m基于深度学习的QPSK调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习的QPSK调制解调系统频偏估计和补偿算法,是一种利用神经网络模型对无线通信中出现的载波频率偏移进行实时、精确估计并实施有效补偿的技术。QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一...

基于深度学习的停车场车辆检测算法matlab仿真

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1.算法运行效果图预览 上图测试结果如下图所示: 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 随着城市交通管理和智慧停车系统的快速发展,停车场车辆检测已成为实现高效车位管理、智能计费的关键技术之一。深度学习,尤其是基于卷积神经网络(CNN)的目标检测技术,以其卓越的特征提取和模式识...

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Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类

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这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆(LSTM)网络对文本数据进行分类。 文本数据是有顺序的。一段文字是一个词的序列,它们之间可能有依赖关系。为了学习和使用长期依赖关系来对序列数据进行分类,可以使用LSTM神经网络。LSTM网络是一种递归神经网络(RNN),可以学习序列数据的时间顺序之间的长期依...

m基于yolov2深度学习的细胞检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于YOLOv2的细胞检测系统是一种利用深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),对显微镜图像中的细胞进行自动定位和识别的计算机视觉应用。YOLO(You Only Look Once)是一种单阶段的目标检测算法,其第...

matlab使用贝叶斯优化的深度学习:卷积神经网络CNN

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此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习,以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络,必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。选择和调整这些超参数可能很困难并且需要时间。贝叶斯优化是一种非常适合用于优化分类和回归模型的超参数的算法。   准备数据 下载CIFA...

基于yolov2深度学习网络的螺丝螺母识别算法matlab仿真

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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 在工业自动化和质量控制领域,准确且高效的螺丝螺母识别至关重要。深度学习方法,特别是基于卷积神经网络(CNN)的目标检测技术,因其卓越的特征提取能力,成为解决此类问题的有效手段。YOLOv2作为实时目标检测领域的代表...

matlab使用贝叶斯优化的深度学习

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此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习,以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。 要训练深度神经网络,必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。选择和调整这些超参数可能很困难并且需要时间。贝叶斯优化是一种非常适合用于优化分类和回归模型的超参数的算法。   准备数据 下载CIFA...

m基于深度学习的16QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在通信系统中,载波频率偏差(频偏)会导致接收信号与本地参考载波之间的相位差变化,严重影响调制信号的正确解调。对于16-QAM这类高级调制方案而言,频偏补偿至关重要。深度学习技术能够通过学习信号特性来实现精准的频偏估计。 ...

m基于yolov2深度学习的车辆检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 YOLOv2是一种基于深度学习的实时目标检测算法,由Joseph Redmon等人在论文《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》中提出。其主要特点是将图像识别任务视为一个回归问题,网络一次...

m基于深度学习的32QAM调制解调系统频偏估计和补偿算法matlab仿真

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在无线通信系统中,接收端收到的信号由于各种原因可能会存在载波频率偏差(Frequency Offset, FO)。在32-QAM系统中,频偏会导致星座图旋转和幅度失真,严重影响解调性能。因此,准确快速地估计并补偿频偏至关...

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