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2024年11月

• 11.13 21:56:49
  发表了文章 2024-11-13 21:56:49

  基于FPGA的1024QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR

  本文介绍了基于FPGA的1024QAM调制解调系统的仿真与实现。通过Vivado 2019.2进行仿真，分别在SNR=40dB和35dB下验证了算法效果，并将数据导入Matlab生成星座图。1024QAM调制将10比特映射到复数平面上的1024个星座点之一，适用于高数据传输速率的应用。系统包含数据接口、串并转换、星座映射、调制器、解调器等模块。Verilog核心程序实现了调制、加噪声信道和解调过程，并统计误码率。
• 11.11 19:23:58
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  基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真

  基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术，优化大规模MIMO系统的预编码矩阵，提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示，该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计，以及不同信噪比下的性能评估。
• 11.11 00:02:15
  发表了文章 2024-11-11 00:02:15

  基于FPGA的256QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR

  本文介绍了256QAM调制解调算法的仿真效果及理论基础。使用Vivado 2019.2进行仿真，分别在SNR为40dB、32dB和24dB下生成星座图，并导入Matlab进行分析。256QAM通过将8比特数据映射到复平面上的256个点，实现高效的数据传输。Verilog核心程序包括调制、信道噪声添加和解调模块，最终统计误码率。
• 11.07 23:54:05
  发表了文章 2024-11-07 23:54:05

  基于Actor-Critic(A2C)强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统matlab仿真

  基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统，通过构建策略网络和价值网络学习最优控制策略。MATLAB 2022a仿真结果显示，该方法在复杂环境中表现出色。核心代码包括加载训练好的模型、设置仿真参数、运行仿真并绘制结果图表。仿真操作步骤可参考配套视频。

2024年10月

• 10.25 23:21:10
  发表了文章 2024-10-25 23:21:10

  基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码以及BCH码

  本程序系统基于BP译码的LDPC误码率MATLAB仿真，分析不同码长、码率、信道对译码性能的影响，并与卷积码、Turbo码及BCH编译码进行对比。升级版增加了更多码长、码率和信道的测试，展示了LDPC码的优越性能。LDPC码由Gallager在1963年提出，具有低复杂度、可并行译码等优点，近年来成为信道编码研究的热点。程序在MATLAB 2022a上运行，仿真结果无水印。
• 10.23 19:56:15
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  基于FPGA的64QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR

  本文介绍了基于FPGA的64QAM调制解调通信系统的设计与实现，包括信号生成、调制、解调和误码率测试。系统在Vivado 2019.2中进行了仿真，通过设置不同SNR值（15、20、25）验证了系统的性能，并展示了相应的星座图。核心程序使用Verilog语言编写，加入了信道噪声模块和误码率统计功能，提升了仿真效率。
• 10.19 01:56:49
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  基于FPGA的16QAM基带通信系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR

  本项目基于FPGA实现16QAM调制解调通信系统，使用Verilog语言编写，包括信道模块、误码率统计模块。通过设置不同SNR值（如8dB、12dB、16dB），仿真测试系统的误码性能。项目提供了完整的RTL结构图及操作视频，便于理解和操作。核心程序实现了信号的生成、调制、信道传输、解调及误码统计等功能。
• 10.17 16:07:45
  发表了文章 2024-10-17 16:07:45

  基于BP神经网络的CoSaMP信道估计算法matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP

  本文介绍了基于Matlab 2022a的几种信道估计算法仿真，包括LS、OMP、NOMP、CoSaMP及改进的BP神经网络CoSaMP算法。各算法针对毫米波MIMO信道进行了性能评估，通过对比不同信噪比下的均方误差（MSE），展示了各自的优势与局限性。其中，BP神经网络改进的CoSaMP算法在低信噪比条件下表现尤为突出，能够有效提高信道估计精度。
• 10.15 20:44:04
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  基于FPGA的16PSK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

  ### 简介 本项目采用VIVADO 2019.2进行了十六进制相位移键控（16PSK）算法仿真，结果显示，在SNR=30dB时效果为Tttttttttttttt12，在SNR=20dB时效果为Tttttttttttttt34。系统RTL结构如Tttttttttttttt555555所示。16PSK是一种高效的相位调制技术，能在每个符号时间内传输4比特信息，适用于高速数据传输。其工作原理包括将比特流映射到16个相位状态之一（Tttttttttttttt777777），并通过匹配滤波和决策进行解调。具体Verilog核心程序见完整代码。
• 10.11 19:47:57
  发表了文章 2024-10-11 19:47:57

