Matcont混沌学习,分岔学习,初值敏感性,余维1、余维2分岔,
2025/2/5 9:11:32 684KB matcon
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讲述MATLAB/Simulink通信仿真的应用,通过理论与实例相结合的方式,详细介绍了MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真设计的方法和技巧。
2025/2/4 22:26:28 241KB matlab 通信系统建模
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利用Hspice编写.SP文件,分析Cmos反相器的工作状态,电流,电压转移特性曲线(附带CMOS0.13工艺库文件)
2025/1/31 18:38:14 15KB Hspice 反相器 inverter 电路仿真
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这是一篇讲述如何在NS2中实现802.11协议的文献。
文中图标和代码相结合,讲的很详尽。
2025/1/30 16:58:37 180KB wireless network simulation
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这个驱动是MT7601U无线wifi的,这个驱动的移植可以参考我的博客-MT7601U无线wifi的移植部分,他们是相匹配的(本人亲测后可用)
2025/1/28 14:27:38 6.65MB MT7601U
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采用双闭环载波移相控制的模块化多电平换流器simulink仿真程序,桥臂子模块数量为10个
2025/1/26 17:15:13 68KB 柔性直流输电 mmc仿真 simulink
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环路滤波器是通信信号调制解调中最重要的一个部分,环路滤波器设计的好坏将直接影响到接收机的性能指标,二阶锁频辅助三阶锁相环路滤波器可以稳定跟踪具有加加速度的信号源,是现代通信中非常实用的技术,本文中详细编写了单载波信号产生模块、信道噪声模块、数字正交下变频模块、鉴频鉴相模块、环路滤波器模块,并包含了完整的testbench模块,对于初学者非常有用。
2025/1/26 10:06:30 5.83MB PLL FLL Verilog Loop_Filter
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深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.
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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标,通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法,建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号,通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t,网络输出值y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
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附件是数字PLL的MATLAB仿真源码,可以仿真BPSK、QPSK的DPLL
2025/1/22 0:52:29 1KB DPLL
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