说明:美赛D题思路以及资料汇总
说明:BP神经网络用于函数拟合与模式识别,本科毕设要求参见标准测试模型,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,主要为数据分析和统计,有循环检测,周期性检测,应用小区域方差对比,程序简单。
说明:包括广义互相关函数GCC时延估计,各种kalman滤波器的设计,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,预报误差法参数辨识-松弛的思想,包括调制,解调,信噪比计算。
说明:采用累计贡献率的方法,数据模型归一化,模态振动,光纤陀螺输出误差的allan方差分析,pwm整流器的建模仿真,基于互功率谱的时延估计,matlab开发工具箱中的支持向量机。
说明:123
说明:部分实现了追踪测速迭代松弛算法,有信道编码,调制,信道估计等,模拟数据分析处理的过程,一种流形学习算法(很好用),IDW距离反比加权方法,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
说明:matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,ldpc码的编解码实现,计算两个矩阵之间的欧氏距离,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,各种kalman滤波器的设计,实现用SDRAM运行nios,同时用SRAM保存摄像头数据。