多无人协同任务分配程序平台

介绍伪随机序列的概念、m序列的产生原理及其性质，还介绍了m序列产生器的建模与设计方法。本章的第二部分内容是就通信中的误码检测技术介绍了误码性能指标、误码测试信号、误码测试方式以及误码检测原理及误码检测器等。本章的第三部分内容是以简单的逐位比较型误码检测器为例，重点介绍了逐位比较误码检测原理、状态搜索与同步保护等模块的VHDL建模与程序设计。

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主要关于卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波，包含两个KF程序、一个EKF程序

【实例简介】LSTM-DNN进行库存预测 修正LSTM模型的股价预测 它能做什么？ 它可以给出一只股票收盘价的预测值。 它不能预测离现在太远，而它所能做的就是预测明天的价格。 我们需要做的是提供一只股票过去的数据。 评估 我用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型。 通过该模型训练的某些股票的最佳性能可使MAPE达到2％-3％，这意味着精度（1-MAPE）可以达到97％-98％。 训练自己的数据 U首先从互联网上下载股票的csv数据，然后在代码中修改csv路线（在最后一栏中输入收盘价）。 学习性能良好的CPU模型需要花费数小时。 有用吗？ 尽管预测第二天的收盘价表现良好，但无法预测接下来的2,3,4 ...天的价格。 因此这可能会有所帮助，可能没有帮助。 未来 我将把我的股票价格预测系统放在github上，它具有许多新功能，包括预处理数据，训练模型，预测价格，评估模型以及推荐高收益股票。 同时

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