西电最优化大作业
西电通院专业教育大作业
西电通院专业教育大作业第一篇：西电通院专业教育大作业《专业教育》（第三学期）课程大作业专业：通信工程班级：学号：姓名：通信工程专业教育 1通信工程专业培养目标及发展通信工程专业培养学生掌握通信工程类专业坚实的基础理论、相关的专业基础和专业知识，能从事通信理论、通信系统、通信设备以及信息系统类的研究、设计、开发、制造、运营和管理的高素质的高级工程技术人才和现代化建设人才。
本专业以数理、外语和通信基本理论为基础。
现有人才培养方案是围绕培养德、智、体全面发展，适应社会主义现代化建设需要，既有扎实的基础理论、较强的计算机和外语应用能力，熟练掌握通信与信息系统、信息处理和通信网络等方面的专业理论和工程技术，又有具备在信息与通信工程领域从事科学研究，工程设计，设备制造、运营和维护和管理工作，并具有一定创新精神和研发能力的高级工程技术人才。
毕业后可从事通信系统、通信工程技术和通信新产品研究开发、调试和运营等工作，也可从事IT及相关专业的科学研究与技术开发工作。
通信工程专业主要研究信号的产生、信息的传输、交换和处理，以及在计算机通信、光纤通信、无线通信、交换与通信网等方面的理论和工程应用问题，培养从事通信工程、电子信息技术及计算机网络系统的研究、制造、开发和应用的高级人才。
受工业影响，我国一些较早成立的工科大学就已开设了电报、电话和有线信号传输等相关专业。
新中国成立后，中国工业亟待发展与更新，中国高等教育的工科教育得到了高度的重视。
由于电报、电话、电台和收音机等通信电子产品高速发展，而人才资源又极度匠乏，促使了新中国最早的通信技术相关本科专业的诞生和发展。
同时，我国开始建设系列部委学校。
期间北京邮电学院、重庆邮电学院、成都电讯工程学院、西北电讯工程学院等一些重要的工科高等学校相继成立和建设，与通信技术相关的本科专业开始在全国招生，为我国自主培养了第一批通信技术人才。
如今随着通信与各种新技术结合的层出不穷，涉及的领域越来越广泛，如电信、网络、家电、金融、医疗、航空、工业等等。
最优化方法课程设计-最优化大作业-用优化算法求解函数最值问题
最优化方法大作业---------用优化算法求解函数最值问题摘要最优化(optimization) 是应用数学的重要研究领域.它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。
最优化问题一般包括最小化问题和最大化问题，而最大化问题可以通过简单的转化使之成最最小化问题。
最小化问题分为两类，即约束最小化和无约束最小化问题。
在此报告中，前两个问题属于无约束最小化问题的求解，报告中分别使用了“牛顿法”和“共轭梯度法”。
后两个问题属于有约束最小化问题的求解，报告中分别用“外点法”和“内点法”求解。
虽然命名不一样，其实质都是构造“惩罚函数”或者“障碍函数”，通过拉格朗日乘子法将有约束问题转化为无约束问题进行求解。
再此报告中，“外点法”和“内点法”分别用了直接求导和调用“牛顿法”来求解无约束优化问题。
在此实验中，用“共轭梯度法”对“牛顿法”所解函数进行求解时出现错误，报告中另取一函数用“共轭梯度法”求解得到正确的结果。
此实验中所有的函数其理论值都是显见的，分析计算结果可知程序正确，所求结果误差处于可接受范围内。
报告中对所用到的四种方法在其使用以前都有理论说明，对“外点法”中惩罚函数和“内点法”中障碍函数的选择也有相应的说明，另外，对此次试验中的收获也在报告的三部分给出。
本报告中所用程序代码一律用MATLAB编写。
【关键字】函数最优化牛顿法共轭梯度法内点法外点法 MATLAB一，问题描述1，分别用共轭梯度发法和牛顿法来求解一下优化问题()()()()()441432243221102510min x x x x x x x x x f -+-+-++=2， 分别用外点法和内点发求解一下优化问题⎩⎨⎧≥-++01.min 212231x x t s x x二、问题求解1.1 用牛顿法求解()()()()()441432243221102510min x x x x x x x x x f -+-+-++=1.1.1问题分析：取步长为1而沿着牛顿方向迭代的方法称为牛顿法，在牛顿法中，初始点的取值随意，在以后的每次迭代中，()[]()k k k k x f x f x x ∇∇-=-+121，直到终止条件成立时停止。
