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使用MATLAB仿真QPSK调制与解调的过程，并绘出误码率曲线

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基于keras多层LSTM实现数据集，代码链接：https://blog.csdn.net/chaochaopang0/article/details/80266155

小波分析理论与matlab7实现，飞思科技产品研发中心编著，共十九章

【实例简介】遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.

BP算法进行ISAR成像的程序，加载的FEKO仿真数据，matlab程序成像

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1、matlab实现原文例子；2、Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性，但观测器设计需要满足严格的假设条件，设计参数的选取需要计算大量不等式，当系统维数较高时，往往难以实现。在Walcott-Zak基础上，提出了一种鲁棒滑模观测器，基于设计新的控制策略，避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件，设计参数的求取不需要求解大量方程，同时能够保证对非线性/不确定性具有鲁棒性。通过设计滑模，可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度，使状态估计达到预期目标，仿真结果验证了控制策略的有效性。