46、高效PAPR降低技术、DWT - OFDM性能及图像伪造检测研究

高效PAPR降低技术、DWT - OFDM性能及图像伪造检测研究

1. 小波分解与DWT - OFDM系统

在通信系统中,为了提高频谱效率,传统的基于傅里叶变换的正交频分复用(OFDM)系统被广泛应用。该系统通过分解信道失真,利用调制和复用方案之间的正交关系来实现高效传输。然而,小波变换在实现过程中,通过低通和高通滤波器会导致信息丢失,并且由于冗余性,从g(n1)和h(n1)滤波器获得的细节系数会限制数据速率。

小波分解过程对于提取信息和近似值非常有用。两组系数用于塑造各个频率的信号,一系列滤波器在信号的不同位置重复分解过程。但这种分解的逆操作很难提取信号的通信系统信息。

基于小波的OFDM系统中,小波被用于将s(k1)数据流映射到符号流x(n1)。映射完成后,信号的特性会发生变化,这些特性具有良好的局部性,且比任何逆多项式都要快。同时,还基于小波基分析了频率选择性信道。由于一半的样本是冗余的,因此应用了滤波和上采样过程。正交镜像滤波器(QMF)可以最小化系统中的任何幅度失真,特别是在系统用于最小化误差和优化滤波器时。

2. 不同OFDM系统的PAPR分析

OFDM信号由多个单独调制的子载波组成,这使得它具有较高的峰均功率比(PAPR)。由于使用了小波变换,DWT - OFDM系统具有进行渐进计算的能力。OFDM是一种有效的方法,可通过手持无线网络提高数据速率分布。在传统的OFDM中,使用快速傅里叶变换(FFT)将信息转换并映射到正交子载波上,但这种方法具有高度复杂和刚性的缺点。而小波分析在时频域中操作,在适应性和难度方面比傅里叶分析具有显著优势。

研究比较了基于离散小波变换(DWT)的OFDM和传统基于FFT的OF

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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