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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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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
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  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`。
• 04.27 20:51:20
  发表了文章 2024-04-27 20:51:20

  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。
• 04.25 21:32:03
  发表了文章 2024-04-25 21:32:03

  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。
• 04.24 22:54:34
  发表了文章 2024-04-24 22:54:34

  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。
• 04.21 17:42:30
  发表了文章 2024-04-21 17:42:30

  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。
• 04.19 15:47:53
  发表了文章 2024-04-19 15:47:53

  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。
• 04.17 13:26:27
  发表了文章 2024-04-17 13:26:27

  m基于yolov2深度学习的细胞检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

  MATLAB 2022a中实现了YOLOv2细胞检测算法的仿真，该算法基于CNN进行细胞自动定位与识别。采用Darknet-19网络结构，结合SPP和FPN提升多尺度检测性能。程序中，数据集按75%比例划分训练集和测试集，使用预训练的ResNet-50构建YOLOv2网络，并用'sgdm'优化器进行训练。
• 04.15 20:30:35
  发表了文章 2024-04-15 20:30:35

  m基于FPGA的217卷积编码维特比译码verilog实现,包含testbench不使用IP核

  该内容展示了使用Vivado 2019.2进行卷积编码和维特比译码的模拟。提供了编码、译码输出和RTL图的图片，以及Verilog实现的核心代码。卷积编码是一种前向纠错技术，基于生成多项式产生冗余数据；维特比译码利用动态规划恢复原始信息，最小化错误。Verilog程序包含了编码和译码模块，以及输入输出信号的时序操作。
• 04.09 21:34:12
  发表了文章 2024-04-09 21:34:12

  m基于深度学习的16QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

  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。
• 04.07 18:37:46
  发表了文章 2024-04-07 18:37:46

  m基于yolov2深度学习的车辆检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

  MATLAB 2022a中实现了YOLOv2目标检测算法的仿真，该算法从Darknet-19提取特征，以实时预测图像内目标的位置和类别。网络结构结合了网格划分、Anchor Boxes和多尺度预测，优化了边界框匹配。核心代码包括数据集划分、预训练ResNet-50加载、YOLOv2网络构建及训练。训练选项设置为GPU加速，使用'sgdm'优化器，200个周期进行训练。

  
• 04.05 20:57:54
  发表了文章 2024-04-05 20:57:54

  m基于深度学习的32QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

  MATLAB 2022a仿真实现了32-QAM系统的频偏估计与补偿。通过比较传统方法（如循环谱法和最大似然）与深度学习方法，展示了后者如何利用CNN直接预测频偏。深度学习模型包括信号预处理、特征提取和频偏预测，采用均方误差损失函数进行训练优化。核心程序生成信号，应用AWGN，然后用深度学习估计和补偿频偏，最终比较了有无补偿的误码率性能。
• 04.04 21:10:51
  发表了文章 2024-04-04 21:10:51

  m基于深度学习的肉类新鲜度检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

  MATLAB 2022a中使用GoogleNet模型对肉类新鲜度检测进行了仿真，展示了多个阶段的结果图像。该模型依赖Inception模块来捕捉不同尺度特征，通过堆叠的Inception模块、批量归一化和ReLU激活实现特征提取。训练目标是优化交叉熵损失函数。核心代码段设置训练选项并用训练数据训练网络。
• 04.01 14:30:28
  发表了文章 2024-04-01 14:30:28

  m基于OFDM系统的PAPR性能matlab仿真,对比LFDMA,IFDMA,DFDMA

  在MATLAB 2022a中，进行了OFDM、LFDMA、IFDMA和DFDMA的PAPR仿真，显示了两种图像结果。PAPR是OFDM系统中的关键指标，影响功率放大器效率。LFDMA通过数据分配减少峰值，IFDMA利用交织子载波，DFDMA则通过时域分布降低峰值。MATLAB程序执行包括数据频域映射、子载波分配、时域转换、脉冲整形和PAPR计算，并根据不同模式和子载波策略保存结果。程序还绘制了PAPR的累积分布函数(CCDF)图，用于比较不同方法的效果。
• 03.31 10:05:24
  发表了文章 2024-03-31 10:05:24

  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。 ```
• 03.29 20:00:28
  发表了文章 2024-03-29 20:00:28

  m基于yolov2网络的火焰烟雾检测系统matlab仿真,包含GUI界面

  YOLOv2算法在MATLAB 2022a中用于火焰烟雾检测，展示了多张检测结果图，成功定位火源和烟雾。该系统基于单次前向传播的深度神经网络，关键改进包括网络架构优化和损失函数设计，结合分类和回归误差。训练涉及ResNet-50预训练模型，使用SGDM优化器，75%数据用于训练，剩余25%为测试。代码示例展示了网络构建、训练选项设置和目标检测器的训练过程。
• 03.27 21:17:39
  发表了文章 2024-03-27 21:17:39

  m基于深度学习网络的中药识别系统matlab仿真,包含GUI界面

  在MATLAB 2022a中，一个基于GoogLeNet的中药识别系统展示了其仿真效果，通过6张图像展示了识别流程。该系统利用深度学习解决传统识别方法的局限，尤其是借助CNN自动提取中药图像特征。核心程序涉及数据集加载、分割、预训练模型加载以及网络调整，如替换GoogLeNet的特征学习层和分类器层以适应中药分类任务。
• 03.25 10:53:46
  发表了文章 2024-03-25 10:53:46

  m基于log-MPA检测算法的SCMA通信链路matlab误码率仿真

  MATLAB 2022a仿真实现了稀疏码多址接入（SCMA）算法，该算法利用码本稀疏性实现多用户高效接入。每个用户从码本中选取码字发送，接收端采用Log-MPA算法进行多用户检测。由于MAP检测计算复杂度高，故采用Log-MPA降低复杂性。仿真展示了不同迭代次数（1, 5, 10, 30）对误码率（BER）的影响，通过比较各次迭代的BER曲线，研究算法性能与迭代次数的关系。
• 03.23 11:19:47
  发表了文章 2024-03-23 11:19:47

  m基于深度学习的64QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真

  MATLAB 2022a仿真实现了基于深度学习的64QAM相位检测和补偿算法，有效应对通信中相位失真问题。通过DNN进行相位检测和补偿，降低解调错误。核心程序生成随机信号，模拟AWGN信道，比较了有无相位补偿的误码率，结果显示补偿能显著提升性能。
• 03.21 15:42:20
  发表了文章 2024-03-21 15:42:20

  m基于FPGA的电子钟verilog实现,可设置闹钟,包含testbench测试文件

  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。
• 03.19 21:37:12
  发表了文章 2024-03-19 21:37:12

  m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及MMSE信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试

  MATLAB2022a仿真实现了无线图像传输的算法，包括OFDM、QPSK调制、LDPC编码和MMSE信道估计。OFDM抗频率选择性衰落，QPSK用相位表示二进制，LDPC码用于前向纠错，MMSE估计信道响应。算法流程涉及编码、调制、信道估计、均衡、解码和图像重建。MATLAB代码展示了从串行数据到OFDM信号的生成，经过信道模型、噪声添加，再到接收端的信道估计和解码过程，最终计算误码率。