MATLAB

Réalisé Par : Zeroual Yassine G8 Zeroual Issam G8 Zahir G8 omar I- Introduction II - Méthode des différences finies III - Solution analytique IV - Calcul de prix de l’Option par un code MATLAB 1 I- Introduction : Dans le monde d’aujourd’hui, la finance joue un rôle des plus importants et est parfois à l’origine de crises mondiales. Il apparaît alors important que la finance soit basée sur des modèles solides permettant d’évaluer les risques et les prix. De cette

Fonction sgn : Function M.file : function y=signee(xi,xf,x,pas,d) n=[(xi+d):pas:(xf+d)]; xn=(x-xi)/pas; yg=-ones(1,xn); yc=ones(1,(xn+1)); x=[yg,yc]; plot(n,x); grid; end dans command window: Signee (-10, 10, 0, 0.5, 0); Axis ([-10 10 -2 2]); Telle que: xi : position initial. xf : position final. Pas : le pas. d : décalage. Fonction échelon : function y=echlon(xi,xf,pas,d) n=[(xi+d):pas:(xf+d)]; xn=(0-xi)/pas; yg=zeros(1,xn); yc=ones(1,(xn+1)); x=[yg,yc]; plot(n,x);

OFDM : principe et applications Philippe Ciblat Institut Télécom/Télécom ParisTech, Paris, France Principe de l’OFDM Détection en OFDM Plan OFDM − − − − − Modèle matriciel du signal Quelques lemmes fondamentaux Déduction de l’OFDM Dimensionnement Quelques défauts Détection en OFDM − Quelques résultats généraux − Application à l’OFDM − Application aux communications optiques Philippe Ciblat OFDM : principe et applications 2 / 21 Principe de l’OFDM Détection en OFDM

Implémentation des éléments finis en Matlab 1. Introduction : Une courte exécution de Matlab pour les éléments finis P1-Q1 sur des triangles et des parallélogrammes est donnée pour la résolution numérique des problèmes elliptiques avec des conditions aux frontières mixtes sur des grilles non structurées. Selon la brièveté du programme et de la documentation donnée, n'importe quelle adaptation des exemples modèles simples, à des problèmes plus complexes, peut facilement être exécuté.

% Programme finale (date t0= 07 / 10 / 2013 à 12h 00min 00s) % Représentation 2D du système solaire en fonction du temps %Def des parametres MatLab clear all, close all, format compact; set(gcf, 'Position', [720,60,1000 950]) set(gca, 'Position' , [0 0 1 1]) set(gcf,'Renderer','OpenGL') %-------------------------------------------------------------------------- % Configuration du fond d'écran ah=axes('position',[0 0 1 1]); bg=imread('univers

variables qualitatives, les variables quantitatives de ces données doivent donc être converties par une mise en classes, ce qui a l’avantage de permettre une analyse des données selon un point de vue différent. Pour cela, nous utiliserons le script Matlab suivant : %transformation des données quantitatives en données qualitatives %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % % % % le fichier

INTERFACE MATLAB DE GESTION DE BASE DE DONNÉES AUDIO Présenté par: Encadrant : M. FERHOUNE Louanes M. Alain Rakotomamonjy M1 GEII 2013/2014 Plan De Travail Introduction au sujet Présentation du projet Interface réalisée Conclusion FERHOUNE Louanes 21 Janvier 2014 Introduction au sujet Présentation du projet Interface réalisée Conclusion Introduction au sujet Développer une interface graphique permettant de gérer une bibliothèque de signaux

« branch-and-bound ». Nous avons tout d’abord commencé par une documentation sur la méthode de minimisation de fonctions convexes et nous avons fini par trouver une bibliothèque à ajouter pour la résolution des LMI (Linear matrix inequality) sur MATLAB qui est le solveur SeDuMi. Alors la démarche adoptée pour atteindre nos objectives était la suivante :[5] * familiarisation avec les idées de l'optimisation conique. * compréhension de l'approche, des mathématiques et de l'algorithme

Rapport de TP SEMI TP simulation MatLab Romain Clerc Apprenti Ingénieur en Génie Électrique Binôme : Tom Etienne Année universitaire 2012-2013 Rapport de TP SEMI MatLab Clerc Romain, Mai 2013 2 Rapport de TP SEMI MatLab Sommaire Liste des figures ___________________________________________________________________ 4 1. Introduction __________________________________________________________________ 5 1.1. 1.2. Les formules utilisé _______________________________________________________________________

accessibles dans le fichier mesure.mat. La méthode pour exploiter ces mesures sous matlab est la suivante : Sous la fenêtre de commande Matlab : taper load mesure. Vous pourrez alors accéder aux variables f (fréquences de mesure) ainsi qu’aux paramètres S11 S12 S21 et S22 de la matrice de répartition. On souhaite réaliser un amplificateur présentant un maximum de gain à la fréquence de 20 GHz. a) Etude du transistor Sous Matlab : • Tracer les paramètres S (en dB) sur la gamme de fréquence mesurée : [1 GHz