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64QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）是一种高效的数字调制技术，它通过将6个比特映射到64个不同的复数符号上，以实现高数据传输速率。然而，在无线通信中，由于信道噪声和多径效应，接收到的信号往往会失真，因此需要解调器恢复原始的比特序列。基于BP（Backpropagation）神经网络的64QAM解调算法，是一种利用神经网络的非线性映射和学习能力，从失真的接收信号中恢复原始信号的技术。BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播算法进行学习和优化。

EM算法其实是一种聚类的算法，它之所有能跑起来，并能得到一个不错的结果，主要依据是样本的“扎堆”性，因为样本分布其实是分了两堆的，我们可以把它想象成一排铁钉，然后我们选择的初始化的值就像两个磁铁一样，会被铁钉所吸引。由于第一次预估的分布是强行划分得到的，第二次则用了一个分配比例，那第二次得到的分布直觉上应该更准确一些，更关键的是，我们得到了一个自循环，因为我们又可以用新的(应该是更准确的)分布去计算一个更准确的分配比例，这样迭代下去，问题就变成了估算分布->计算分配比例->计算分布->计算分配比例...

－－－进行树搜索－－－tic%待判样本B=inf;CurL=1;p=0;TT=1;while TT==1 %步骤2%当前节点的直接后继放入目录表for i=1:lendwhile 1 %步骤3if Dx(i)>B+RpCur(i)+eps%从目录表中去掉当前节点pDx(i)=[];break;break;else%转步骤3endp=p1;%从当前目录表去掉p1。

基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如何结合在一起的。经验模态分解（EMD）

SSA-Attention-CNN-GRU 是一种基于深度学习的回归预测算法，可以用于预测连续值。准确性高：SSA 算法可以有效地优化 Attention-CNN-GRU 模型的参数，提高回归预测的准确性。鲁棒性强：Attention-CNN-GRU 模型可以捕获输入数据中的复杂模式，并对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。易于实现：SSA-Attention-CNN-GRU 算法的实现相对简单，可以很容易地应用于实际问题。

matlab 最大类间方差法计算二值化阈值并进行二值化

图像直方图均衡化是一种图像处理技术，旨在改善图像的全局对比度，通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图更加均匀。对于灰度的分布更加平滑，图像的视觉效果更佳。这一过程特别适用于那些整体偏暗或偏亮、对比度不足的图像。原理灰度直方程分布： 首先，计算原图的灰度直方程H(r)，它表示每个灰度级的像素数。对于8位图像，灰度级从0到2555，H(i)表示灰度i的像素数。累积分布： 接下来，计算累积分布H'(r)，对H累加和，反映每个灰度累积像素数，直到当前灰度。映射变换。

Excel数据导入1-D Lookup Table，生成想要的曲线

对randint函数和modem.qammod函数的修改

本代码基于。

SSA通过模拟麻雀种群的行为和互动来不断更新解的搜索空间，以寻找全局最优解或近似最优解。3. 更新位置：根据食物的位置和逃避捕食者的需要，更新麻雀的位置。- 寻找食物：麻雀通过个体或集体的方式在搜索空间内寻找食物（即优化问题的潜在解）。- 生存竞争：麻雀之间会相互竞争，较弱的麻雀会被迫离开当前位置，寻找新的食物源。- 警戒和逃避捕食者：模拟麻雀在觅食时的警戒行为和逃避潜在捕食者的策略。1. 初始化：首先初始化一组麻雀种群（解的候选集），包括它们的位置和速度。、MATLAB 源码获取。点击下方原文链接获取。

区间预测 | Matlab实现DNN-KDE深度神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测

区间预测 | Matlab实现DNN-KDE深度神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测

异常检测 | PCA马氏距离异常值检测（Matlab）

在MATLAB中实现退火算法（也称为模拟退火算法，Simulated Annealing, SA）通常涉及几个关键步骤：初始化系统状态、定义能量函数（或成本函数）、模拟退火过程（包括温度下降和状态转移）、以及判断是否达到停止条件。是一个结构体，包含了退火算法所需的参数，如最大迭代次数、初始温度、最终温度和温度衰减率等。函数只是一个示例，它需要根据具体问题的特点来生成新状态。也应该是一个计算给定状态下系统能量的函数。请注意，上述代码中的。

该算法的灵感来源于萤火虫闪烁的行为特征，主要用于解决连续的优化问题。萤火虫算法模仿自然界萤火虫发光吸引配偶或猎物的行为，将萤火虫个体的亮度与待优化问题的目标函数相关联。萤火虫的吸引力与亮度相关：在FA中，每个萤火虫的亮度代表解的质量（目标函数的值）。亮度越高的萤火虫对其他萤火虫具有较大的吸引力。亮度与目标函数相关：通常情况下，萤火虫的亮度与目标函数值成正比。移动行为：一个萤火虫会朝着更亮的萤火虫移动，如果周围没有更亮的萤火虫，它将随机移动。更新位置：根据萤火虫间的相对亮度和吸引力，更新萤火虫的位置。

MATLAB：format作用

虽然标题是车辆动力学， 但例子是车子的垂向减震系统哈。抱歉。

SSA通过模拟麻雀种群的行为和互动来不断更新解的搜索空间，以寻找全局最优解或近似最优解。3. 更新位置：根据食物的位置和逃避捕食者的需要，更新麻雀的位置。- 寻找食物：麻雀通过个体或集体的方式在搜索空间内寻找食物（即优化问题的潜在解）。- 生存竞争：麻雀之间会相互竞争，较弱的麻雀会被迫离开当前位置，寻找新的食物源。- 警戒和逃避捕食者：模拟麻雀在觅食时的警戒行为和逃避潜在捕食者的策略。1. 初始化：首先初始化一组麻雀种群（解的候选集），包括它们的位置和速度。、MATLAB 源码获取。点击下方原文链接获取。

32QAM（Quadrature Amplitude Modulation，四相幅度调制）是一种高效的数字调制技术，能够在一个信道内同时传输多比特信息。基于BP（Backpropagation）神经网络的32QAM解调算法，利用神经网络的强大非线性映射能力，直接从接收到的复数信号中估计出原始的调制符号，从而恢复数据。这种方法尤其适用于处理含有噪声、干扰和失真的复杂通信环境。BP神经网络是一种多层前馈网络，主要包括输入层、隐藏层和输出层。