西安电子科技大学数字信号处理大作业
数字信号处理大作业班级：021231学号：姓名：指导老师：吕雁一写出奈奎斯特采样率和和信号稀疏采样的学习报告和体会1、采样定理在进行A/D信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
(1)在时域频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各采样值完全恢复原始信号。
(2)在频域当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fmax时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fo的采样值来确定,即采样点的重复频率fs ≥2fmax。
2、奈奎斯特采样频率(1)概述奈奎斯特采样定理：要使连续信号采样后能够不失真还原，采样频率必须大于信号最高频率的两倍（即奈奎斯特频率）。
奈奎斯特频率（Nyquist frequency）是离散信号系统采样频率的一半，因哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist）或奈奎斯特－香农采样定理得名。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于被采样信号的最高频率或带宽，就可以真实的还原被测信号。
反之，会因为频谱混叠而不能真实还原被测信号。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于采样信号的最高频率或带宽，就可以避免混叠现象。
从理论上说，即使奈奎斯特频率恰好大于信号带宽，也足以通过信号的采样重建原信号。
但是，重建信号的过程需要以一个低通滤波器或者带通滤波器将在奈奎斯特频率之上的高频分量全部滤除，同时还要保证原信号中频率在奈奎斯特频率以下的分量不发生畸变，而这是不可能实现的。
在实际应用中，为了保证抗混叠滤波器的性能，接近奈奎斯特频率的分量在采样和信号重建的过程中可能会发生畸变。
西电新技术讲座课程大作业-并行核外矩量法
新技术讲座课程大作业报告并行核外矩量法学院：电子工程学院专业：电磁场与无线技术班级：1302061学号：姓名：电子邮件：日期： 2016 年 06 月21日成绩：指导教师：张玉摘要本文先简要介绍并行核外计算的发展现状与并行计算的核心思想及其评估方法中加速比的概念，再详写核内LU分解的推导过程并由此推广到并行核内LU分解，最后引出并行核外LU分解算法。
并行核内矩量法与并行核外矩量法比较是本文核心，以求导体球的散射模型为例，比较并行核内矩量法与并行核外矩量法，发现并行核外矩量法比并行核内矩量法填充阶段时间消耗多2-3倍，并且二者的加速比均不理想。
同时也发现并行核外矩量法在填充阶段所消耗的时间比并行核内矩量法多了不到一倍，结合在大规模电磁计算中计算机内存的重要性，得出并行核外矩量法在大规模计算中以少量的的额外时间消耗换来计算机内存的合理利用的结论。
总而言之，为了突破计算机内存大小的限制，并行核外矩量法为实际的工程电磁计算提供了一种综合效率较高的选择方案。
关键词：并行核外矩量法加速比计算机内存工程电磁计算一、 并行核外计算发展现状计电磁学发展至今，应用范围越来越广，近些年来更是在电大尺寸平台中得到了快速发展。
由于电大尺寸平台下所解决的问题复杂，研究目标不论是形状还是环境都很繁杂。
在采用矩量法分析后，虽然可以得到很高的精度，但却面临着庞大的矩阵规模。
引入机群处理后，设计并行计算来处理需要很大的内存，种种原因的折衷结果就是引入核外空间存储该矩阵，然后分块读取和处理，最后计算出所需的各类参数，引出目标体相应的特性。
二、并行计算2.1并行计算简介并行计算（parallel computing ）是将某一个运算任务进行分解，，然后将分解后所得的子任务交给各个很多处理器进行运算处理。
在运算过程中，每个处理器之间实时进行数据通信和协同运算，并完成了子任务。
