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基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计均衡matlab性能仿真

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

均衡器

数据

无线通信

原创 2024-08-19 00:43:32 316 阅读

基于星座图整形方法的QAM调制解调系统MATLAB误码率仿真,对比16,32,64,256四种QAM调制方式

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

2d

归一化

数据传输

原创 2024-08-14 00:06:26 441 阅读

基于FPGA的BPSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR

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

调相

差分

Verilog

原创 2024-08-10 00:01:43 70 阅读

基于深度学习网络的人员行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面

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

2d

深度学习

5e

原创 2024-08-08 15:19:43 42 阅读

基于强化学习的路径规划matlab仿真,对比QLearning和SARSA

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。

d3

迭代

强化学习

原创 2024-08-06 00:13:07 61 阅读

基于FPGA的2FSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR

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

bc

d3

f5

原创 2024-08-04 00:08:25 98 阅读

基于强化学习的倒立摆平衡车控制系统simulink建模与仿真

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

强化学习

3d

5e

原创 2024-08-02 23:30:45 139 阅读

基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,包含testbench,同步模块,高斯信道模拟模块,误码率统计模块

1.算法仿真效果本程序系统是《m基于FPGA的MSK调制解调系统verilog开发,并带FPGA误码检测模块和matlab仿真程序》的的升级。升级前原文链接增加了完整的AWGN信道模型的FPGA实现，可以在testbench里面设置SNR，分析不同SNR对应的FPGA误码率情况。 vivado2019.2仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：设置SNR=0：设置SNR=5：设置SN

有符号数

码元

f5

原创 2024-07-17 23:41:10 101 阅读

基于Qlearning强化学习的小车弧线轨迹行驶控制matlab仿真

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 Q-learning是一种离散时间强化学习算法，无需模型即可直接从环境中学习最优策略。当应用于小车弧线轨迹行驶控制时，其核心任务是让小车自主学习如何控制转向和速度，以在指定的曲线上稳定行驶。 2.1强化学习基础强化学习的基本框架由四部分组成：环境（Environment）、代理（Agent

状态空间

强化学习

离散化

原创 2024-07-15 23:42:59 43 阅读

基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真

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遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然界生物进化过程的全局优化搜索算法，由John Holland于1975年提出。它利用达尔文的自然选择和遗传学原理，通过选择、交叉、变异等操作对一组解（称为种群）进行迭代优化，以求解复杂优化问题。在无线通信领域，GA常被用来估

f5

5e

遗传算法

原创 2024-07-13 22:10:34 37 阅读

基于FPGA的A律压缩解压缩verilog实现,包含testbench

1.算法仿真效果 VIVADO2019.2仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： RTL图如下所示： 2.算法涉及理论知识概要 A律压缩是一种广泛应用于语音编码的非均匀量化技术，尤其在G.711标准中被欧洲和中国等国家采纳。该技术的核心目的是在有限的带宽下高效传输语音信号，同时保持较高的语音质量。在基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）的

解压缩

数字信号

线性变换

原创 2024-07-07 16:03:34 107 阅读

基于GWO灰狼优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

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 LDPC码是一种线性错误修正码，以其接近香农极限的优良性能而被广泛应用于现代通信系统中。NMS译码是一种基于最小平方误差准则的软判决译码方法，其目标是找到一个最可能的码字，使得接收到的信号与该码字之间的欧氏距离最小。NMS译码算法中包含一些关键参数，如归一化因子，这些参数的选择对译码性能有显

归一化

最小化

码字

原创 2024-07-03 20:13:50 42 阅读

基于FPGA的BPSK数字平方环载波同步verilog实现,包含testbench

1.算法仿真效果 vivado2019.2仿真结果如下：平方环锁定收敛曲线：工作初始时间，发射端载波cos0和接收端载波cos不同步：收敛之后，发射端载波cos0和接收端载波cos基本同步：系统的RTL结构图如下：平方环内部结构如下： 2.算法涉及理论知识概要 BPSK（Binary Phase Shift Keying）数字平方环是一种用于载波恢复的非数据辅助同步方法，特别适

数据

5e

接收端

原创 2024-07-02 00:09:36 126 阅读

m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真

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基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法是一种利用生物进化原理进行全局优化的技术，旨在寻找最优解，以准确估计通信系统中信号与噪声的比例。在

bc

2d

5e

原创 2024-06-29 16:52:01 80 阅读

m基于Googlenet深度学习的运动项目识别系统matlab仿真,包括GUI界面

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基于GoogLeNet深度学习的运动项目识别系统，是利用深度神经网络技术，尤其是GoogLeNet架构，来自动识别视频或图像中的人类运动类型的过程。GoogLeNet（也称为Inception网络）在2014年由Google团队提出，因其高效的结构设计和在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中的优异表现而闻名。

深度学习

2d

f5

原创 2024-06-27 19:34:23 88 阅读

m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法

1.算法仿真效果本程序系统是《m基于深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比了LS,MMSE以及LMMSE等传统的信道估计算法》的的升级。升级前原文章链接增加了训练样本自动产生功能，算法复杂度对比功能，算法抗频偏性能分析功能。 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联

