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OFDM发射机和接收机的Matlab实现
OFDM（正交频分复用）是一种常用于可见光通信的调制技术，它能有效地抵抗多径传播和频率选择性衰落的影响。在本文中，我们将使用Matlab实现一个简单的OFDM发射机和接收机，并提供相应的源代码。
首先，我们来实现OFDM发射机的部分。OFDM发射机的主要任务是将输入的数据通过正交子载波进行调制，并将调制后的信号发送出去。
% OFDM发射机
% 参数设置
N = 64; % 子载波数量
cp_len = 16; % 循环前缀长度
% 生成随机数据
data = randiOFDM接收机同步——分组检测
上一篇讲了OFDM发射机中的长短训练序列生成原理，基于此可以得到长短训练序列的准确数值，为接收机中的符号同步中的相关运算提供基础。 进入符号同步前，首先来看OFDM接收机中的第一步——分组检测。分组检测就是检测突发传输方式的信道上是否有新的数据到达，算法的好坏直接影响着接收机的后续工作性能。 一、本文意义 基于《基于xilinx fpga 的ofdm的通信系统基带设计》这本教材中分组检测算法原理，通过matlab编程仿真验证“延时相关+保持长度”分组检测算法的有效性。同时，通过仿真证明教材上的判决公式的问题
OFDM光通信系统的matlab实现
在接收端，我们首先需要将光信号转换为电信号，并将其解调为基带信号。然后，我们可以使用FFT变换将基带信号转换为频域信号。在此基础上，我们可以生成OFDM符号，使用IFFT变换将频域信号转换为时域信号。OFDM（正交频分复用）在无线通信领域已经被广泛使用，而在光通信领域，OFDM也被普遍应用。接下来，我们需要将时域信号转换为光信号，并通过光纤发送到接收端。这里，我们使用调制器将信号调制为光信号，并加上频率偏移以避免信号在光纤中的失真。通过以上步骤，我们便成功地实现了OFDM光通信系统的发射机和接收机。
【MIMO通信】基于matlab空时分组编码MIMO_OFDM通信系统仿真【含Matlab源码 663期】
空时分组编码MIMO_OFDM通信系统仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于Simulink的OFDM发射机和接收机仿真
本项目旨在使用Simulink构建一个简单的OFDM（正交频分复用）发射机和接收机，并通过仿真模拟多径信道环境下的性能。该项目不仅帮助理解OFDM的基本原理，还通过调整参数和扩展功能，进一步探索通信系统在复杂信道条件下的性能优化。通过上述步骤，可以在Simulink中实现一个简单的OFDM发射机和接收机，并模拟多径信道环境下的性能。这个项目不仅帮助理解OFDM的基本原理，还可以通过调整参数和扩展功能，进一步探索通信系统在复杂信道条件下的性能优化。
基于MATLAB的OFDM无线通信系统仿真平台设计与性能分析
正交频分复用（OFDM）是现代宽带无线通信的核心技术，它通过将高速数据流分割到多个正交子载波上并行传输，有效对抗多径衰落引起的符号间干扰。其原理是利用快速傅里叶变换（IFFT/FFT）实现高效调制解调，并通过添加循环前缀将线性卷积转化为循环卷积，从而简化频域均衡。该技术的核心价值在于提升频谱利用率和系统抗干扰能力，广泛应用于5G、Wi-Fi及物联网等场景。本文聚焦于误码率（BER）和峰均功率比（PAPR）等关键性能指标，通过构建模块化的MATLAB仿真平台，深入剖析OFDM系统的发射机、信道模型及接收机链路
Python爬取拼多多商品数据保姆级教程（附源码及效果图）
本文介绍了使用Python爬取拼多多商品数据的完整教程。通过DrissionPage库模拟浏览器操作，利用正则表达式提取嵌入在HTML中的商品数据（关键步骤是从window.rawData变量获取），解析后转换为结构化数据并导出Excel。教程包含八大步骤：环境配置、浏览器初始化、网络监听、搜索模拟、数据提取（核心是正则匹配JSON）、数据验证、字段解析和Excel导出，最后提供了封装好的函数可直接调用。该方法特别适合课程作业或毕业设计获取电商数据，能爬取商品名称、价格、销量等关键信息，处理了价格单位转换等
一种高超声速飞行器弹道的仿真方法
设计并实现了一个高超声速飞行器弹道仿真算法，并应用到基于OSGEarth的态势中。
Voltus功耗分析——读入Innovus数据/cpf/spef文件
检查的内容：物理库、时序库、网表、I/Os、tie-high&tie-low pins、电源/地pins。设计数据（LEF/DEF/netlist）、cpf文件、SPEF文件。方法二：定义每个 power/ground net's 电压。4.设计数据检查（design sanity check）方法一：读入.dat数据。方法二：读入def文件。方法一：读入CPF文件。
保姆级教程：手把手教你用Python逆向分析极验4.0滑块验证码的w参数生成逻辑
本文提供了一份详细的Python逆向工程教程，手把手教你分析极验4.0滑块验证码的w参数生成逻辑。通过HTTP请求分析、JavaScript逆向和加密算法复现，帮助开发者深入理解验证码防护机制，并实现高效的自动化解决方案。教程涵盖AST反混淆、轨迹生成算法和AES加密等核心技术，适合中高级开发者提升逆向工程能力。
抖音无水印视频解析全攻略：从原理到2025实战工具推荐
短视频创作和素材整理绕不开一个基础需求：如何从抖音等平台获取不带水印的清晰视频。这背后涉及的其实是常见的链接解析与播放地址还原技术——平台对外分发带水印的地址，但源视频文件往往存在可访问的公开入口。理解这一原理，不仅能帮我们判断工具是否安全，也能避免在搜索“抖音视频解析”、“无水印视频下载”时踩坑。无论是剪辑师收集二创素材、运营人员备份品牌内容，还是普通用户保存高清视频，掌握一套稳定、合规的下载方法都很有价值。本文从水印生成机制讲起，梳理了网页工具、插件、脚本等不同实现形态的优缺点，并给出2025年仍然有效
Python入门之机器学习（非常详细）篇幅拉满，一般人看不完！
什么是机器学习？监督学习 supervised learning;非监督学习 unsupervised learning;半监督学习 semi-supervised learning;强化学习 reinforcement learning;监督学习是不断向计算机提供数据（特征），并告诉计算机对应的值（标签），最后通过大量的数据，让计算机自己学会判断和识别。例如Google Photo，你在APP中输入狗，这时就会弹出与狗相关的图片，这背后使用的算法就是监督学习。
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本文带你从零构建了异步电机SFOC系统 的完整Simulink仿真模型，实现了：✅ 搭建异步电机、逆变器、风机负载的主电路与传感器模型；✅ 用MATLAB Function实现定子磁链观测（电压模型）、坐标变换、双闭环PI控制；✅ 验证SFOC在转速跟踪（响应0.2s、超调4%）、转矩响应（恢复0.15s）中的高性能；✅ 对比RFOC，明确SFOC在参数鲁棒性（转子电阻+50%时波动<2%）上的独特优势；✅ 理解SFOC“定子磁链定向+解耦控制”的核心思想（低成本高鲁棒性驱动的工程实现）。
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