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  1. 通信系统中语音信号的MATLAB仿真

  2. 要 通信 过 程 为 抽 样 、量化、编码 、 制 解 调 、 短 卷 积 码 加 交 织 的差 错 控 制 等 ， 给 出 了几 种 调 制 解 调 的 主 要 特 性 。详 细 分析 其模 型 建 立 。 数 设 置 ， 实 际 系统 的 建 立提 供 了参 考 和 依 据 。 　

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：221184
    • 提供者：wzwhr352442

  1. 卷积编解码matlab代码，自己写的

  2. 卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。通常，移存器包含N级(每级A比特)，并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程，输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器，在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出，编码效率为A／n。参数N被称作约束长度，它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。它决定了编码的复杂度。 译码器的功能就是，运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法，从已编码的码字中解出原始信息。在信息序列和码序列之间有一对一的关系。此外，任何信息序列和码序列将与网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-17
    • 文件大小：39936
    • 提供者：dhywqm

  1. 基于MATLAB的卷积码仿真及性能分析

  2. 基于MATLAB的卷积码的仿真及性能分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-13
    • 文件大小：125952
    • 提供者：dongsuyan

  1. 卷积码编码与Viterbi译码的MATLAB仿真研究

  2. 卷积码编码与Viterbi译码的MATLAB仿真研究

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-12-09
    • 文件大小：659456
    • 提供者：qhf1234

  1. BPSK+编码+交织仿真通信链路，仿真分析在不同信道条件下的不同译码算法的误比特率性能

  2. 基于 matlab，搭建 BPSK+卷积编码+交织通信收发链路， 仿真参数如下： 1) 信源比特速率： Rb =100 kbps；2) 卷积编码：码率为 1/2，生成多项式为（561,753） 3) 译码方式：维特比译码（硬判决译码、软判决译码（8 比特量化）） 4) 交织：行列交织，交织器深度为 100bit，宽度为 10； 5) 仿真点数：106。 1. 在 AWGN 信道下，仿真并绘出该系统在硬判决和软判决（3bit 量化）两种译码方式下的信源误比特率曲线，并进行分析。 2. 设定某种交

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_43870101

  1. 卷积码编译码器matlab仿真验证.rar

  2. 213卷积码编译码器matlab验证 文件里面主要有： 213卷积码编译码的基础波形生成文件 213卷积码的性能验证文件——有无卷积码编译码的信道误码率对比；不同码率的信道误码率对比；不同约束长度的信道误码率对比；维特比译码不同约束长度的信道误码率对比 信道验证用的是BPSK调制解调，还有一个BPSK调制解调信道的理论值验证 matlab的使用版本是2017a，因为产生的数据随机，而且验证的信噪比跨度和原始数据都很大，所以要多编译几次才能得到比较理想的曲线，里面我也保存了我觉得比较合格的波形图供

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：394240
    • 提供者：xiangziling

  1. CTRNN_timeseries-源码

  2. MatDL MatDL是MATLAB中的一种开源轻量级深度学习库，它实现了一些最常用的深度学习算法。 该库包含实现以下功能的功能：（1）现代神经网络的基本构造块，例如仿射变换，卷积，非线性运算，辍学，批归一化等； （2）流行的体系结构，例如深层神经网络（DNN），卷积神经网络（ConvNets）和递归神经网络（RNN）及其变体，长短期记忆（LSTM）RNN； （3）优化器，例如随机梯度下降（SGD），RMSProp和ADAM； 以及（4）用于训练，梯度检查等的样板功能。 安装 将MatDL添加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_42116847

  1. CNN_epileptic_seizure_prediction：使用卷积神经网络和功能性近红外光谱信号预测癫痫发作-源码

  2. 卷积神经网络和功能性近红外光谱信号对癫痫发作的预测 请引用为：Rosas-Romero，R.，Guevara，E.，Peng，K.，Nguyen，DK，Lesage，F.，Pouliot，P.，and Lima-Saad，W.-E. （2019）。 与卷积神经网络和在生物学和医学功能近红外光谱信号的计算机癫痫发作的预测，111，103355. MATLAB中CNN的实现，用于癫痫发作的预测。 描述 该实现旨在解决二进制分类问题。 它可以轻松修改以解决多类问题。 该实现解决了癫痫发作的预测； 但

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42131367