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ATR-FNN基于模糊神经网络的目标自动识别，在这个实现中，我们已经对2种神经网络进行了多类分类任务的比较研究。使用的数据集 - MSTAR SAR DATA

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 [1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优

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一个完整的BPSK仿真MATLAB代码，发射机为卷积编码，接收采用的是维特比译码

《An Introduction to Signal Detection and Estimation》by H. Vincent Poor[Author]: H. Vincent Poor [Translator]:[ISBN]:0387941738 [Page]:398 pages [Dimensions]:[Publisher]:Springer; 2nd ed. 1994. Corr. 2nd printing edition [Date of publication]:(March 16, 1998)[File format]:PDF[Photo ofCover]

传输给气象中心的原始数据格式如下：其中31个字节的DPL参数格式是：

用MFC做的FTP客户端 实现上传与下载 ，支持断点续传

采用基于梳状导频的信道估计，并且采用QPSK调制。IFFT和FFT的点数为128，子载波个数为100，每符号上的比特数为2，每桢的OFDM符号数为12，导频之间的间隔为7，保护间隔长度为8，每比特信噪比为16，信噪比间隔为2。信道模型为带多普勒频移的瑞利衰落信道。多普勒频移为100，多径数为3，采样周期T=1。

有注释，有助于初学者理解。注意，64位的可执行文件在32位机上执行不了

vxWorks官方资料 相当全，主要6.6的各种参考手册。从stanford的官方ftp上下下来的，应该共享给学生的，很很深的目录被我搜到了 呵呵。