51matlab,FPGA工程文件：https://mbd.pub/o/fpga712/work

摘要： 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 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力，在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, 阅读全文

摘要： 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 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 对比： 2.算法涉及理论知识概要 基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络，是一种结合了进化计算与深度学习的混合预测模型，特别适 阅读全文

摘要： 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 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)是一种高效的前向纠错码，广泛应用于无线通信、数据存储等领域。BP(Belief Propagation)译码算法，又称为消息传 阅读全文

摘要： 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 低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check, LDPC）是一种高效的前向纠错码，因其优越的纠错性能和近似香农限的接近程度而广泛应用于现代通信系统中。LDPC码的编译码算法众多，其中Belief 阅读全文

摘要： 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 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人 阅读全文

摘要： 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 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes, LDPC codes)因其优秀的纠错能力和接近香农极限的性能而广泛应用于现代通信系统中。有序统计译码(Ordered Statistic 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 其中Vivado2019.2仿真结果如下： 使用matlab进行显示如下： 2.算法涉及理论知识概要 在太阳能光伏系统中，最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）是提高能量转换效率的关键技术之一。爬山法（Hill Climbing Al 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 遗传优化迭代过程： 误码率对比： 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力，在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Nor 阅读全文

摘要： 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 Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它能够使代理（Agent）在与环境互动的过程中学习最优策略，无需了解环境的完整动态模型。在迷宫路线规划问题中，Q-Learning被用来指导代理找到从起点到终点的最优路径 阅读全文