【教程4＞第6章＞第15节】 基于I+jQ复数信号的LS信道估计和均衡实现1——matlab仿真分析,QPSK为例

最新推荐文章于 2025-04-03 22:46:18 发布
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分类专栏： # 第6章·通信—信道估计与均衡 文章标签： matlab QPSK 复数信号 LS信道估计 均衡 教程4
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【教程4＞第6章＞第16节】 基于I+jQ复数信号的LS信道估计和均衡实现2——发射端和信道模型的FPGA实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-29 231
中学习并实现了实数行驶的导频插入功能，在本课程中，我们基于上述课程的内容，完成复数信号的导频插入功能。因此，复数形式的信号，其通过信道时，通过上述过程来实现。上述程序中，变量名称中带I的表示复数的实部，带Q的表示复数的虚部。可以看到，实部和虚部的操作是完全一样的，唯一区别是导频不一样。这个部分就是复数信号通过信道的运算过程。IP核的参数配置，大家可以继续参考。
【教程4＞第6章＞第17节】 基于I+jQ复数信号的LS信道估计和均衡实现3——接收端信道估计与均衡FPGA实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-29 236
复数形式的信号信道估计和均衡，其基本原理和实数形式的信号信道估计和均衡相似，在本课程中，我们将对复数信号的信道估计和均衡进行FPGA设计实现。这里，复数除法过程可以转换为复数乘法过程。这里，信道估计部分对应公式为。先做复数乘法，然后再做除法。均衡过程和3.2小节类似，相同，这里就不做介绍了。
★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例——目录
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-29 4575
1.71024QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.6256QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.616QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.732QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.564QAM调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.1ASK调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。1.2FSK调制解调系统的FPGA开发与matlab对比验证。
算法 | 基于淘金优化算法GRO的无人机三维路径规划方法研究 （附完整matlab代码，公式推导）
尘世冰封的专栏
04-03 73
A[初始化种群] --> B[生成Bézier控制点]D --> E{GRO迭代更新?E --否–> G[输出最优路径]B --> C[路径插值计算]E --是–> F[勘探阶段]C --> D[适应度评估]F --> H[开发阶段]
算法 ｜ 基于蜣螂优化算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）研究（附matlab代码）
尘世冰封的专栏
04-02 79
带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）是物流配送中的核心优化难题。本文提出一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）的求解方法，通过模拟蜣螂滚球、繁殖及偷窃行为设计动态搜索策略，结合自适应惩罚机制处理时间窗与容量约束。实验基于Solomon标准数据集表明，DBO算法在路径总成本和时间窗违反率上显著优于灰狼优化（GWO）和粒子群优化（PSO）算法，为智能物流调度提供了新思路。
算法 ｜ 神教优化算法(Divine Religions Algorithm, DRA)原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
04-03 47
神教优化算法；元启发式算法；宗教行为模拟；群体智能；MATLAB实现。
算法 ｜ 基于灰狼优化算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）研究（附matlab代码）
尘世冰封的专栏
04-02 199
带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是物流配送领域的关键挑战。本文提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的求解方法，通过模拟灰狼群体狩猎行为，结合动态参数调整策略，优化车辆路径的总行驶距离与时间窗约束满足率。实验结果表明，GWO算法在求解VRPTW时，相较于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA），具有更快的收敛速度和更优的路径成本。
基于CNN-LSTM的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码
最新发布
IT猿手
04-03 466
深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的里程碑算法，由DeepMind于2013年提出。它首次在 Atari 2600 游戏上实现了超越人类的表现，解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题。DQN通过引入作为Q函数的近似器，并采用经验回放和目标网络等技术，有效解决了上述问题。
