基于DVB-T的COFDM+16QAM+Viterbi编解码图传通信系统matlab仿真,包括载波定时同步,信道估计
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 基于DVB-T的COFDM+16QAM+Viterbi编解码通信链路是一种常用的数字视频广播系统，用于实现高效的传输和接收。该系统结合了正交频分复用（CO...
基于扩频解扩+turbo译码的16QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 该通信系统主要用于图像传输，适用于对图像质量和传输可靠性要求较高的场景，如无人机图像传输、视频监控、无线电视广播等。 在复杂的电磁环境中，需要...
基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC图传通信系统matlab仿真,包括载波同步,定时同步,信道估计
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 图传测试： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC码通信链路是一种常用的数字视频广播系统，用于实现高效的传输和接收。该系统结合了正交频分复用&#...
基于扩频解扩+LDPC编译码的16QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 该通信系统主要用于图像传输，适用于对图像质量和传输可靠性要求较高的场景，如无人机图像传输、视频监控、无线电视广播等。在复杂的电磁环境中，需要保证图像传输的稳...
基于扩频解扩+turbo译码的64QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 该通信系统主要用于图像传输，适用于对图像质量和传输可靠性要求较高的场景，如无人机图像传输、视频监控、无线电视广播等。 在复杂的电磁环境中，需要保证图像...
基于星座图整形方法的QAM调制解调系统MATLAB误码率仿真,对比16,32,64,256四种QAM调制方式
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 星座图整形技术旨在通过优化星座点的布局来改善系统的性能。这包括但不限于： 1.功率效率提升：通过非均匀分布星座点，可以减少符号间的距离，从而在相同的平均功率下，传输更多信息比特，但这也增加了对解调器的要求。 2.抗干扰能力增强：通过将星座点布局在更有利于区分的区域，即使在存在噪声或干...
基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序```% 第一部分：加载并可视化数据% load data.matreal1 = [-7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 ... -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 ... +7 +7 +...
基于BP神经网络的32QAM解调算法matlab性能仿真
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 32QAM（Quadrature Amplitude Modulation，四相幅度调制）是一种高效的数字调制技术，能够在一个信道内同时传输多比特信息。基于BP（Backpropagation）神经网络的32QAM解调算法，利用神经网络的强大非线性映射能力，直接从接收到的复数信号中估计出原始的调制符号，...
基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真
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 16QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）是一种高效的数字调制技术，能够在相同的带宽内传输比传统调制方式更多的信息。解调是通信系统中从接收到的信号中恢复原始信息的关键步骤。基于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的16QAM解调算法，...
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
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。 上述简化了频偏估计和补偿的实际操作，真实的深度学习模型可能会更复杂，并且会...
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