说明：资源描述1.1 动态规划的发展及研究内容 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪50 年代初R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision...

matlab 规划 动态

说明：应用背景该谱的HMM模型是传感系统如图2.2所示。PU状态是所观察到的或输出的序列，这是一个二进制序列，其中二进制零表示信道处于空闲状态，并且一个表示信道在忙状态。它是真正的聚氨酯，聚氨酯激发模型执行空气界面的状态认知无线电（铬）关键技术联邦通信委员会 (FCC) 观察结果表明大多数分配的频谱的乐...

matlab 预测 信道 状态 认知 无线电

说明：这个源代码是用Matlab对MUSIC算法的实现。入射信号随机BPSK符号或源信号的二进制信号（沃尔什像一个可以选择的时间）和噪声信号为高斯分布。有M（M & gt；入射信号数） ；单元间距d = 0.5波长的数组元素。阵列相关矩阵的情形（输入数据的协方差矩阵）是以样本估计K时间 ；x是接收 ；输入...

matlab 算法 音乐 实现

说明：提出了正交频分复用(OFDM)系统中一种新的载波频偏估计算法L载波频偏估计过程可分为获取和跟踪, 其中, 获取过程和时间同步是同时完成的L新算法可实现的最大载波频偏获取范围是整个信号带宽的一半L新的跟踪算法是一个最大似然算法, 在加性白噪声高斯信道(AW GN ) 下, 当N (训练序列长度的一半)...

OFDM 载波频偏估计算法

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：可直接计算得到多重分形谱,与理论分析结果相比，MIMO OFDM matlab仿真,对HARQ系统的吞吐量分析，阵列信号处理的高分辨率估计，数学方法是部分子空间法。

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

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