在这一基础上，整个运算的速度大大提高，求解计算速度效率显著增强，计算的规模可以成倍增加。
西电计算方法大作业
切触有理插值函数的新算法一、新算法优点切触有理插值函数的算法大都是基于连分式进行的， 其算法的可行性大都是有条件的，且有理函数次数较高，计算量较大。
本文利用拉格朗日插值的性质和分段组合的方法，给出了一种新的切触有理插值算法，并给出误差估计且将其推广到向量值切触有理插值情形。
较之其他算法具有有理函数次数较低、计算量较小、算法无条件性、无极点、满足高阶导数插值条件等优点。
二、算法分析给定1+n 个互异的节点{}i xb x x x x a n =<<<=...210 （1.1） 所谓的切触有理插值问题，就是寻求有理函)()(x q x p 使之满足下列条件n i s k f x q x p dx d i k i x x ki,...,1,0;1,...,1,0,)()(=-==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛= （1.2） 所谓的向量值切触有理插值问题，就是寻求向量值有理函数 )())(),...,(),(()()()(21x Q x n x n x n x Q x N x r d == 使得n i s k V x Q x N dx d i k i x x ki,...,1,0;1,...,1,0,)()()(=-==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛= （1.3） 其中)(x Q 和),...,1,0)((n j x n j =是实系数多项式。
利用拉格朗日插值的性质和分段组合方法，构造出一种计对3=i s 的切触有理插值算法并将其推广到向量值切触有理插值情形，既解决了切触有理插值函数的存在性问题，又降低了切触有理插值函数的次数且计算量较低。
三、切触有理插值公式为了建立3=i s 的切触有理插值公式利用文间中的方法， 引入非负整数)0(n d d ≤≤将节点（1.1）按d n i x x x d i i i -=++,...,1,0,,...,,1 （2.1） 进行分组，对每组节点（2.1）和函数值i f 及导数值),...,1,;2,1(d i i i j k f ki ++== 所做的插值多项式记为)(,x p d i 。
西电射频大作业(精心整理)-精选.
射频大作业基于PSpice仿真的振幅调制电路设计数字调制与解调的集成器件学习目录题目一：基于PSpice仿真的振幅调制电路设计与性能分析一、实验设计要求 (3)二、理论分析1、问题的分析 (3)2、差动放大器调幅的设计理论 (4)2.1、单端输出差动放大器电路2.2、双端输出差动放大器电路2.3、单二极管振幅调制电路2.4、平衡对消二极管调幅电路三、PSpice仿真的振幅调制电路性能分析 (10)1、单端输出差动放大器调幅电路设计图及仿真波形2、双端输出差动放大器调幅电路设计图及仿真波形3、单二极管振幅调制电路设计图及仿真波形4、平衡对消二极管调幅电路设计图及仿真波形四、实验总结 (16)五、参考文献题目二数字调制与解调的集成器件学习一、实验设计要求 (17)二、概述 (17)三、引脚功能及组成原理 (18)四、基本连接电路 (20)五、参考文献 (21)六、英文附录 (21)题目一基于PSpice仿真的振幅调制电路设计摘要随着大规模集成电路的广泛发展,电子电路CAD及电子设计自动化（EDA）已成为电路分析和设计中不可缺少的工具。
此次振幅调制电路仿真设计基于PSpice，利用其丰富的仿真元器件库和强大的行为建模工具，分别设计了差分对放大器和二极管振幅调制电路，由此对线性时变电路调幅有了更进一步的认识；同时，通过平衡对消技术分别衍生出双端输出的差分对放大器和双回路二极管振幅调制电路，消除了没用的频率分量，从而得到了更好的调幅效果。
本文对比研究了单端输出和双端输出的差分对放大器调幅电路及单二极管和双回路二极管调幅电路，通过对比观察时域和频域波形图，可知平衡对消技术可以很好地减小失真。
关键词：PSpice 振幅调制差分对放大器二极管振幅调制电路平衡对消技术一、实验设计要求1.1 基本要求参考教材《射频电路基础》第五章振幅调制与解调中有关差分对放大器调幅和二极管调幅的原理，选择元器件、调制信号和载波参数，完成PSpice电路设计、建模和仿真，实现振幅调制信号的输出和分析。
