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2024年12月

• 12.19 21:03:51
  发表了文章 2024-12-19 21:03:51

  【硬件测试】基于FPGA的2FSK调制解调系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR

  本文介绍了基于FPGA的2FSK调制解调系统，包含高斯信道、误码率统计模块及testbench。系统增加了ILA在线数据采集和VIO在线SNR设置模块，支持不同SNR下的硬件测试，并提供操作视频指导。理论部分涵盖频移键控（FSK）原理，包括相位连续与不连续FSK信号的特点及功率谱密度特性。Verilog代码实现了FSK调制解调的核心功能，支持在不同开发板上移植。硬件测试结果展示了不同SNR下的性能表现。
• 12.18 21:13:19
  发表了文章 2024-12-18 21:13:19

  基于yolov4深度学习网络的公共场所人流密度检测系统matlab仿真,带GUI界面

  本项目使用 MATLAB 2022a 进行 YOLOv4 算法仿真，实现公共场所人流密度检测。通过卷积神经网络提取图像特征，将图像划分为多个网格进行目标检测和识别，最终计算人流密度。核心程序包括图像和视频读取、处理和显示功能。仿真结果展示了算法的有效性和准确性。
• 12.10 00:16:01
  发表了文章 2024-12-10 00:16:01

  基于FPGA的16QAM调制+软解调系统,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FPGA实现了16QAM基带通信系统，包括调制、信道仿真、解调及误码率统计模块。通过Vivado2019.2仿真，设置不同SNR（如8dB、12dB），验证了软解调相较于传统16QAM系统的优越性，误码率显著降低。系统采用Verilog语言编写，详细介绍了16QAM软解调的原理及实现步骤，适用于高性能数据传输场景。
• 12.05 21:37:03
  发表了文章 2024-12-05 21:37:03

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

  本文介绍了基于FPGA的QPSK调制解调系统，通过Vivado 2019.2进行仿真，展示了在不同信噪比（SNR=1dB, 5dB, 10dB）下的仿真效果。与普通QPSK系统相比，该系统的软解调技术显著降低了误码率。文章还详细阐述了QPSK调制的基本原理、信号采样、判决、解调及软解调的实现过程，并提供了Verilog核心程序代码。
• 12.03 20:38:34
  发表了文章 2024-12-03 20:38:34

  基于MIMO系统的PE-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真

  本文介绍了基于交替最小化（AltMin）算法的混合预编码技术在MIMO系统中的应用。通过Matlab 2022a仿真，展示了该算法在不同信噪比下的性能表现。核心程序实现了对预编码器和组合器的优化，有效降低了硬件复杂度，同时保持了接近全数字预编码的性能。仿真结果表明，该方法具有良好的鲁棒性和收敛性。
• 12.02 21:51:19
  发表了文章 2024-12-02 21:51:19

  索引OFDM调制解调系统的matlab性能仿真

  本文对m索引OFDM调制解调系统性能进行了仿真分析，增加了仿真图并配有语音讲解视频，使用Matlab2022a完成仿真，代码无水印。研究了OFDM-IM技术，通过激活不同子载波组合传输额外信息，提高频谱效率和降低PAPR。提出了OFDM联合子块索引调制技术(OFDM-JS-IM)和OFDM全索引方法(OFDM-AIM)，并通过遗传算法优化子块查找表，有效提升系统性能。提供了核心MATLAB程序示例。

2024年11月

• 11.29 19:51:15
  发表了文章 2024-11-29 19:51:15

  基于FPGA的4ASK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

  本文介绍了基于FPGA的4-ASK调制解调系统的算法仿真效果、理论基础及Verilog核心程序。仿真在Vivado2019.2环境下进行，分别测试了SNR为20dB、15dB、10dB时的性能。理论部分概述了4-ASK的工作原理，包括调制、解调过程及其数学模型。Verilog代码实现了4-ASK调制器、加性高斯白噪声(AWGN)信道模拟、解调器及误码率计算模块。
• 11.22 19:24:23
  发表了文章 2024-11-22 19:24:23

  基于FPGA的4FSK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

  本文介绍了基于FPGA的4FSK调制解调系统的Verilog实现，包括高斯信道模块和误码率统计模块，支持不同SNR设置。系统在Vivado 2019.2上开发，展示了在不同SNR条件下的仿真结果。4FSK调制通过将输入数据转换为四个不同频率的信号来提高频带利用率和抗干扰能力，适用于无线通信和数据传输领域。文中还提供了核心Verilog代码，详细描述了调制、加噪声、解调及误码率计算的过程。
• 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
  发表了文章 2024-11-11 19:23:58

  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
  发表了文章 2024-10-23 19:56:15

  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
  发表了文章 2024-10-19 01:56:49

  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
  发表了文章 2024-10-15 20:44:04

  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
  发表了文章 2024-10-02 23:56:39

  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
  发表了文章 2024-08-08 15:20:38

  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
  发表了文章 2024-08-02 23:30:32

  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
  发表了文章 2024-07-13 22:10:15

  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。