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个人介绍
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
擅长的技术
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发表了文章 2024-10-19
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。
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发表了文章 2024-10-17
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。
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发表了文章 2024-10-15
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。
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发表了文章 2024-10-11
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。
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发表了文章 2024-10-09
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。
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发表了文章 2024-10-08
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。
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发表了文章 2024-10-02
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。
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发表了文章 2024-09-21
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。
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发表了文章 2024-09-18
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。
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发表了文章 2024-09-14
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。
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发表了文章 2024-09-12
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。
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发表了文章 2024-09-05
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
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发表了文章 2024-09-03
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。
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发表了文章 2024-08-19
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。
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发表了文章 2024-08-14
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。
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发表了文章 2024-08-10
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。
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发表了文章 2024-08-08
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。
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发表了文章 2024-08-06
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。
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发表了文章 2024-08-04
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。
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发表了文章 2024-08-02
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。
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发表了文章 2024-07-17
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。
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发表了文章 2024-07-15
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。**
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发表了文章 2024-07-13
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。
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发表了文章 2024-06-29
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。**
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发表了文章 2024-06-27
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。
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发表了文章 2024-06-25
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。
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发表了文章 2024-06-23
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。
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发表了文章 2024-06-19
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。
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发表了文章 2024-06-17
m基于Qlearning强化学习的小车倒立摆控制系统matlab仿真
在MATLAB 2022a中模拟的Q-learning倒立摆控制显示出稳定平衡效果。Q-learning算法通过智能体与环境交互学习最佳控制策略，以维持摆杆直立。算法基于状态s和动作a更新Q值表，目标是最大化未来奖励。系统状态包括小车位置、速度、杆角度及角速度。动作是小车加速度。当状态或动作空间大时，用神经网络近似Q函数，DQN通过经验回放和目标网络稳定学习。核心代码涉及状态更新、贪婪策略选择动作及环境反馈，实时更新摆杆和小车位置。
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发表了文章 2024-06-13
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。
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发表了文章 2024-06-11
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。
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发表了文章 2024-06-10
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。
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发表了文章 2024-06-07
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。
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发表了文章 2024-05-29
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。
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发表了文章 2024-05-24
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。
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发表了文章 2024-05-18
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。
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发表了文章 2024-05-16
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。
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发表了文章 2024-05-13
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。
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发表了文章 2024-05-09
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。
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发表了文章 2024-05-11
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。
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发表了文章 2024-05-07
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。
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发表了文章 2024-05-05
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。
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发表了文章 2024-04-27
m考虑时偏影响的根升余弦滤波器matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了根升余弦滤波器（RRC）的效果，该滤波器常用于通信系统以消除码间干扰。RRC滤波器设计考虑了时偏影响，其脉冲响应由理想矩形脉冲卷积得到，滚降系数控制衰减速度。在有同步误差时，滤波器需保持良好ISI抑制能力。MATLAB代码展示了计算时偏量并应用RRC滤波于连续样本的过程，以降低误码率并优化系统性能。
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发表了文章 2024-05-01
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。
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发表了文章 2024-05-03
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。
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发表了文章 2024-04-29
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`。
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发表了文章 2024-04-24
m基于FPGA的多功能信号发生器verilog实现,包含testbench,可以调整波形类型,幅度,频率,初始相位等
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。
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发表了文章 2024-04-25
m基于Yolov2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中使用YOLOv2算法对avi视频进行人体喝水行为检测，结果显示成功检测到目标。该算法基于全卷积网络，通过特征提取、锚框和损失函数优化实现。程序首先打乱并分割数据集，利用预训练的ResNet-50和YOLOv2网络结构进行训练，最后保存模型。
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发表了文章 2024-04-19
m基于深度学习的QPSK调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真
MATLAB 2022a中展示了基于深度学习的QPSK调制解调系统频偏估计和补偿算法仿真结果。该算法运用神经网络模型实时估计并补偿无线通信中的频率偏移。QPSK调制将二进制信息映射到四个相位状态，解调通常采用相干解调。深度学习算法通过预处理、网络结构设计、损失函数选择和优化算法实现频偏估计。核心程序生成不同SNR下的信号，比较了有无频偏补偿的误码率，显示了补偿效果。
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发表了文章 2024-04-21
m基于FPGA的多通道FIR滤波器verilog实现,包含testbench测试文件
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。
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2025-09-05
基于钱搜索译码算法的BCH编译码matlab误码率仿真
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2025-08-22
基于Qlearning强化学习的2DoF机械臂运动控制系统matlab仿真
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2025-08-02
基于PSO粒子群优化算法的256QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比PSO优化前后整形星座图和误码率
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2025-07-24
【硬件测试】基于FPGA的4FSK+帧同步系统开发与硬件片内测试,包含高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-07-21
基于FPGA的4FSK+帧同步系统verilog开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-07-20
【硬件测试】基于FPGA的4ASK+帧同步系统开发与硬件片内测试,包含高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-07-15
基于FPGA的4ASK+帧同步系统verilog开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-07-11
基于Qlearning强化学习的1DoF机械臂运动控制系统matlab仿真
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2025-06-23
基于FPGA的QPSK软解调+帧同步系统开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-06-18
基于遗传算法的256QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率
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2025-06-16
基于遗传算法的64QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率
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2025-06-15
【硬件测试】基于FPGA的BPSK+帧同步系统开发与硬件片内测试,包含高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-06-12
基于DNN深度神经网络的OFDM+QPSK信号检测与误码率matlab仿真
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2025-06-11
【硬件测试】基于FPGA的QPSK+帧同步系统开发与硬件片内测试,包含高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-06-10
基于FPGA的QPSK+帧同步系统verilog开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-06-09
基于FPGA的BPSK+costas环实现,包含testbench,分析不同信噪比对costas环性能影响
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2025-06-06
基于FPGA的BPSK+帧同步系统verilog开发,包含testbench,高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-06-06
基于Qlearning强化学习的机器人迷宫路线搜索算法matlab仿真
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2025-06-06
【硬件测试】基于FPGA的2FSK+帧同步系统开发与硬件片内测试,包含高斯信道,误码统计,可设置SNR
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2025-06-05
基于64QAM的载波同步和定时同步性能仿真,包括Costas环和gardner环
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