时间序列预测模型 MLP DNN网络详解 完整代码
项目演示：时间序列预测模型 MLP DNN网络详解 完整代码评论区自取_哔哩哔哩_bilibilifrom numpy import array # 构造一元监督学习型数据 def split_sequence(sequence, n_steps): X, y = list(), list() fo...
基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法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 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以在...
基于DNN网络的信道估计matlab仿真,仿真输出信道估计值的mse指标
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 在信道变化迅速的系统中，通常依靠频域的导频子载波进行信道估计。导频子载波按照特定的规则插入到时频两维资源中。导频子载波处的信道响应可以通过最小二乘法(least-square，ls)和线性最小均方误差法(linearmi...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的仿真,对比LS和MMSE
1.算法描述 随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因...
使用numpy手写深度学习DNN网络
使用方法定义网络from net import ConvNet net = ConvNet() if not net.load(MODEL_PATH): net.addConvLayout([3,3,1,4],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_ty...
基于DNN深度学习网络的OFDM信号检测算法的matlab仿真,对比LS和MMSE两个算法
1.算法描述 在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结...
DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理
BP类神经网络理解1、BP算法1、信号正向传播FP ...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。