调制过程就是将输入的比特流按照一定规则映射到这些点上，而解调过程则是从接收到的信号中恢复出原始的比特流。该网络的输入是接收到的信号样本，输出是估计的相位偏移量。相位补偿的目标是根据估计出的相位偏移量对接收到的信号进行校正，以消除相位偏移的影响。具体来说，可以在神经网络的输出端添加一个旋转矩阵，该矩阵根据估计出的相位偏移量对接收到的信号进行旋转校正。这样，神经网络的输出就是经过相位补偿后的信号，可以

智能体在环境中进行交互，根据当前状态选择一个动作并执行，环境会根据智能体的动作反馈一个新的状态和一个奖励信号。基于Q-learning强化学习的 2DoF机械臂运动控制系统旨在让机械臂通过与环境交互，自主学习最优的运动策略以完成特定任务，如到达目标位置。基于Q-learning强化学习的2DoF机械臂运动控制系统通过定义状态空间、动作空间和奖励函数，让机械臂在与环境的交互中不断学习最优的运动策略。

在太赫兹信道信号检测与识别系统中，状态 s 可以由接收信号的特征向量来表示。例如，可以提取接收信号的功率谱特征、时域特征（如均值、方差等）和频域特征（如中心频率、带宽等）。

基于UWB信号的Rake接收性能仿真涉及了多个步骤，包括信号生成、传输、接收以及多径信道中的信号合并等。在本次仿真中，我们将对比三种合并策略：最大比合并、等增益合并和选择合并。假设接收到的多径信号有n个分量，分别为r1, r2, ..., rn。等增益合并是一种简化的合并策略，它假设各个多径分量具有相同的权重，即每个分量的权重都是 1/n。，是一种基于信号能量的合并策略。它通过对每个多径分量进行权

星座图整形技术（Constellation Shaping Techniques）是现代光纤通信系统中提升数据传输效率的关键技术之一，通过优化星座点的布局和调制符号的使用概率，能在不增加系统功率或带宽的前提下，显著提高系统的谱效率和误码率性能。标准QAM是一种广泛使用的多进制调制技术，它通过在两个正交载波上同时传输多个离散的振幅水平，以达到高数据速率传输的目的。几何整形QAM则是直接在星座图的几何

遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。对于选中用于繁殖下一代的个体，随机地选择两个个体的相同位置，按交叉概率P。选择一个群

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB作为电动汽车的普及与推广，必要的基础配套服务设施、充电站的建设位置和选址规划对整体行业的发展起着重要的意义，本文中提出了一个不同等级电动汽车充电站的选址与求解算法，考虑到了备选地址的分布情况，基于目标规划的整体思路，建立了一个使得电站建设初始成本，以及用户充电总成本最小化的不同等级充电站的选址解决模型，为了求解，运用了遗传

简单来说，KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑出离这个数据最近的K个点，看看这K个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给新数据归类。k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准）,交叉验证（将样本数据按照一定比例，拆分出训练用的数据和验证用的数据，比如6：4拆分出部分训练数据和验证数据），从选取一个较小的K值开始

如在医学图像融合中，需要将相对应的组织结构融合在一起，而待融合的图像往往来自于不同的成像设备，它们的成像方位、角度和分辨率等因子都是不同的，所以这些图像中相应组织的位置、大小等都有差异，必须先进行配准变换，才能实现准确地融合。医学图像配准和医学图像融合有着密切的关系，特别是对多模态图像而言，配准和融合是密不可分的。待融合的图像往往来自于不同的成像设备，它们的成像方位、角度和分辨率等因子都是不同的，

OQPSK调制技术是一种恒包络调制技术，受系统非线性影响小，具有较高的带宽利用率和功率利用率，在卫星环境、无线环境下得到广泛应用。因此，在通信信号侦收设备所处理的信号中，存在大量的OQPSK信号。在传统的侦收设备中，接收机的解调单元都是采用模拟处理方法和器件实现的。大都使用了模拟滤波器、鉴相器（乘法器）和压控振荡器（VCO）。这种传统的模拟解调单元电路体积大，形式复杂；调试过程复杂、调试周期长；器