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在正交频分复用 (OFDM) 系统中，深度学习方法被应用于信号检测。具体而言，长短期记忆 (LSTM) 网络被构建成深度神经网络 (DNN)，用于 OFDM 接收器中...

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简介：
这是展示如何在深度学习工具箱中利用长短期记忆（LSTM）网络，在接收端执行符号分类，从而在正交频分复用（OFDM）系统中进行信号检测的一个实例。 具体而言，基于 LSTM 的神经网络针对每个单独的子载波进行训练，并计算符号错误率 (SER)，随后将其与最小二乘 (LS) 和最小均方误差 (MMSE) 估计值进行对比。 在这项初步的研究中，我们假设无线信道在离线训练阶段和在线部署阶段保持不变。 为了评估神经网络的抗干扰能力，对每次传输的 OFDM 数据包应用随机相移。 同时，还考察了导频符号数量以及循环前缀（CP）长度对结果的影响。 若要重现仿真结果，请加载相应的Mat文件并运行名为 Testing.m 的脚本。 该代码的设计灵感来源于 H. Ye、GY Li 和 B. Juang 发表的论文：“OFDM 系统中信道估计和信号检测深度学习的力量”，发表于 IEEE 无线通信快报，第 7 卷第 1 期，第 114-117 页，2018 年 2 月。

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  • 在OFDM系统中的信号检测：运用深度学习与长短期记忆(LSTM)网络构建深度神经网络(DNN)以优化接收端处理...
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    本文探讨了在正交频分复用(OFDM)通信系统中，采用深度学习技术特别是长短期记忆(LSTM)网络，来提高信号检测的精度与效率。通过设计深度神经网络模型，研究如何有效解决多径干扰和噪声问题，从而优化接收端信号处理性能。 这段文字描述了在深度学习工具箱中使用长短期记忆（LSTM）网络来实现OFDM系统中的符号分类以进行信号检测的示例。基于 LSTM 的神经网络被训练用于单个子载波，其中计算出的符号错误率 (SER) 与最小二乘 (LS) 和最小均方误差 (MMSE) 估计进行了比较。 在初步研究中，假设无线信道在整个离线训练和在线部署阶段是固定的。为了评估神经网络的鲁棒性，在每个传输的 OFDM 数据包上应用了随机相移。此外还考虑了导频符号数量以及循环前缀（CP）长度的影响。 要重现仿真结果，请加载相应的Mat文件并运行脚本Testing.m。此代码的概念受到了论文“OFDM 系统中信道估计和信号检测深度学习的力量”的启发，该论文由 H. Ye、GY Li 和 B. Juang 发表在 IEEE 无线通信快报第一卷第7期中（2018年2月），页码为114-117。
  • 基于MATLAB编程的LSTM长短期记忆神经网络在股票价格预测中的应用及深度学习方法比较
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    本研究运用MATLAB开发LSTM长短期记忆模型，探讨其在股票价格预测领域的效能，并与其他深度学习算法进行对比分析。 近年来，股票预测成为一个热门领域。由于股市波动剧烈，投资者很难从中获利。鉴于股票价格的非线性特征以及时间序列特性，长短期记忆（LSTM）神经网络被用于构建能够处理复杂非线性和捕捉长期依赖性的模型，以提高对股价走势的预测精度，并为股民提供决策支持。 基于MATLAB编程实现的一个例子是使用LSTM神经网络来预测股票价格。此方法不仅包括数据准备和模型训练的过程，还提供了可以直接运行的M文件代码。通过这种方法可以有效利用历史股价的时间序列信息进行未来趋势分析。
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    深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
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    本课程将指导学员掌握利用Python语言构建和训练深度神经网络的技术与方法，深入探索DNN在各种应用场景中的强大功能。 本段落总结了学习《Neural Networks and Deep Learning》在线免费书籍的过程，并用Python构建了一个神经网络来识别手写体数字。代码主要分为三个部分：1）数据调用和预处理；2）神经网络类的构建及方法建立；3）代码测试文件。 在数据调用方面，以下是示例代码： ```python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017-03-12 15:11 # @Author : CC # @File : net_load_data.py from numpy import * ``` 这部分代码主要用于加载和预处理数据，为后续的神经网络训练做准备。
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    简介：本文提出了一种基于深度复值卷积网络的新型OFDM接收机学习框架Deep-Waveform，旨在通过端到端训练优化无线通信系统的性能。 基于深度学习的 OFDM 接收器的源代码包括了 BPSK、QPSK、8-QAM 和 16-QAM 调制方式以及星座映射功能。信噪比范围从 -10 到 29 分贝，以 1 dB 的间隔递增。
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    本篇文章主要讲解如何在Python环境下搭建和使用LSTM模型，详细介绍其原理、代码实现及应用场景。适合对自然语言处理与时间序列预测感兴趣的读者阅读。 《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章介绍了LSTM的Python代码实现，并提供了使用Python3编写的可运行示例代码。
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    本课程专注于使用TensorFlow 2.x框架进行深度学习开发，重点讲解如何高效地构建和训练深层神经网络模型。 深度神经网络（DNN）的搭建与一般的网络搭建类似，主要区别在于构成网络层数更多。这里给出一个构建layer层的例子： ```python # 使用序贯模型Sequential from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(...))) ``` 对于其他类型的层的构建，请参考我之前的文章。 注意：上述代码示例展示了一种使用`tf.keras.Sequential`来添加一个Flatten层的方式，其中输入形状需要根据具体任务进行设置。