  基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真

  本文介绍了使用MATLAB 2022a进行强化学习算法仿真的效果，并详细阐述了Q-Learning原理及其在机器人避障和路径规划中的应用。通过Q-Learning算法，机器人能在未知环境中学习到达目标的最短路径并避开障碍物。仿真结果展示了算法的有效性，核心程序实现了Q表的更新和状态的可视化。未来研究可扩展至更复杂环境和高效算法。等图像展示了具体仿真过程。
• 10.09 19:22:07
  发表了文章 2024-10-09 19:22:07

  基于FPGA的8PSK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

  本系统在原有的8PSK调制解调基础上，新增了高斯信道与误码率统计模块，验证了不同SNR条件下的8PSK性能。VIVADO2019.2仿真结果显示，在SNR分别为30dB、15dB和10dB时，系统表现出不同的误码率和星座图分布。8PSK作为一种高效的相位调制技术，广泛应用于无线通信中。FPGA凭借其高度灵活性和并行处理能力，成为实现此类复杂算法的理想平台。系统RTL结构展示了各模块间的连接与协同工作。
• 10.08 21:32:32
  发表了文章 2024-10-08 21:32:32

  基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP

  该研究采用MATLAB 2022a仿真大规模MIMO系统中的信道估计，利用压缩感知技术克服传统方法的高开销问题。在稀疏信号恢复理论基础上，通过CoSaMP等算法实现高效信道估计。核心程序对比了LS、OMP、NOMP及CoSaMP等多种算法的均方误差（MSE），验证其在不同信噪比下的性能。仿真结果显示，稀疏CoSaMP表现优异。
• 10.02 23:56:39
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  星座图整形技术在光纤通信中的matlab性能仿真,分别对比标准QAM,概率整形QAM以及几何整形QAM

  本文介绍了现代光纤通信系统中的星座图整形技术，包括标准QAM、概率整形QAM和几何整形QAM三种方法，并对比了它们的原理及优缺点。MATLAB 2022a仿真结果显示了不同技术的效果。标准QAM实现简单但效率有限；概率整形QAM通过非均匀符号分布提高传输效率；几何整形QAM优化星座点布局，增强抗干扰能力。附带的核心程序代码展示了GMI计算过程。

2024年09月

• 09.21 22:31:14
  发表了文章 2024-09-21 22:31:14

  基于AODV和leach协议的自组网络平台matlab仿真,对比吞吐量,负荷,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量

  本系统基于MATLAB 2017b，对AODV与LEACH自组网进行了升级仿真，新增运动节点路由测试，修正丢包率统计。AODV是一种按需路由协议，结合DSDV和DSR，支持动态路由。程序包含参数设置、消息收发等功能模块，通过GUI界面配置节点数量、仿真时间和路由协议等参数，并计算网络性能指标。 该代码实现了节点能量管理、簇头选举、路由发现等功能，并统计了网络性能指标。
• 09.18 02:12:22
  发表了文章 2024-09-18 02:12:22

  基于FPGA的2ASK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

  本项目基于Vivado 2019.2实现了2ASK调制解调系统，新增高斯信道及误码率统计模块，验证了不同SNR条件下的ASK误码表现。2ASK通过改变载波振幅传输二进制信号，其调制解调过程包括系统设计、Verilog编码、仿真测试及FPGA实现，需考虑实时性与并行性，并利用FPGA资源优化非线性操作。
• 09.14 12:10:01
  发表了文章 2024-09-14 12:10:01

  SCM信道模型和SCME信道模型的matlab特性仿真,对比空间相关性,时间相关性,频率相关性

  该简介展示了使用MATLAB 2022a进行无线通信信道仿真的结果，仿真表明信道的时间、频率和空间相关性随间隔增加而减弱，并且宏小区与微小区间的相关性相似。文中介绍了SCM和SCME模型，分别用于WCDMA和LTE/5G系统仿真，重点在于其空间、时间和频率相关性的建模。SCME模型在SCM的基础上进行了扩展，提供了更精细的参数化，增强了模型的真实性和复杂度。最后附上了MATLAB核心程序，用于计算不同天线间距下的空间互相关性。
• 09.12 00:51:10
  发表了文章 2024-09-12 00:51:10

