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2023-02-22
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简介：
基于深度学习的广告CTR预估算法
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m基于深度学习的64QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真
### 算法仿真结果
展示5张图像，描绘了基于深度学习的频偏估计和补偿在MATLAB 2022a中的仿真效果。
### 理论概要
- 深度学习算法用于建立信号与频偏的非线性映射，无需导频，节省资源。
- 网络模型（如CNN或RNN）处理IQ数据，提取特征，简化估计补偿过程，降低复杂度。
- 64QAM系统中，通过神经网络实现精确频偏感知，增强通信性能。
### MATLAB核心程序
- 代码生成64QAM信号，模拟不同SNR和频偏条件，使用深度学习进行相位估计和补偿。
- 仿真比较了有无补偿的误码率，显示补偿能显著改善通信质量。
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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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