深度学习

机器学习

数据

原创 2024-06-25 23:49:37 52 阅读

m基于深度学习的卫星遥感图像轮船检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

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卫星遥感图像轮船检测中，常用的深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、以及两者的混合模型，但最常使用的还是基于CNN的模型，特别是那些在目标检测任务中表现出色的模型，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector

遥感图像

深度学习

特征提取

原创 2024-06-23 23:34:27 64 阅读

m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下：优化前：优化后： 2.算法涉及理论知识概要基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的电力负荷预测算法，是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数，提高模型在电力负荷预

bc

迭代

5e

原创 2024-06-19 22:26:58 76 阅读

m基于Qlearning强化学习的小车倒立摆控制系统matlab仿真

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基于Q-learning的强化学习方法应用于小车倒立摆控制系统，是通过让智能体（即控制小车的算法）在与环境的交互过程中学习到最优的控制策略，以保持倒立摆在不稳定平衡状态下的直立。Q-learning作为一种无模型的强化学习算法，特别适合解决这类动态环境下的决策问题。 Q-learning的核心在于学习一个动作

2d

控制系统

3c

原创 2024-06-17 23:39:13 41 阅读

m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下：优化前：优化后：对比如下： 2.算法涉及理论知识概要基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络的电力负荷预测算法，是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络的超参数，以

最优解

深度学习

解决方案

原创 2024-06-13 19:38:45 55 阅读

m基于FPGA的FIR低通滤波器实现和FPGA频谱分析,包含testbench和滤波器系数MATLAB计算程序

1.算法仿真效果本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，Vivado2019.2仿真结果如下：整体仿真结果如下：放大看，滤波效果如下：对应的频谱如下： FPGA的RTL结构如下：最后用matlab对比仿真，结果如下：可以看到，FPGA的滤波效果和频谱分析与matlab的结果一致。 2.算法涉及理论知识概要基于FPGA（Field-Programmable Gate

频谱分析

bc

f5

原创 2024-06-11 22:03:06 102 阅读

m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

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 Offset Min-Sum（OMS）译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法，它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应，从而提高解码性能。当应用粒子群优化（PSO）来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时，目标是自动找到能够最大化解码性能（如最小化误码率）的偏移量值。 PSO算法由粒子群、个体最优解

迭代

最优解

偏移量

原创 2024-06-10 00:01:55 65 阅读

m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

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低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力，在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法，通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传优化

归一化

最优解

迭代

原创 2024-06-07 21:47:45 94 阅读

m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真

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 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）能够在动态变化的环境中，自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径，同时避开障碍物。 Q-L

状态空间

3c

强化学习

原创 2024-05-29 22:33:02 72 阅读

m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下：优化前：优化后：对比： 2.算法涉及理论知识概要基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络，是一种结合了进化计算与深度学习的混合预测模型，特别适用于电力负荷这类具有明显时间序列特性和复杂非线性特征的数据预测。 GRU是循环神经网络

参数配置

遗传算法

网络层

原创 2024-05-24 23:25:48 94 阅读

m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码率

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低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)是一种高效的前向纠错码，广泛应用于无线通信、数据存储等领域。BP(Belief Propagation)译码算法，又称为消息传递算法，是LDPC码最常用的译码方法之一。它基于概率论中的贝叶斯理论，通过迭代的方式传播信息，逐步

码率

迭代

MATLAB

原创 2024-05-21 23:39:04 116 阅读

m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长

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低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check, LDPC）是一种高效的前向纠错码，因其优越的纠错性能和近似香农限的接近程度而广泛应用于现代通信系统中。LDPC码的编译码算法众多，其中Belief Propagation（BP）译码算法是研究最为深入且应用广泛的一种迭代译码方法。 LDPC

迭代

MATLAB

复杂度

原创 2024-05-18 19:43:38 97 阅读

m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真

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 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）能够在动态变化的环境中，自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径，同时避开障碍物。 Q-L

迭代

状态空间

5e

原创 2024-05-16 19:27:41 87 阅读

m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

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低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes, LDPC codes)因其优秀的纠错能力和接近香农极限的性能而广泛应用于现代通信系统中。有序统计译码(Ordered Statistics Decoding, OSD)是一种基于概率译码准则的软输入软输出译码方法，它通过排序接收符号的

迭代

遗传算法

全局搜索

原创 2024-05-13 18:36:48 73 阅读

m基于FPGA的MPPT最大功率跟踪算法verilog实现,包含testbench

1.算法仿真效果其中Vivado2019.2仿真结果如下：使用matlab进行显示如下： 2.算法涉及理论知识概要在太阳能光伏系统中，最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）是提高能量转换效率的关键技术之一。爬山法（Hill Climbing Algorithm, HCA）作为最直观和基础的MPPT算法之一，因其简单易实现而被广泛研究。

爬山法

UI

Verilog

原创 2024-05-11 15:25:40 64 阅读

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