  3D-MIMO信道模型的MATLAB模拟与仿真

  该研究利用MATLAB 2022a进行了3D-MIMO技术的仿真，结果显示了不同场景下的LOS概率曲线。3D-MIMO作为5G关键技术之一，通过三维天线阵列增强了系统容量和覆盖范围。其信道模型涵盖UMa、UMi、RMa等场景，并分析了LOS/NLOS传播条件下的路径损耗、多径效应及空间相关性。仿真代码展示了三种典型场景下的LOS概率分布。
• 09.05 21:49:22
  发表了文章 2024-09-05 21:49:22

  大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP

  本文介绍了大规模MIMO系统中的信道估计方法，包括最小二乘法（LS）、正交匹配追踪（OMP）、多正交匹配追踪（MOMP）和压缩感知算法CoSaMP。展示了MATLAB 2022a仿真的结果，验证了不同算法在信道估计中的表现。最小二乘法适用于非稀疏信道，而OMP、MOMP和CoSaMP更适合稀疏信道。MATLAB核心程序实现了这些算法并进行了性能对比。以下是部分
• 09.03 14:20:52
  发表了文章 2024-09-03 14:20:52

  基于FPGA的QPSK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

  该系统在原有的QPSK调制解调基础上，新增了高斯信道和误码率统计模块，验证了不同SNR条件下的QPSK误码性能。系统包括数据生成、QPSK调制与解调等模块，使用Vivado 2019.2进行仿真，展示了SNR分别为15dB、10dB、5dB和1dB时的误码情况。系统采用Verilog语言实现，具有高效、可靠的特点。

2024年08月

• 08.19 00:43:43
  发表了文章 2024-08-19 00:43:43

  基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计均衡matlab性能仿真

  基于MATLAB 2022a的仿真展示了OFDM+QPSK系统中最小二乘（LS）算法的信道估计与均衡效果。OFDM利用多个低速率子载波提高频谱效率，通过循环前缀克服多径衰落。LS算法依据导频符号估计信道参数，进而设计均衡器以恢复数据符号。核心程序实现了OFDM信号处理流程，包括加性高斯白噪声的加入、保护间隔去除、快速傅立叶变换及信道估计与均衡等步骤，并最终计算误码率，验证了算法的有效性。
• 08.14 00:07:04
  发表了文章 2024-08-14 00:07:04

  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

  本MATLAB 2022a仿真展示了不同QAM阶数下的星座图及误码率性能，通过星座图整形技术优化了系统性能。该技术利用非均匀分布的星座点提高功率效率，并通过合理布局增强抗干扰能力。随着QAM阶数增加，数据传输速率提升，但对信道质量要求也更高。核心程序实现了从比特生成到QAM映射、功率归一化、加噪及解调的全过程，并评估了系统误码率。
• 08.10 00:01:29
  发表了文章 2024-08-10 00:01:29

  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

  本系统基于Vivado2019.2，在原有BPSK调制解调基础上新增高斯信道及误码率统计模块，可测试不同SNR条件下的误码性能。仿真结果显示，在SNR=0dB时误码较高，随着SNR增至5dB，误码率降低。理论上，BPSK与2ASK信号形式相似，但基带信号不同。BPSK信号功率谱仅含连续谱，且其频谱特性与2ASK相近。系统采用Verilog实现，包括调制、加噪、解调及误码统计等功能，通过改变`i_SNR`值可调整SNR进行测试。
• 08.08 15:20:38
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  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

  本仿真展示了基于GoogLeNet的人员行为检测系统在Matlab 2022a上的实现效果，无水印。GoogLeNet采用创新的Inception模块，高效地提取视频中人员行为特征并进行分类。核心程序循环读取视频帧，每十帧执行一次分类，最终输出最频繁的行为类别如“乐队”、“乒乓球”等。此技术适用于智能监控等多个领域。
• 08.06 00:13:14
  发表了文章 2024-08-06 00:13:14

