OFDM系统信道估计仿真程序

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1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；读取人脸数据库；主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；数据规格化；SVM训练（选取径向基和函数）；读取测试数据、降维、规格化；用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；输出匹配度最高的一个

JAVA指纹识别（uaru4000B指纹仪）采集与 验证功能放在tomcat下就可以实现access数据库

【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。

使用java编写的，可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源，方便直接查看微信聊天记录文件。

此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现

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一共17章，主要从基本的微波工程分析基础，到常用的器件分析。内容相当完善，希望对大家有用。

matlab航天工程工具箱,相信对航天,卫星仿真的人能有用。。。