西电最优化上机报告(大作业)
上机报告一.最速下降法算法简述：1.在本例中，先将最速下降方向变量赋一个值，使其二范数满足大于ε的迭代条件，进入循环。
2.将函数的一阶导数化简，存在一个矩阵，将其hesse矩阵存在另一个矩阵。
依照公式求出α，进而求出下一任迭代的矩阵初值。
循环内设置一个计数功能的变量，统计迭代次数。
3.求其方向导数的二范数，进行判别，若小于ε，则跳出循环，否则将继续迭代。
4.显示最优解，终止条件，最小函数值。
心得体会：最速下降法的精髓，无疑是求梯度，然后利用梯度和hesse矩阵综合计算，求解下一个当前最优解。
但是，要求函数是严格的凸函数，结合严格凸函数的大致图像，这就给初值的选取提供了一点参考。
例如在本例中，由于含有两个变量的二次方之和，结合大致图像，想当然的，初值的选取应当在原点附近；又因为变量的二次方之和后面，还减去了变量的一次形式和一次混合积，所以初值的选取应该再向第一象限倾斜。
综合以上考量，第一次选取（1,1）作为初值，判别精度方面，取到千分位，暂定为0.001。
运行以后，结果显示迭代了25次，最优解为（3.9995，1.9996），终止条件为5.4592e-04，目标函数为-8.0000。
这个结果已经相当接近笔算结果。
整体的运行也比较流畅，运算速度也比较快。
第二次取值，决定保留判别精度不变，将初值再适当向第一象限倾斜，取（2,2）作为初值，运行后，显示只迭代了11次！最优结果显示（3.9996，1.9997），终止条件为3.6204e-04，最优解-8.0000。
可见，最优结果更接近理想值，终止条件也变小了，最关键的是，迭代次数减少至第一次的一半以下！这说明以上初选取的方向是对的！第三次再进行初值细化，判别精度仍然不变，初值取（3,3）。
结果令人兴奋，只迭代了四次！最优解已经显示为（4.0000,2.0000），终止条件为2.4952e-04，目标函数-8.0000。
第四次，判别精度不变，取初值（4,4）。
西电模电大作业(终极版)
其中，通道 A 为输入电压 ui=ui1-ui2，通道 B 为输出电压 uo，由图知，仿真放大倍数为
9.998V 99.98 100 100.000mV
即仿真值在误差允许范围内等于理论值，故实验成功。
Auf3=10 时，RG3=2.22MΩ，仿真电路如图 1-2-7 所示：
9
图 1-2-7 用 INA133U 构建的增益可调电路仿真图（Auf3=10）
图 1-2-11 信号源 ui1、ui2 参数（Auf4=1）
仿真结果如图 1-2-12 所示：
13
图 1-2-12 用 INA133U 构建的增益可调电路仿真结果（Auf1=1） 其中，通道 A 为输入电压 ui=ui1-ui2，通道 B 为输出电压 uo，由图知，仿真放大倍数为
3.999V 0.99975 1 4.000V
一、集成运算放大器基本应用
1、仪用放大器（数据放大器）
仪用放大器又称数据放大器，电路如图 1-1-1 所示。该电路由三个运算放大器（A1~A2） 组成，A1、A2 组成同相比例放大器，输入电阻大，且电路完全对称，A3 组成相减电路。
ui2
+ A1 R1
uo2
R2
R3
RG R1
(uo1-uo2)
A3 +
现用高速、高精度的差分放大器 INA133 构建以上电路，其中 A3 为 INA133U，A1、A2 均为 UA741CD。此时，R2=R3=25kΩ,选取 R1=10MΩ,RG=20MΩ。总增量为
Auf
UO 2 10 M 25k (1 )2 ui1 ui 2 25k 20 M
7
图 1-2-4 用 INA133U 构建的增益可调电路仿真图（Auf2=100） 其中 uo1(XFG1)为振幅=105mV、频率=10Hz 的正弦波，uo2(XFG2)为振幅=5mV、频率 =10Hz 的正弦波。 仿真结果如图 1-2-5 所示：
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最优化大作业
学院电子工程学院
专业
学号
姓名
1.第一题
分别用牛顿法和变尺度法求解优化问题.