  基于强化学习的路径规划matlab仿真,对比QLearning和SARSA

  本仿真展示了使用MATLAB 2022a实现的Q-Learning路径规划算法。通过与环境交互，智能体学习从起点至终点的最佳路径。Q-Learning采用off-policy学习方式，直接学习最优策略；而SARSA为on-policy方法，依据当前策略选择动作。仿真结果显示智能体逐步优化路径并减少步数，最终实现高效导航。核心代码片段实现了Q表更新、奖励计算及路径可视化等功能。
• 08.04 00:08:07
  发表了文章 2024-08-04 00:08:07

  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

  本系统基于FSK调制解调，通过Vivado 2019.2仿真验证了不同信噪比(SNR)下的误码率表现。加入高斯信道与误码统计模块后，仿真结果显示：SNR=16dB时误码极少；随SNR下降至0dB，误码逐渐增多。FSK利用频率变化传输信息，因其易于实现且抗干扰性强，在中低速通信中有广泛应用。2FSK信号由连续谱与离散谱构成，相位连续与否影响功率谱密度衰减特性。Verilog代码实现了FSK调制、加性高斯白噪声信道及解调功能，并计算误码数量。
• 08.02 23:30:32
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  基于强化学习的倒立摆平衡车控制系统simulink建模与仿真

  基于强化学习的倒立摆平衡控制系统利用MATLAB 2022a实现无水印仿真。此系统通过学习策略使摆维持垂直平衡。强化学习涉及状态（如角度和速度）、动作（施力）、奖励（反馈）及策略（选择动作）。采用Q-Learning算法更新动作价值函数Q(s,a)，并通过DQN处理高维状态空间，利用经验回放和固定Q-targets提高学习效率和稳定性。

2024年07月

• 07.17 23:40:56
  发表了文章 2024-07-17 23:40:56

  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

  升级版FPGA MSK调制解调系统集成AWGN信道模型，支持在Vivado 2019.2中设置不同SNR仿真误码率。示例SNR值从0到15，结果展示解调质量随SNR提升。MATLAB仿真验证了MSK性能，图片显示了仿真结果。 ### 理论概要 研究聚焦于软件无线电中的MSK调制解调，利用Verilog实现。MSK是一种相位连续、恒包络的二进制调制技术，优点包括频谱效率高。系统采用无核设计，关键模块包括调制器、解调器和误码检测。复位、输入数据、中频信号等关键信号通过Verilog描述，并通过Chipscope在线观察。

  
• 07.15 23:43:11
  发表了文章 2024-07-15 23:43:11

  基于Qlearning强化学习的小车弧线轨迹行驶控制matlab仿真

  **MATLAB 2022a仿真实现Q-learning控制小车弧线行驶，展示学习过程及奖励变化。Q-learning是无模型强化学习算法，学习最优策略以稳定行驶。环境建模为二维平面，状态包括位置、朝向，动作涵盖转向、速度。奖励函数鼓励保持在轨迹上，用贝尔曼方程更新Q表。MATLAB代码动态显示轨迹及奖励随训练改善。**
• 07.13 22:10:15
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  基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真

  在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。

2024年06月

• 06.29 16:54:23
  发表了文章 2024-06-29 16:54:23

  m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真

  **MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优，解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作，逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值，并显示了均方根误差（RMSE），体现了算法的准确性。**
• 06.27 19:33:12
  发表了文章 2024-06-27 19:33:12

  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

  **摘要：** 在MATLAB 2022a中，基于GoogLeNet的运动识别系统展示优秀性能。GoogLeNet，又称Inception网络，通过结合不同尺寸卷积核的Inception模块实现深度和宽度扩展，有效识别复杂视觉模式。系统流程包括数据预处理、特征提取（前端层学习基础特征，深层学习运动模式）、池化、Dropout及全连接层分类。MATLAB程序示例展示了选择图像、预处理后进行分类的交互过程。当按下按钮，图像被读取、调整大小并输入网络，最终通过classify函数得到预测标签。
• 06.25 23:48:58
  发表了文章 2024-06-25 23:48:58

  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

  **摘要：** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法，新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中，尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力，解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计，深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应，适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程，包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
• 06.23 23:35:32
  发表了文章 2024-06-23 23:35:32

