基于DCT和扩频的音频水印嵌入提取算法matlab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 音频水印作为一种数字版权保护手段，能够在不影响音频质量的前提下，将特定信息（如身份标识、版权信息等）隐秘地嵌入到音频信号中。DCT因其良好的能量集中特性与离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）相比在实数域运算的优势，常被用于音频信号的变换域处理。而扩频技术通过将...
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
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）是一种常用的数字调制方式，它通过改变正交载波的相位来传输二进制信息。在实际通信环境中，由于发射机...
基于深度学习的停车场车辆检测算法matlab仿真
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别能力，为停车场车辆检测提供了强大工具。 GoogLeNet是一种创新的深度卷...
基于yolov2深度学习网络的螺丝螺母识别算法matlab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 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模型，以其端到端的预测方式、高精度与实时性，在螺丝螺母识别任务中展现出显著优势。 YO...
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...
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
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重要。 频偏估计的传统方法 传统方法如循环谱法（Cyclic Spectrum Estim...
m基于深度学习的64QAM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 2.2 基于深度学习的频偏估计和补偿算法 基于深度学习的频偏估计和补偿算法利用深度神经网络来建立接收信号与频偏之间的非线性映射关系,通过训练网络模型来实现频偏的估计和补偿。相比传统方法,该算法具有以下优点: (1) 不需要导频,节省了频带资源; (2) 通过训练数据来学习频偏与接收信号之间的复杂关系,...
m基于log-MPA检测算法的SCMA通信链路matlab误码率仿真
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 稀疏码多址接入（Sparse Code Multiple Access, SCMA）是一种非正交多址接入技术，它通过引入码本的稀疏性来实现多用户的高效接入。在SCMA系统中，多用户共享相同的时频资源，每个用户从自己的码本中选择一个码字进行发送。接收端则采用消息传递算法（Message Passing Algor...
基于遗传优化的协同过滤推荐算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 最后得到推荐的商品ID号： ans = 9838 17582 21911 14902 14902 12352 24732 23071 23499 11790 1547 16550 ...
m基于深度学习的64QAM调制解调系统相位检测和补偿算法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 随着通信技术的飞速发展，高阶调制格式如64QAM在高速数据传输中得到了广泛应用。然而，由于信道失真、噪声干扰等因素，接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题，基于深度学习的相位检测和补偿算法应运而生。 2.1 64QAM调制解调原理 64QAM是一种高阶调制方式，它将每6个比特映射为一个复数符...
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