编写QAM-OFDM学习的MATLAB实验代码-ITADN社区

编写QAM-OFDM学习的MATLAB实验代码

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本简介提供了一段关于使用MATLAB编写的正交频分复用（OFDM）结合 quadrature amplitude modulation (QAM) 调制技术的学习实验代码，适用于通信系统中相关理论和技术的研究与实践。在学习QAM-OFDM过程中编写的MATLAB实验代码。

OFDM仿真的MATLAB源代码编写

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本项目提供了基于MATLAB编写的OFDM系统仿真程序，涵盖信号处理、调制解调及信道编码等模块，适用于通信工程学习与研究。这段文字描述了一段用于研究正交频分复用（OFDM）与信噪比变化关系的仿真代码的功能及参数设置方法。用户下载后可以直接在MATLAB中运行，观察结果，并可对比不同参数设置对仿真效果的影响。 1. 子载波间隔：选取合适的子载波间隔很重要，通常会根据一定的准则选择最小值以最大化频谱资源利用率。 2. OFDM符号周期T：理论上来说，T越小越好。但是过短会导致数据传输错误增多，许多子载波停止工作从而无法完成信息传递。因此需要合理设定T的大小。 3. 采样频率与IFFT点数L：系统必须满足采样定理的要求，并且通常建议L远大于子载波数目N的两倍以实现过采样的效果，提高数据处理精度。 4. 当信噪比降低时，OFDM系统的误码率会上升。完成FFT变换后会进行解调和译码操作并显示发送错误的数量及误码率，从而研究信噪比与误码率之间的关系。以上是关于这段仿真代码的简要介绍及其参数设置指导原则。

基于MATLAB的OFDM系统代码编写

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本项目利用MATLAB语言实现正交频分复用（OFDM）系统的仿真与分析，涵盖信号调制、多址接入及信道编码等内容。这段文字描述了一个用MATLAB编写的OFDM系统代码的流程。该过程从01数据流开始，经过纠错编码、交织处理、FFT变换、瑞利信道仿真、IFFT逆变以及解码等步骤完成整个系统的实现。

MATLAB QAM调制与解调实验代码

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本实验通过MATLAB实现QAM信号的调制与解调过程，包含信道仿真、星座图绘制及误码率分析等内容。适合通信原理课程实践教学使用。 Matlab QAM调制解调实验代码涉及在通信系统中使用正交幅度调制技术进行信号的发送与接收。编写此类代码通常包括生成QAM信号、对信号进行加性高斯白噪声干扰模拟以及实现相应的解调过程，以验证系统的性能和可靠性。

QAM MATLAB 代码 - OptiCommLabProc: 光纤通信实验处理脚本

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这段MATLAB代码是为OptiCommLabProc项目设计的，专注于光纤通信实验的数据处理与分析。它采用正交幅度调制(QAM)技术来优化信号传输效率和质量。 QAMMatlab代码optiCommLabProc光纤通信实验室/实验处理脚本：用于直接检测的M-QAM和PAM-M信号包括模块： - TekTronix和安捷伦离线数据捕获的MATLAB脚本 - 数字直流块 - 数字AGC（自动增益控制） - 数字定时恢复：Mueller和Muller时钟恢复算法（M＆M） - 数字重采样QPSK/4-QAM的CMA均衡器 - LMS均衡器 - 信号锁定指示灯 - PPG解映射位序列同步误码率计算此外，还包括： - Kramers Kronig Receiver：启用了两个离线平台用于16-QAM的相折叠LMS及盲相搜索技术进行基于盲相搜索的相位噪声补偿。分析脚本包括绘制图形和其他一些测试脚本。配置部分包含基本数据如rootpath和prbs数据文件。文档（doc）中提供了dsp数字信号处理模块，lib常见的库函数以及程序运行日志等信息。数学功能涵盖了基础运算需求；离线实验脚本则用于DSO捕获并保存相关数据进行后续的分析评估。参考代码及结果部分展示了已有的处理方法和成果。主要脚本工具提供了一系列常用的功能支持，并附带了详细的操作指南，以便于用户更好地理解和使用这些资源。

用Python编写的深度学习代码

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这段简介可以描述为：用Python编写的深度学习代码涉及使用Python编程语言开发的各种深度学习模型和算法。这些资源涵盖了从基础到高级的概念与应用。 Python编写了深度学习代码，涵盖DBN、SDA等模型，并提供了一个不错的资源用于学习深度神经网络以及Python编程。