  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

  在MATLAB 2022a中，使用GoogLeNet对卫星遥感图像进行轮船检测，展示了高效的目标识别。GoogLeNet的Inception架构结合全局平均池化增强模型泛化性。核心代码将图像切块并分类，预测为轮船的部分被突出显示，体现了深度学习在复杂场景检测中的应用。
• 06.19 22:25:59
  发表了文章 2024-06-19 22:25:59

  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

  在MATLAB 2022a中，应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大，优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能，寻找LSTM超参数（如学习率、隐藏层大小）的最优组合，以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化，模型性能得到改善。
• 06.13 19:38:32
  发表了文章 2024-06-13 19:38:32

  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

  摘要： 在MATLAB 2022a中，对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222"，优化后为"Tttttttt333444"，明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化（PSO）和长门控循环单元（GRU）网络，利用PSO优化GRU的超参数，提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解，而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程，包括使用'adam'优化器和超参数调整，最终评估并保存预测结果。
• 06.11 22:03:12
  发表了文章 2024-06-11 22:03:12

  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

  在Vivado 2019.2平台上开发的系统，展示了数字低通滤波器和频谱分析的FPGA实现。仿真结果显示滤波效果良好，与MATLAB仿真结果一致。设计基于FPGA的FIR滤波器，利用并行处理和流水线技术提高效率。频谱分析通过离散傅里叶变换实现。提供了Verilog核心程序以示例模块工作原理。
• 06.10 00:01:41
  发表了文章 2024-06-10 00:01:41

  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

  MATLAB2022a仿真实现了Offset Min-Sum (OMS)译码算法与粒子群优化（PSO）结合，以优化偏移参数，提升LDPC码解码性能。PSO通过迭代寻找最小化误码率（BER）的最佳偏移量。核心程序运用PSO进行参数更新和适应度函数（BER）评估，最终在不同信噪比下展示OMS解码性能，并保存结果。
• 06.07 21:47:29
  发表了文章 2024-06-07 21:47:29

  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

  MATLAB2022a仿真实现了基于遗传优化的NMS LDPC译码算法，优化归一化参数以提升纠错性能。NMS算法通过迭代处理低密度校验码，而PSO算法用于寻找最佳归一化因子。程序包含粒子群优化的迭代过程，根据误码率评估性能并更新解码参数。最终，展示了迭代次数与优化过程的关系，并绘制了SNR与误码率曲线。

2024年05月

• 05.29 22:34:08
  发表了文章 2024-05-29 22:34:08

  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

  MATLAB 2022a中实现了Q-Learning算法的仿真，展示了一种在动态环境中进行路线规划和避障的策略。Q-Learning是强化学习的无模型方法，通过学习动作价值函数Q(s,a)来优化智能体的行为。在路线问题中，状态表示智能体位置，动作包括移动方向。通过正负奖励机制，智能体学会避开障碍物并趋向目标。MATLAB代码创建了Q表，设置了学习率和ε-贪心策略，并训练智能体直至达到特定平均奖励阈值。
• 05.24 23:26:05
  发表了文章 2024-05-24 23:26:05

  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

  在MATLAB 2022a中，一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU，作为RNN的一种形式，解决了长期依赖问题，而遗传算法用于优化其超参数，如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟，通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数，最终构建优化的GRU模型进行负荷预测，结果显示预测误差和模型性能的提升。
• 05.18 19:43:54
  发表了文章 2024-05-18 19:43:54

  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

  MATLAB 2022a仿真实现了LDPC码的性能分析，展示了不同码长对纠错能力的影响。短码长LDPC码收敛快但纠错能力有限，长码长则提供更强纠错能力但易陷入局部最优。核心代码通过循环进行误码率仿真，根据EsN0计算误比特率，并保存不同码长（12-768）的结果数据。

  
• 05.16 19:27:58
  发表了文章 2024-05-16 19:27:58

  m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真

  MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在路线规划与避障中的应用，展示了智能体在动态环境中学习最优路径的过程。Q-Learning通过学习动作价值函数Q(s,a)来最大化长期奖励，状态s和动作a分别代表智能体的位置和移动方向。核心程序包括迭代选择最优动作、更新Q矩阵及奖励机制（正奖励鼓励向目标移动，负奖励避开障碍，探索奖励平衡探索与利用）。最终，智能体能在复杂环境中找到安全高效的路径，体现了强化学习在自主导航的潜力。
• 05.13 18:36:42
  发表了文章 2024-05-13 18:36:42