Minf(x)=x12-2x1x2+4x22+x1-3x2.
牛顿法
初始点选择
[2 2]T
迭代步骤
已知目标函数f(X)及其梯度g(X),Hesee矩阵G（X），终止限ε.（1）选定初始点X0；计算f0=f(X0),g0=g(X0);置k=0.
（2）计算Hesee矩阵
（3）由方程G k P k=-g k解出P k。
（4）计算X k+1=X k+P k，f k+1=f（X k+1），gk+1=g（X k+1）.
（5）判别终止条件是否满足，若满足，则打印结果。
否则令k=k+1,转（2）.
实验结果如下：
变尺度法
初始点选择
[0 0]T
迭代步骤
（1）选定初始点X0；计算F0=F(X0),G0=G(X0)；选定初始矩阵H0，要求H0对称正定。
置k=0
（2）计算搜索方向P K=-H K G K.
（3）作直线搜索X K=1=ls(X K+1),S K=X K+1-X K,y k=g k+1-g k。
（4）判别终止条件是否满足：若满足，则X k+1就是所求的极小点，打印，结束。
否则转（5）。
（5）计算H K+1=H K+E K.
（6）K=K+1.转（2）。
实验结果如下：
2.第二题
利用外点法和内点法解下列约束问题. minf(x)=(x1-3)2+(x2-2)2
s.t. h(x)=x1+x2-4≤0
外点法
初始点选择
[2 1]T
迭代步骤
给定终止限ε（可取ε=6-
10）.
（1）.选定初始点0X ，惩罚因子01>M （可取11=M ）. 惩罚因子放大系数10=C ，置1=k .
（2）.假设已获得迭代点1-k X ，以1-k X 为初始点，求解无约束问题
),(min k M X F . 设其最优点为k X .
（3）.若εα≤)(X M k 则k X 就是所要求的最优解，打印输出))(,(k k X f X ，结束； 否则转至过程（4）.
（4）.置,1,1+==+k k CM M k k 转至过程（2）.
实验结果如下：
内点法
初始点选择
[2 1]T
算法步骤
(1)构造增广函数F(X,r k)=f（X）+r k1/g（x）。
(2)选定后初始点X0,初始障碍r1=10惩罚因子缩小系数c<1,=1.
(3)假设已获迭代点X K-1以X K-1为初始点，求解minF(X,M K).设其
最优点为X K.
(4)R/g(x) <0.001所要求的最优解，打印结果，否则转（5）
(5)置r k+1=cr k,k=k+1,转（3）
实验结果如下：
心得：
对两道问题的求解，使得我对于最优化的几种重要算法有了进一
步的理解与认知，首先，牛顿法收敛速度快,具有二次收敛的优点，但是它对初始点的要求严格，且Newton方向构造困难，计算量相当复杂，除了梯度要求以外，还要计算Hesse矩阵及逆矩阵，占用机器内存大。
变尺度法（本题采用的是DFP算法），由于DFP算法对于一维搜索的不精确和计算误差的累积可能导致某一轮H k奇异，但仍不失为一种解决无约束最优化问题的最有效的方法。
对于外点法，是通过一系列惩罚因子，求F(X,M k)的极小点来逼近原约束问题的最优点，而随着惩罚因子的增大，迫使惩罚项的值逐渐减小，从而使F(X,M k)的极小点沿某一轨迹接近于最优点，但要注意的是M k的取值并不是越大越好。
内点法的优点在于每次迭代点都是可行点，但要适当控制步长，保证搜索在可行域内进行。
通过此次的实践编程，在同学的帮助下，我进一步学会了matlab编程的方法，提高了对于专业课的认知。