NLP学习中任务代码的编写

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本课程专注于自然语言处理（NLP）中的编程实践，涵盖从基础到高级的各种任务和项目，帮助学员掌握实际应用中的代码编写技巧。在自然语言处理（NLP）的学习过程中，代码是理解和实践NLP任务的关键工具。NLP是一种计算机科学领域，它涉及让计算机理解、解释和生成人类自然语言。nlp_study-master这个压缩包中可能包含了多个项目或示例，帮助学习者深入探索NLP的各种任务和技术。 1. **文本预处理**： - NLP的第一步通常是预处理，包括分词、去除停用词、词干提取和词形还原。这些操作有助于减少噪声并提取有意义的特征。 - 分词：将句子拆分成单词或短语，例如使用jieba库进行中文分词。 - 去除停用词：移除常见但对语义贡献不大的词汇，如“的”、“是”等。 - 词干提取与词形还原：将单词转换为其基本形式，如将“running”变为“run”。 2. **词向量表示**： - 词向量如Word2Vec、GloVe和FastText能够将单词映射为高维空间中的数值向量，以便计算机可以处理。 - Word2Vec的CBOW和Skip-gram模型用于生成词向量，通过上下文信息预测目标词。 - GloVe通过统计全局共现矩阵来生成词向量，考虑了全局词汇关系。 - FastText则通过字符级别的n-grams来生成词向量，对于罕见词和新词有较好表现。 3. **命名实体识别（NER）**： - NER是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地点、组织名等。可以使用CRF、BiLSTM-CRF或Transformer架构的模型进行训练。 4. **情感分析**： - 情感分析用于确定文本的情绪倾向，如正面、负面或中性。通常基于深度学习的分类模型，如LSTM、GRU或BERT。 5. **机器翻译**： - 使用seq2seq模型（如Transformer）进行文本之间的翻译，包括编码器-解码器结构和注意力机制。 6. **文本分类**： - 文本分类涉及将文本分配到预定义的类别中，如垃圾邮件检测或新闻主题分类。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、CNN和RNN。 7. **文本生成**： - 应用如LSTM或Transformer模型进行自动生成文本，如摘要生成、对话系统或故事创作。 8. **语义解析**： - 将句子转化为形式化的逻辑表示，如依存句法分析或 constituency parsing。这可以帮助理解句子结构和成分关系。 9. **问答系统**： - 设计能够回答用户问题的系统，如基于检索的问答和生成式问答，通常结合使用信息检索和自然语言生成技术。 10. **文本蕴含（Entailment）**： - 判断一个句子是否可以从另一个句子中推断出来，常用于SNLI和MNLI等数据集。在nlp_study-master这个项目中，你可能会找到以上各个领域的代码示例，涵盖数据准备、模型训练、评估和优化等多个阶段。通过这些代码，你可以深入学习如何运用NLP技术解决实际问题，并提升你的编程和算法理解能力。记得实践并理解每个部分，逐步构建起自己的NLP技能树。

通过编写代码来学习Python.zip

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本资料包提供了一系列以编写代码为核心的学习任务和项目，旨在帮助初学者掌握Python编程语言的基础知识与实践技能。 ### python_base.py: 千行代码入门Python ### python_visual.py: 15张图入门Matplotlib ### python_visual_animation.py: 使用Matplotlib画动态图实例 ### python_spider.py: 一个很“水”的Python爬虫入门代码文件 ### python_weibo.py: “史上最详细”的Python模拟登录新浪微博流程 ### python_lda.py: 玩点高级的——带你入门Topic模型LDA（小改进+附源码） ### python_sqlalchemy.py: 作为一个Pythoner, 不会SQLAlchemy都不好意思跟同行打招呼！ ### python_oneline.py: 几个小例子告诉你，一行Python代码能干哪些事 ### python_requests.py: Python中最好用的爬虫库Requests代码实例

16 QAM：Matlab中的16 QAM编码实现 - MATLAB开发

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本项目在MATLAB环境中实现了16正交振幅调制（QAM）的编码过程，适用于通信系统仿真与研究。此提交是在 Matlab 中编码的，适用于解决与 16 QAM 相关的问题。

我自己编写的字典学习代码

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这段简介可以描述为：“我自己编写的字典学习代码”是一款由个人独立开发的软件工具，旨在通过自定义算法优化和管理数据字典，适用于各种编程项目的数据处理需求。自己编写了字典学习的代码，并非直接使用工具箱中的代码。这段文字易于理解伊雪创作的内容，采用部分样本作为初始字典进行实现。

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