matlab——文本数据处理（一）
jjj_mmm的博客
04-03 445
ASCII编码表是一开始的为表示字符而创造的，可显示的有20-126,其他还有不可显示的控制字符。Unicode转换格式的缩写，直译就是unicode的转换格式，后面的8、16和32分。个汉字同样也被视为一个字符.实际上，我们在生活中读到的文本都是由各种字符组成的.别代表存储每种字符编码所需的最少的比特位数.关于这一块的知识点比较复杂，感兴趣的。首先我们介绍字符的概念.字符是文本的最基本单元，在英文语境中，它包括字母、数。存储在计算机中的所有数据都是以二进制的形式表示的，由字符组成的文本数据也是一。
zemax与Matlab交互：读取zemax面型数据
weixin_72050316的博客
03-31 99
zemax与Matlab交互：读取zemax面型数据
CST学习笔记（三）MATLAB与CST联合仿真-远场数据批量导出
热爱学习、热爱生活
03-31 390
（1）打开远场，调至笛卡尔坐标系（2）然后点击post processing → Import/Export → Plot Data (ASCII) ，即可导出数据。
有瓶颈设备的多级生产计划问题：基于Matlab的深度解析与实践
2501_90186640的博客
04-03 715
本文围绕有瓶颈设备的多级生产计划问题展开，通过实例详细阐述问题背景、建立数学模型，并用Matlab代码进行求解。旨在帮助读者理解该问题的本质，掌握利用Matlab解决此类生产计划优化问题的方法，为企业在实际生产中合理规划提供参考。
算法 ｜ 2024最新算法：斑翠鸟优化算法原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
03-31 701
斑翠鸟优化算法凭借其高效的全局搜索与局部开发能力，在工程优化和机器学习领域展现了广泛的应用潜力。未来研究方向包括：动态环境适应：实时调整参数以应对动态变化的优化问题。轻量化模型设计：降低计算复杂度，适配边缘设备部署。跨学科融合：结合深度学习（如CNN超参数优化）与量子计算，探索新型混合算法。以上进展表明，PKO及其改进版本将在智能算法领域持续发挥重要作用。
基于CNN-BiLSTM的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码
IT猿手
04-03 483
路径规划是移动机器人领域主要研究内容之一，移动机器人路径规划即机器人在所处环境下选择一条从起点到终点的无碰撞路径。传统路径规划方法过分依赖环境地图，随着深度学习(Deep Learning,DL)和强化学习(Reinforcement Learning,RL)的快速发展，深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法广泛应用于移动机器人路径规划和避障。
【群智能算法改进】一种改进的蜣螂优化算法IDBO[3]（立方混沌映射Cubic、融合鱼鹰勘探策略、混合高斯柯西变异）【Matlab代码#92】
jayxiaoxionger的博客
03-31 583
提出一种改进的蜣螂优化算法，引入Cubic立方混沌映射、融合鱼鹰勘探策略、混合柯西高斯变异策略，完整matlab代码，注释详细。
YOLO学习笔记 ｜ 基于YOLOv5的车辆行人重识别算法研究（附matlab代码）
尘世冰封的专栏
04-02 137
本文提出了一种基于YOLOv5的车辆行人重识别（ReID）算法，结合目标检测与特征匹配技术，实现高效的多目标跟踪与识别。通过引入注意力机制、优化损失函数和轻量化网络结构，显著提升了检测精度与重识别效率。实验表明，改进后的算法在VERI-776数据集上达到80.6%的mAP，检测速度达106 FPS，适用于实时监控场景。
区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据，机器学习之心的博客。
03-31 531
区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
算法 ｜ 基于蜘蛛蜂优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究（附matlab代码）
尘世冰封的专栏
04-03 32
本文提出了一种基于蜘蛛蜂优化算法(Spider Wasp Optimization, SWO)的求解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的方法。VRPTW是物流配送中的经典NP难问题，要求在满足车辆容量和时间窗约束的前提下，规划最优的车辆行驶路线。本文设计的SWO算法模拟了蜘蛛蜂的捕食行为，通过引入时间窗约束处理机制和局部搜索策略，有效解决了VRPTW问题。实验结果表明，与传统的遗传算法和粒子群算法相比，SWO算法在求解质量和收敛速度方面表现出更好的性能。关键词：车辆路径问题；时间窗；蜘蛛蜂优化算法；
群体智能优化算法-算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA，含Matlab源代码）
qq_53665413的博客
03-29 453
算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA）是一种新颖的群体智能优化算法，灵感来源于加、减、乘、除四种基本算术运算。在优化过程中，AOA 通过乘除操作实现全局探索，通过加减操作强化局部开发，兼顾了算法的全局搜索能力和局部收敛速度。本文系统介绍了 AOA 的核心机制、数学建模，并提供完整的 MATLAB 代码，包含详细中文注释，适合用于科学研究、函数测试与工程优化等场景。
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