  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

  MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法，通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论，利用遗传算法进行全局优化，避免手动调整，提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤，通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
• 05.11 15:25:56
  发表了文章 2024-05-11 15:25:56

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

  该内容包括三部分：1) 展示了Vivado 2019.2和Matlab中关于某种算法的仿真结果图像，可能与太阳能光伏系统的最大功率点跟踪（MPPT）相关。2) 简述了MPPT中的爬山法原理，通过调整光伏电池工作点以找到最大功率输出。3) 提供了一个Verilog程序模块`MPPT_test_tops`，用于测试MPPT算法，其中包含`UI_test`和`MPPT_module_U`两个子模块，处理光伏电流和电压信号。
• 05.09 22:05:16
  发表了文章 2024-05-09 22:05:16

  m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

  MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法，应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子，以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终，展示了SNR与误码率的关系，并保存了关键数据。
• 05.07 22:02:09
  发表了文章 2024-05-07 22:02:09

  m基于Q-Learning强化学习的迷宫路线规划策略matlab仿真

  MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在迷宫路线规划中的应用，展示多幅模拟结果图。Q-Learning是无模型强化学习算法，通过迭代更新动作价值函数寻找最优策略。在迷宫问题中，代理通过ε-greedy策略平衡探索与利用。MATLAB核心程序遍历状态空间，更新Q表，直至找到终点。
• 05.05 18:33:09
  发表了文章 2024-05-05 18:33:09

  m基于Yolov2深度学习网络的螺丝检测系统matlab仿真,带GUI界面

  MATLAB 2022a中展示了YOLOv2算法的螺丝检测仿真结果，该系统基于深度学习的YOLOv2网络，有效检测和定位图像中的螺丝。YOLOv2通过批标准化、高分辨率分类器等优化实现速度和精度提升。核心代码部分涉及设置训练和测试数据，调整图像大小，加载预训练模型，构建YOLOv2网络并进行训练，最终保存检测器模型。
• 05.03 21:41:55
  发表了文章 2024-05-03 21:41:55

  m基于LDPC编译码的matlab误码率仿真,对比SP,MS,NMS以及OMS四种译码算法

  MATLAB 2022a仿真实现了LDPC译码算法比较，包括Sum-Product (SP)，Min-Sum (MS)，Normalized Min-Sum (NMS)和Offset Min-Sum (OMS)。四种算法在不同通信场景有各自优势：SP最准确但计算复杂度高；MS计算复杂度最低但性能略逊；NMS通过归一化提升低SNR性能；OMS引入偏置优化高SNR表现。适用于资源有限或高性能需求的场景。提供的MATLAB代码用于仿真并绘制不同SNR下的误码率曲线。
• 05.01 22:00:59
  发表了文章 2024-05-01 22:00:59

  m基于CCSDS标准的LDPC编码器的FPGA实现,包含testbench,码长1024,码率0.5

  在Vivado 2019.2中进行的LDPC码仿真展示了算法的良好效果。LDPC码是一种1962年由Gallager提出的稀疏校验矩阵线性分组码，利用Tanner图表示编码解码结构。CCSDS标准定义的LDPC(1024,512)码具有准循环结构，适用于空间通信，其编码通过填充信息比特和校验节点的线性组合实现。Verilog代码示例展示了TEST_encoder_top模块，用于控制LDPC编码过程，包括时钟、复位信号处理和中间数据读取。
• 04.29 23:21:23
  发表了文章 2024-04-29 23:21:23

  m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面

  MATLAB 2022a中展示了YOLOv2目标检测算法的仿真结果，包括多张检测图像。YOLOv2是实时检测算法，由卷积层和全连接层构成，输出张量包含边界框坐标和类别概率。损失函数由三部分组成。程序使用75%的数据进行训练，剩余25%作为测试集。通过ResNet-50预训练模型构建YOLOv2网络，并用SGDM优化器进行训练。训练完成后，保存模型为`model.mat`。