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【实例简介】这是一个使用深度学习工具箱中的长短期存储器（LSTM）网络在OFDM系统信号检测接收器上实现符号分类的例子。 is is an example of using the long short-term memory (LSTM) network in the Deep Learning Toolbox to achieve symbol classification at the receiver for signal detection in OFDM systems. 基于LSTM的神经网络是针对单个子载波进行训练的，该神经网络计算符号误码率（SER），并与最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）估计进行了比较。

本程序利用当前流行的pso算法对rbf神经网络进行优化，使之预测精度高