基于模糊控制的汽车停车系统是一种利用模糊逻辑理论对汽车泊车过程进行智能化控制的技术。该系统通过模糊化、模糊推理、解模糊等步骤，根据车辆当前位置、目标车位位置、周围环境信息等输入，动态调整车辆的转向角、油门、刹车等控制量，实现自动、精准、安全的停车。（δ）：决定车辆行驶方向，直接影响车辆能否准确驶入目标车位。（v）：影响车辆的运动状态，包括加速、匀速、减速、停车等。（b）：用于控制车辆减速或停车，保

% 此程序实现多小波分解2-D图像% Implementation.mclc;clear% 对称反对称多小波滤波器组(P0,P1,P2,P3;Q0,Q1,Q2,Q3.)P0= [0.40750.04150.04150.4075]/sqrt(2);P1=[0.09250.90750.90750.0925]/sqrt(2);S=[1 0;0 -1];A=[0 1;1 0];P2=S*P1*S;P3=S

但是由于循环前缀的存在，这种方法的判决函数有很大的旁瓣，在循环前缀较长时，几乎与主瓣的高度相同，在信噪比较低的情况下，很难得到正确的定时结果。为了消除Schmidl算法出现的平顶影响，minn等人改变了训练队列的结构，并重新设计了一种新的同步度量函数，虽然成功消除了schmidl算法的平顶效应，使得同步自相关峰变得尖锐，提高了定时同步估计的精度和可靠性，但是该向相关峰还不够尖锐，而且在同步度量函数

GMSK 是在 MSK 基础上发展而来的一种恒包络调制技术。在调制端，输入的二进制序列先经过高斯低通滤波器进行预调制滤波，以减小信号带宽和带外辐射。然后通过 MSK 调制将信号映射到载波上。解调端，通常采用相干解调或差分解调的方式。相干解调需要恢复载波和位定时信息，以准确还原出原始信号；差分解调则无需恢复载波，实现相对简单，但性能上会有一定损失。

matlab2017b算法的整体步骤如下：（1）两张影像的特征点提取与匹配，如sift、surf等特征。（2）利用特征点进行影像的相对定向，同时采用ransac对错误匹配进行剔除，如采用Hartley的8点法或Nister的5点法相对定向。输出为相对定向参数、定向精度。（3）利用相对定向参数生成核线影像，并进行密集匹配。进行前方交会时，左影像外方位元素直接取初始值，右影像取值根据相对定向结果进行修

该算法利用一个训练符号中两个相等的部分进行自相关来实现符号定时估计，因此频偏对它的影响很小，但是采用该算法进行估计时受循环前缀的影响将出现一种峰值平顶现象，这种现象使得估计出现较大的误差，因此严格地说采用这种算法只能起帧检测的作用，并不能完成真正的符号定时估计。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间串扰，而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带

在基于MPSK-OFDM的可见光通信（Visible Light Communication, VLC）系统中，盲信道估计是一项关键技术，它无需已知的训练序列或导频信号，仅依赖接收端接收到的数据信号来估计信道响应。

OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）系统因其高效的数据传输能力和对抗多径传播的能力而广泛应用于无线通信领域。在OFDM系统中，信道估计是至关重要的，因为它直接影响到接收端对信号的正确解调。下面将深入探讨几种常见的信道估计方法：最小二乘法（Least Squares, LS）、LS线性插值、LS样条Spline插值以及最小均方

给定两个解x 和y，如果对于所有的目标函数fi​，都有fi​(x)≤fi​(y) 并且至少存在一个i 使得 fi​(x)

K-means算法是一种广泛应用的无监督机器学习聚类方法，旨在将数据集中的观测值分配到k个预定义的聚类中，使得每个聚类内的观测值彼此相似度尽可能大，而不同聚类间的相似度尽可能小。算法主要包括初始化、迭代聚类和终止条件三个主要阶段。K-means算法通过迭代求解此优化问题，每次迭代都试图减小目标函数值，直至收敛。K-means算法存在一些局限性，如：对初始质心敏感：不同的初始化可能导致不同的聚类结果