频谱感知
当前话题为您枚举了最新的 频谱感知。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
基于Matlab的CR频谱感知算法实现
这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法，简单易懂，有助于深入理解该算法的原理与应用。
Matlab
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2024-08-23
认知无线电的频谱感知机制研究
这里提供了关于认知无线电的相关资料，欢迎有兴趣的同学下载查阅。此外，还有关于频谱感知的代码，供需要的同学使用。
Matlab
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2024-07-24
频谱感知中，虚警与检测概率的关系分析
在 MATLAB 环境下，对信号进行频谱感知，研究了虚警概率与检测概率之间的关系。
Matlab
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2024-08-19
09年新书，感知无线电网络中的频谱接入和管理
09年新书，很好的知无线电网络中的频谱接入和管理，下面是IEEE的书评：该书分为三个部分。第一部分是无线通信系统的一般介绍，回顾了通信架构和技术，以及资源分配协议和动态频谱接入，讨论了特性、研究挑战和标准化。第二部分进一步讨论了以动态频谱接入系统分析为重点的无线系统设计。介绍了信号处理和优化技术的基础，以及博弈论和智能算法（如机器学习、遗传算法和模糊逻辑）的基础知识。最后，第三部分详细讨论了动态频谱接入和管理。介绍了动态频谱接入的模型和架构，并详细描述了它们。作者首先介绍了集中式动态频谱接入模型，然后集中在分布式方法上。分布式动态频谱接入是一种"}
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Access
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2024-07-16
基于动态时空数据的认知车联网频谱感知与共享技术研究
随着全球汽车产业智能化和网联化的迅猛发展，车联网所需的通信技术面临着频谱资源紧张的挑战。为解决这一问题，引入认知无线电技术成为一种有效途径，能够与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，提供安全可靠的服务。然而，车联网复杂的动态环境限制了频谱利用率的进一步提升。本研究提出了利用多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流变化规律的方法，指导频谱的感知和共享。通过系统级仿真平台的分析，验证了提出方案在提升频谱效率方面的有效性。
数据挖掘
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2024-07-20
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。
Matlab
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2024-07-28
简单感知器Matlab中的基础感知器开发
这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。
Matlab
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2024-07-28
MATLAB中的单层感知器和多层感知器示例
MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。
Matlab
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2024-07-27
压缩感知技术Cosamp的应用
最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。
Matlab
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2024-07-27
Matlab 哈希代码：频谱散列
这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。
Matlab
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2024-05-28