- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 基于OFDM的水下图像传输通信系统是一种用于在水下环境中传输图像数据的通信系统。它采用了OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术，这种技术在水下通信中具有一些优势，因为它可以克服多径传播和频率选择性衰落等问题。 基... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 基于OFDM的水下图像传输通信系统是一种用于在水下环境中传输图像数据的通信系统。它采用了OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术，这种技术在水下通信中具有一些优势，因为它可以克服多径传播和频率选择性衰落等问题。 基...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最...
- 1.算法运行效果图预览 将vivado的仿真结果导入到matlab显示三维混沌效果： 2.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 洛伦兹混沌系统是一种非线性动力系统，最初由爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）于1963年引入，它的简单方程组引发了混沌理论的开创性研究。该系统是混沌现象的典型范例，展示了复杂、不可预测的行为，即使... 1.算法运行效果图预览 将vivado的仿真结果导入到matlab显示三维混沌效果： 2.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 洛伦兹混沌系统是一种非线性动力系统，最初由爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）于1963年引入，它的简单方程组引发了混沌理论的开创性研究。该系统是混沌现象的典型范例，展示了复杂、不可预测的行为，即使...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 洛伦兹混沌系统是一种非线性动力系统，最初由爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）于1963年引入，它的简单方程组引发了混沌理论的开创性研究。该系统是混沌现象的典型范例，展示了复杂、不可预测的行为，即使在简单的数学方程下也可以观察到这种行为。 原理： 洛伦兹混沌系统由三个耦合的一... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 洛伦兹混沌系统是一种非线性动力系统，最初由爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）于1963年引入，它的简单方程组引发了混沌理论的开创性研究。该系统是混沌现象的典型范例，展示了复杂、不可预测的行为，即使在简单的数学方程下也可以观察到这种行为。 原理： 洛伦兹混沌系统由三个耦合的一...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务...
- 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate... 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate...
- 1.算法运行效果图预览LSTM: GRU 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间序列... 1.算法运行效果图预览LSTM: GRU 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间序列...
- 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 信号调制类型识别是在无线通信和无线电频谱监测中的一个重要任务。不同信号调制类型具有不同的频谱特征，深度学习方法在信号调制类型识别中取得了显著的成果。 3.1 深度学习与卷积神经网络深度学习是一种机器学习方法，卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要分支。CNN通过多层卷积和池化层来学习输入数据的特征... 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 信号调制类型识别是在无线通信和无线电频谱监测中的一个重要任务。不同信号调制类型具有不同的频谱特征，深度学习方法在信号调制类型识别中取得了显著的成果。 3.1 深度学习与卷积神经网络深度学习是一种机器学习方法，卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要分支。CNN通过多层卷积和池化层来学习输入数据的特征...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征提取和GMM（Gaussian Mixture Model）训练的方法在语音识别领域取得了显著的成果。 3.1 MFCC特征提取3.2 Ga... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征提取和GMM（Gaussian Mixture Model）训练的方法在语音识别领域取得了显著的成果。 3.1 MFCC特征提取3.2 Ga...
- 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a和vivado2019.2 3.算法理论概述 Hamming 编码是一种用于纠错错误的线性分组码。它是由理查德·哈明（Richard Hamming）在20世纪中期提出的，用于在数字通信和存储系统中检测和纠正传输过程中产生的错误。本文将从原理、实现过程和应用领域三个方面详细介绍 Hamming 编码。 原理 ... 1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a和vivado2019.2 3.算法理论概述 Hamming 编码是一种用于纠错错误的线性分组码。它是由理查德·哈明（Richard Hamming）在20世纪中期提出的，用于在数字通信和存储系统中检测和纠正传输过程中产生的错误。本文将从原理、实现过程和应用领域三个方面详细介绍 Hamming 编码。 原理 ...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 平板脉冲响应（Pulse Response）是通信和雷达等领域中的重要参数，它描述了信号在空间中传播的特性。在现实应用中，获取完整的脉冲响应通常是耗时且昂贵的。基于亚奈奎斯特采样和SOMP算法的平板脉冲响应空间插值是一种用于从有限采样数据中估计完整脉冲响应的方法。 亚奈奎斯特采样是... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 平板脉冲响应（Pulse Response）是通信和雷达等领域中的重要参数，它描述了信号在空间中传播的特性。在现实应用中，获取完整的脉冲响应通常是耗时且昂贵的。基于亚奈奎斯特采样和SOMP算法的平板脉冲响应空间插值是一种用于从有限采样数据中估计完整脉冲响应的方法。 亚奈奎斯特采样是...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 路径规划在机器人、自动驾驶等领域中具有重要应用。Q-learning是一种经典的强化学习算法，可以用于解决路径规划问题。本文介绍了基于Q-learning的路径规划算法，该算法可以在未知环境中学习最优路径，具有广泛的应用前景。Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，用于学习最优策... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 路径规划在机器人、自动驾驶等领域中具有重要应用。Q-learning是一种经典的强化学习算法，可以用于解决路径规划问题。本文介绍了基于Q-learning的路径规划算法，该算法可以在未知环境中学习最优路径，具有广泛的应用前景。Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，用于学习最优策...
- 在科学实验和工程应用中，函数关系往往是不知道的，只有实验测定的一组样本点和样本值，这时就无法使用integral函数计算其定积分。 在科学实验和工程应用中，函数关系往往是不知道的，只有实验测定的一组样本点和样本值，这时就无法使用integral函数计算其定积分。
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 在OFDM通信系统中，资源分配是一项关键任务，它涉及将可用的频谱资源和功率分配给不同的子载波，以实现高效的数据传输。为了降低计算复杂度并提高系统性能，低复杂度的资源分配算法成为研究的焦点之一。OFDM（正交频分复用）是一种广泛用于无线通信的调制技术，它将高速数据流分成多个低速子流，并将它们调... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 在OFDM通信系统中，资源分配是一项关键任务，它涉及将可用的频谱资源和功率分配给不同的子载波，以实现高效的数据传输。为了降低计算复杂度并提高系统性能，低复杂度的资源分配算法成为研究的焦点之一。OFDM（正交频分复用）是一种广泛用于无线通信的调制技术，它将高速数据流分成多个低速子流，并将它们调...
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香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例2025/07/04 周五 19:00-20:00
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