1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着通信技术的飞速发展，高阶调制格式如16QAM（16-Quadrature Amplitude Modulation，16进制正交幅度调制）在高速数据传输中得到了广泛应用。然而，由于信道失真、噪声干扰等因素，接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题，基于深度学习的相位检测和补偿算法应运而生。 2.
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在数字通信中，正交相移键控（QPSK）是一种高效的调制方法，它能够在有限的带宽内传输更多的信息。然而，在实际通信过程中，由于信道噪声、多径效应等因素，接收到的QPSK信号可能会出现相位偏移，导致解调性能下降。为了解决这个问题，本文提出了一种基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法。该算法利用深度学习网络
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习是机器学习的一个子领域，其通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以发现数据的分布式特征表示。在深度学习中，神经网络是最常用的模型之一。神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，构建一个高度复杂的网络结构来学习数据的表示和特征。Yolov2（You Only Look Once, version 2）是一种实时
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术已经广泛应用于身份验证、安全监控、智能支付等领域。活体人脸和视频人脸识别系统是其中的重要分支，旨在通过深度学习网络对人脸进行高效、准确的识别，并区分真实人脸与伪造的人脸。 人脸检测是活体人脸和视频人脸识别系统的第一步，旨在从输入的图像或视频帧中定位并提取出人脸区域。常用
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 码率兼容打孔LDPC码BP译码算法是一种改进的LDPC译码算法，能够在不同码率下实现更好的译码性能。该算法通过在LDPC码中引入打孔操作，使得码率可以灵活地调整，同时利用BP（Belief Propagation）译码算法进行迭代译码，提高了译码的准确性和可靠性。 LDPC编码算法基于稀疏矩阵的乘积码，通过奇
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 2.1、Faster-RCNN网络介绍 Faster-RCNN是一种流行的深度学习目标检测算法，它通过使用Region Proposal Network (RPN) 来实现高效且准确的目标检测。相比于其它的目标检测算法，例如R-CNN和SPP-Net，Faster-RCNN具有更高的效率和准确性。 2.
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