个代码即可：
效果如下：
六、小总结
以上就是三种算法相关性分析的实现了。
（含matlab完整源码）手搓QAM调制解调系统
在通信领域，QAM调制方式在OFDM系统中广泛应用，因其先进的调制特性。为深入理解QAM系统运行机制，我在理论学习之余，决定自行使用MATLAB编程实现从头至尾的QAM调制解调系统，以获得更为直观的感受和体验。
起初，我发现MATLAB库中提供了现成的qammod函数，使用几行代码即可轻松完成任务。然而，为了达到对系统运作过程的深入理解，我决定从零开始，亲手搭建QAM系统，从产生UNRZ波形、串并转换，到星座图映射、QAM调制，最终过AWGN信道并解调，每一步都通过figure展示码元波形及调制前后的星座图，以利于学习。
整个MATLAB代码共行，详细内容请下拉查看。此项目旨在提供一个实用的参考案例，欢迎各位同行学习参考。
在编程过程中，我参考了多本专业书籍和博客，并在此对各位前辈表示诚挚的感谢。相关资源链接如下：[1][2][3]。理论与实践相结合，方能深刻理解技术。希望此项目能对大家的学习和工作有所启发。
Matlab LSB图像隐写解析 参考源码
LSB算法作为图像隐写的基本策略，将秘密信息替换载体图像的最低比特位。在灰度图像中，每个像素值为0到之间，位平面则指的是像素值的各个二进制位。以Lena图像为例，其位平面图从右到左和从上到下，位权依次降低，位平面越低包含的图像信息越少，与之相邻的比特相关性也越弱。最低位平面作为不含图像信息的区域，常被用于隐写操作。
LSB隐写通常要求载体图像为灰度图。示意图表明，像素的二进制编码通过选取特定位进行信息的嵌入与提取。选取不同位平面时，LSB算法对图像保真度有差异，这表明在不同的位平面进行嵌入会得到不同程度的原始图像保持效果。
算法原理可通俗描述为：将图像视为由像素组成的二维像素矩阵，每个像素的灰度值由二进制表示。灰度值可以看作在0-之间的8位二进制数，LSB算法则选择修改其中最低位来隐藏信息。人眼对此类微小变化难以察觉，因此LSB算法能保持内容不变。值得注意的是，LSB算法通常在最低位平面进行信息嵌入，以减少对图像质量的影响。
基本特点包括：LSB算法能够在图像中隐藏大量数据（高容量），但算法的鲁棒性相对较差。这意味着在经过信号处理（如加噪声、有损压缩等）后，从处理后的图像中提取信息可能失去数据完整性。常见嵌入方法有连续性、连续并随机化处理、同时在最低与次低位平面嵌入、逐位随机嵌入等。
总之，LSB算法提供了一种隐蔽但相对容易处理的图像隐写方法，特别适合对内存和速度要求较高的应用场景。不同嵌入策略的鲁棒性有所不同，选择恰当方法以平衡数据隐藏容量与隐写安全性，是实现高质量隐写效果的关键。
