10、Wi-Fi 反向散射调制设计解析

Wi-Fi 反向散射调制设计解析

1. CRC 反向计算算法

在数据传输和处理中,CRC(循环冗余校验)是一种常用的错误检测方法。这里介绍的 CRC 反向计算算法用于在已知数据位和寄存器最终值的情况下,找到寄存器的初始值。

以下是 CRC 反向计算算法的代码:

Algorithm 2 CRC reverse calculation algorithm 
Input: final CRC register value r, reversed data bits a 
Output: initial CRC register value r′
i ← a.length −1 
crcreg ← r 
while i ≥ 0 do 
    if crcreg31 = 1 then 
        crcreg ← crcreg ⊕ CRCPOLY 
        RIGHTSHIFT(crcreg) 
        crcreg0 = ai ⊕ 1 
    else 
        RIGHTSHIFT(crcreg) 
        crcreg0 = ai 
    end if 
    i ← i −1 
end while 
r′ ← crcreg

该算法的平均时间复杂度与数据位长度相关。存在以下函数关系来表示两个 CRC 算法:
[r = crc(r’, a), r’ = crc_reverse(r, a)]

2. CRC 反向问题

CRC 算法可以正向或反向根据数据位计算 CRC 寄存器值。但当要从已知

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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