公众号:matworld。 博主简介: 1.无线基带,无线图传,编解码 ; 2.机器视觉,图像处理,三维重建 ; 3.人工智能,深度学习 ; 4.智能控制,智能优化。 MATLAB/FPGA项目合作开发,项目源码请关注公众号
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
使用Vivado 2019.2仿真的DDS信号发生器展示了正弦、方波、锯齿波和三角波的输出,并能调整幅度和频率。DDS技术基于高速累加器、查找表和DAC,通过频率控制字和初始相位调整产生各种波形。Verilog程序提供了一个TEST模块,包含时钟、复位、信号选择、幅度和频率控制输入,以生成不同波形。
本文介绍了使用VIVADO 2019.2仿真的多通道FIR滤波器设计。展示了系统RTL结构图,并简述了FIR滤波器的基本理论,包括单通道和多通道的概念、常见结构及设计方法,如窗函数法、频率采样法、优化算法和机器学习方法。此外,还提供了Verilog核心程序代码,用于实现4通道滤波器模块,包含时钟、复位信号及输入输出接口的定义。
在MATLAB 2022a中进行的算法仿真展示了16-QAM调制信号的频偏补偿效果。通过深度学习技术估计和补偿频偏,以改善通信系统的解调精度。核心程序包括信号生成、噪声添加、深度学习相位估计以及解调过程,比较了有无频偏补偿时的误码率性能。在不同信噪比条件下,应用深度学习的频偏补偿能有效降低误码率,提高通信质量。
m基于深度学习网络的手势识别系统matlab仿真,包含GUI界面
m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
m基于码率兼容打孔LDPC码oms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真
m基于Q-Learning强化学习的异构网络小区范围扩展(CRE)技术matlab仿真
该文介绍了基于FPGA的电子钟设计,利用Vivado2019.2平台进行开发并展示测试结果。电子钟设计采用Verilog硬件描述语言,核心包括振荡器、分频器和计数器。时间显示为2个十进制格式,闹钟功能通过存储器和比较器实现,当当前时间等于设定时间时触发。文中给出了Verilog核心程序示例,展示了时钟信号、设置信号及输出的交互。
m基于FPGA和IP核的RS编译码verilog实现,包含testbench测试文件
m基于FPGA的Hamming汉明编译码verilog实现,包含testbench测试文件,不使用IP核
m基于FPGA的PPM光学脉位调制解调系统verilog实现,包含testbench
m基于FPGA的OFDM系统verilog实现,包括IFFT,FFT,成型滤波以及加CP去CP,包含testbench
m基于FPGA的8PSK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
m基于FPGA的8ASK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
m基于FPGA的4ASK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
m基于FPGA的2ASK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
m基于5G通信的超密集网络多连接负载均衡和资源分配算法matlab仿真
m基于FPGA的4FSK调制解调系统verilog实现,包含testbench测试文件
m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
m基于FPGA的gardner环定时同步实现,含testbench测试程序
m基于FPGA的OFDM调制解调系统verilog实现,包括IFFT,FFT以及成型滤波器,包含testbench
m基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统matlab仿真,带GUI界面
m基于16QAM调制的音频信号同步接收器matlab仿真,包括gardner符号同步,载波同步以及CMA均衡
m基于gardner环的定时同步matlab仿真,采用四倍采样,QPSK调制进行测试
m基于码率兼容打孔LDPC码BP译码算法的matlab误码率仿真
m基于PN导频序列和cordic算法的基带数据帧频偏估计和补偿FPGA实现,包含testbench
m基于uw导频序列和cordic算法的基带数据帧频偏估计和补偿FPGA实现,包含testbench
m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面
m基于Faster R-CNN网络的烟雾检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
m基于CNN卷积神经网络的口罩识别系统matlab仿真,带GUI操作界面,可以检测图片和视频,统计人数
m基于FPGA的costas环载波同步verilog实现,包含testbench,可以修改频偏大小
m基于插入导频相关峰判决法的基带信号跳频图样识别FPGA实现,包含testbench
m常用信道编译码算法matlab对比仿真,包括RS,BCH,turbo,LDPC以及RSBCH级联等
m基于UWB信号的Rake接收性能matlab仿真,对比最大比合并,等增益合并,选择合并
m基于FPGA的多径信道模拟verilog实现,包含testbench,可配置SNR,频偏,多径增益和多径延迟
m基于FPGA的高斯白噪声信道模拟系统verilog实现,包含testbench,可以配置不同的SNR和频偏
m基于毫米波大规模MIMO系统的的混合GMD波束形成算法matlab误码率仿真
m基于MRC的MIMO分集接收matlab仿真
m基于FFT傅里叶变换的256QAM基带信号频偏估计和补偿FPGA实现,含testbench和matlab星座图显示
m基于GMDH网络模型的数据训练和分类matlab仿真
m扩展索引OFDM(Spread-OFDM-IM)matlab仿真,信号检测对比ZF,MMSE,ML等方法