利用ML算法、Schmidl & Cox算法、Minn算法和Park算法进行OFDM系统时间同步的Matlab代码实现.zip
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简介：
本资源包含基于多种算法（包括机器学习算法、Schmidl & Cox算法、Minn算法及Park算法）实现正交频分复用(OFDM)系统的时域同步的MATLAB代码，适用于通信系统的研究与教学。
版本：MATLAB 2014/2019a
领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等，适用于本科与硕士阶段科研学习。
### 团队长期从事以下领域的研究和改进：
#### 1. 智能优化算法及其应用
- **单目标和多目标智能优化算法的改进**
- 生产调度
- 装配线、车间及生产线平衡调度的研究
- 水库梯度调度问题
#### 2. 路径规划研究
- 旅行商问题（TSP）与时间窗口约束下的路径规划(TSPTW)
- 各类车辆路线优化(VRP, VRPTW, CVRP)及无人机结合车辆配送的路径设计
- 多式联运、机器人和无人机三维路径规划
#### 3. 物流选址研究
- 背包问题与物流设施布局分析
- 储位最佳化策略
#### 4. 电力系统优化技术
包括微电网管理，配电网络重构以及有序充电等。
### 神经网络预测和分类算法：
从BP到最新的GRU模型的全面覆盖，提供各种神经网络框架下的回归与分类应用实例。
### 图像处理算法
- **图像识别**：车牌、交通标志、发票及身份证件识别；人脸表情分析；字符（字母数字手写汉字验证码）检测等。
- **图像分割和增强**
- 缺陷检测，火灾预警系统开发
### 信号处理技术：
包括但不限于故障诊断体系的建立与优化，脑电心电信号解析。
#### 元胞自动机仿真
用于模拟交通流量、人群疏散行为、病毒传播机制及晶体生长过程等现象。
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