MATLAB

efficacité globale. - L efficacité interne. - La performance. On refait les mêmes étapes de calcul pour le distillateur solaire sphérique. Toutes ces étapes sont représentées dans l organigramme qui suit. Le programme principal a été développé en langage matlab [31]. III.8.3. Organigramme général : III.8.3.1. Distillateur plan : Début Ouverture d un fichier de résultats et d un fichier de données Lecture des paramètres et des constantes Calcul des coefficients d échange indépendants de la température

proximity of the receiver antenna. The Agilent E4428C signal generator was used to produce the CWI and the GPS signal corrupted by the interference was collected by using the NordNav front-end. The GPS signal was stored and post-processed by using MATLAB. The use of GPS samples collected through a real GPS front-end provides empirical verification of the assumptions adopted for the developed model. In particular the effect of quantization and Automatic Gain Control (AGC) can be determined. The NordNav

La simulation La simulation a pour but de mettre en valeur les études théoriques réalisées. Nous présenterons les caractéristiques de l‘éolien utilisées, les résultats de la simulation et leurs interprétations. La simulation a été réalisée sous MATLAB 7. IV.1 Interprétation des résultats Pour une vitesse moyenne de 12 m/s, la puissance active croit et atteint la valeur de 1.1 MW et se stabilise. Cette puissance devait être variable car elle varie en fonction du cube de la vitesse du vent en

dès les années 50 des langages de plus haut niveau. Dans ces langages, le programmeur écrit selon des règles strictes mais dispose d’instructions et de structures de données plus expressives qu’en assembleur. Par exemple, dans certains langage comme MATLAB, on pourra écrire en une ligne que l’on désire multiplier deux matrices, alors que le programme correspondant en assembleur prendrait quelques centaines de lignes. 4.1.1 Interpréteurs et compilateurs On distingue grossièrement deux familles de langages

inconv´nient majeur est qu’il reste difficile, voire e impossible, de sortir du cadre strict des composants de l’´lectronique (R,L,C,fem,semie conducteurs, transformateurs,etc). e e 2. Les logiciels d’utilisation plus g´n´rale pour le calcul matriciel (MATLAB-SIMULINK, ACSL, MATRIXx...). Leur avantage est d’ˆtre beaucoup plus ouvert. Par contre leur e utilisation n´cessite g´n´ralement de trouver manuellement les ´quations diff´rentielles e e e e e r´gissant le syst`me. Pour des syst`mes complexes, cette

l'écriture • • • • • • de systèmes d'exploitations (comme Windows, UNIX et Linux) ou de machines virtuelles (JVMs, Runtimes et Frameworks .NET, logiciels de virtualisation, etc.) de logiciels de calcul scientifique, de modélisation mathématique ou de CFAO (Matlab, R, Labview, Scilab, etc.) de bases de données (MySQL, Oracle, etc.) d'applications en réseau (applications intranet, internet, etc.) de jeux vidéo (notamment avec OpenGL ou la SDL et/ou les différents moteurs (de jeu, physique ou 3D) associés)) d'assembleurs

algorithmes distribués, et surtout pour les RCSFs. Le passage à l’échelle pour STKM entraine une augmentation de mémoire de stockage des capteurs, et aussi le nombre des messages reçus par chaque capteur de ses voisins. 8. Simulation Nous avons utilisé MATLAB afin de simuler des déploiements aléatoires des RCSFs, et cela pour montrer la complexité en communication et le passage à l’échelle qui sont des métriques très importantes lorsqu’on désire proposer des solutions pour les RCSFs. La figure suivante

suggestions on the interpretation of the findings. Dr. Michael J. Pavol, Dr. Jeffrey Widrick, and Dr. Joonkoo Yun provided guidance in different aspects of study design, data analysis, and interpretation of the findings. Dr. Pavol also developed the MatLab programs required for the processing of the kinematic data. TABLE OF CONTENTS Page Chapter 1. Introduction ................................................................................................... 1 Chapter 2. Manuscript A .........

corrélations entre les variables. Si c’est le cas, on peut passer par une analyse factorielle qui permet de réduire les données à quelques axes et ces axes sont, par propriété, non corrélés entre eux. Nous avons essayé d’utiliser la fonction classify sous matlab pour réaliser la classification mais nous avons rencontré un problème avec cette fonction. Ainsi, nous avons décidé d’utiliser un logiciel qui s’appelle Tanagra qui est utilisé pour l’analyse statistique. Avec ce logiciel, l’analyse des données

signals were then divided into 30-s epochs. Each epoch was scored and labeled visually based on the manual scoring rules of AASM 20  by an experienced sleep technologist. All signal processing and analysis were performed using MATLAB (2019a., The MathWorks, Natick, MA, USA). To observe EEG spectral changes induced by lavender stimuli, EEG epochs from control night and stimuli night during the lavender aroma releases were selected to generate power spectrum