电信原理大作业: 信息与通信

本文深入介绍了信息与通信的基础,包括数字通信的工作原理、调制解调技术,如FSK、PSK和QAM,以及信道编码在提升通信系统抗干扰能力中的作用。此外,还提供了二进制FSK调制的Python代码示例。

引言:
本文将重点介绍信息与通信领域的一些基本概念和技术。我们将探讨数字通信、调制解调、信道编码、调制解调器设计等主题。此外,我们还提供了与这些主题相关的源代码示例。

  1. 数字通信
    数字通信是一种通过离散的信号传输数据的通信方式。在数字通信中,信号被离散成一系列的符号,每个符号代表一定数量的比特。常见的数字通信系统包括数字电视、数字音频广播和计算机网络。

  2. 调制解调
    调制解调是数字通信中的关键技术。调制是将数字信号转换为模拟信号的过程,而解调则是将模拟信号转换回数字信号的过程。常见的调制技术包括频移键控调制(FSK)、相移键控调制(PSK)和正交振幅调制(QAM)。

以下是一个简单的Python代码示例,演示了如何实现二进制的频移键控调制:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def FSK_modulation(
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值