1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 基于最小二乘（Least Squares, LS）算法的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）系统信道估计与均衡是一项关键技术，它在无线通信系统中扮演着重要角色。OFDM结合了QPSK（Quadrature Phase
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 星座图整形技术旨在通过优化星座点的布局来改善系统的性能。这包括但不限于： 1.功率效率提升：通过非均匀分布星座点，可以减少符号间的距离，从而在相同的平均功率下，传输更多信息比特，但这也增加了对解调器的要求。 2.抗干扰能力增强：通过将星座点布局在更有利于区分的区域，即使在存在噪声或干扰的情
1.算法仿真效果 本系统在以前写过的BPSK调制解调系统的基础上，增加了高斯信道模块，误码率统计模块，可以验证不同SNR情况下的BPSK误码情况。 vivado2019.2仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： SNR=0db： SNR=5db： 系统RTL结构如下： 2.算法涉及理论知识概要 BPSK信号与2ASK信号的时域表达式在形式上是完全相同的，所不同的只是两者基带信号s(t)的构成
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 基于GoogLeNet深度学习网络的人员行为视频检测系统是一个高度复杂的计算机视觉应用，它利用深度神经网络的强大功能来识别和分类视频中的人员行为。GoogLeNet，也称为Inception网络，是由Google的研究团队提出的一种高效的卷积神经网络架构，因其创新的Inception模块而闻
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法，它使代理(agent)通过与环境互动，学习采取何种行动以最大化累积奖励。在路径规划问题中，强化学习被用于自动探索环境，找到从起点到终点的最佳路径。其中，QLearning和SARSA是两种经典的价值迭代方法。
1.算法仿真效果 本系统在以前写过的FSK调制解调系统的基础上，增加了高斯信道模块，误码率统计模块，可以验证不同SNR情况下的FSK误码情况。 vivado2019.2仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： SNR=16db SNR=10db SNR=5db SNR=0db RTL结构图如下： 2.算法涉及理论知识概要 频移键控是利用载波的频率变化来传递数字信息。数字频率调制是数据通信中
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 基于强化学习的倒立摆平衡车控制系统是一个典型的动态系统控制问题，它通过不断的学习和决策过程，使倒立摆维持在垂直平衡位置，即使受到外力干扰或系统内部噪声影响。强化学习在此类问题中的应用，展示了其在解决复杂控制问题中的强大潜力。 2.1强化学习基础 强化学习（Reinforcement Lear
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