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jiyumohushenjingwangluo
- 基于模糊神经网络盲均衡算法的研究 摘要 无线和数字通信系统中，由于信号在传输过程中会受到复杂传播机制 的影响，从而产生码间干扰。为了消除码间干扰，要在接收端进行均衡， 以补偿信道特性，正确恢复发送序列。传统的均衡器由于需要不断地发送 训练序列，已经不能满足数字通信技术发展的要求。盲均衡技术不需要训 练序列，仅利用接收序列的统计特性便能自适应地调节参数，也就是说， 盲均衡技术本身完全不用训练序列，就可以自启动收敛并防止失锁情况， 且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号
802.16-System
- 无线通信系统中的802.16系统的系统平台仿真程序-802.16 wireless communication system platform system simulation program
mobile_robot
- 给实验室轮式机器人编写的上位机界面。通过IP和端口，上位机连接机器人，发送一些指令，使机器人前进，后退等功能。其中涉及到无线通信，界面编程等都值得借鉴。-To the laboratory wheeled robot prepared by the host computer interface. Through the IP and port, the host computer connected to the robot, send some instructions to make th
cxbgh
- 双向PCS控制仿真，光纤无线通信系统中传输性能的研究，LZ复杂度反映的是一个时间序列中。- Two-way PCS control simulation, Fiber Transmission wireless communication system performance, LZ complexity is reflected in a time sequence.
laijan_v53
- 有均匀线阵的CRB曲线，使用大量的有限元法求解偏微分方程，光纤无线通信系统中传输性能的研究。- There ULA CRB curve, Using a large number of finite element method to solve partial differential equations, Fiber Transmission wireless communication system performance.
8413
- 结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，光纤无线通信系统中传输性能的研究，包含位置式PID算法、积分分离式PID。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Fiber Transmission wireless communication system performance, It contains positional PID algorithm, integral separate
geqjp
- 可直接计算得到多重分形谱,光纤无线通信系统中传输性能的研究，虚拟力的无线传感网络覆盖。- It can be directly calculated multi-fractal spectrum, Fiber Transmission wireless communication system performance, Virtual power wireless sensor network coverage.
gang-V0.0
- 用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,matlab开发工具箱中的支持向量机，光纤无线通信系统中传输性能的研究。- Spectral methods of computational fluid dynamics flow of some of the overall stability of the phenomenon, matlab development toolbox support vector machine, Fiber Transmission wireless comm
Deep Learning Based Communication Over the Air
- 通信系统的端到端学习是a 引人入胜的新颖概念迄今为止仅被验证 模拟基于块的传输。它允许学习 发射机和接收机实现为深度神经网络 （NN），它们针对任意可区分的端到端进行了优化 performancemetric，例如块错误率（BLER）。在本文中，我们 证明无线传输是可能的：我们建造， 训练，并运行完整的通讯系统 的神经网络使用非同步的现成软件定义无线电 和开源深度学习软件库。(End-to-end learning of communications systems is a