matlab2022a仿真结果如下仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。随着工业自动化和机器人技术的快速发展，机械臂在生产制造、物流仓储、医疗服务等领域得到了广泛应用。单自由度（1DoF）机械臂作为最简单的机械臂模型，是研究复杂机械臂控制的基础。传统的机械臂控制方法通常依赖于精确的动力学模型和先验知识，在面对复杂环境和不确定性时，其控制效果往往受到限制。强化学习作为一种无模型的学习方法，通过智能体

本文介绍了一种基于FPGA的完整16QAM通信链路实现方案。系统包含16QAM调制解调、217卷积编码/维特比译码、AWGN信道、误码统计等模块，重点实现了频偏锁定、帧同步和定时点提取功能。硬件测试采用Vivado2022.2平台，通过ILA在线采集数据并支持VIO在线SNR设置。文章详细阐述了16QAM正交调幅原理、卷积编码/维特比译码算法、上下变频过程，以及基于PN导频和CORDIC的频偏估计

本文介绍了一个基于FPGA的完整16QAM通信链路实现方案，包含频偏锁定、帧同步、定时点提取、维特比译码等核心模块。系统采用217卷积编码和16QAM调制解调技术，通过PN导频和CORDIC算法实现频偏估计与补偿，利用相关峰提取定时点。硬件测试在Vivado 2022.2环境下完成，支持SNR参数在线配置（5-15dB），包含误码统计功能。文章详细阐述了各模块的理论基础，包括卷积编码原理、16QA

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:** 一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。正交频分复用(OFDM，Ortho

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima(D的神经认知机中提出的，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模

本研究提出了一种基于Q-learning算法的水下无人航行器(UUV)三维路径规划方法。通过离散化三维水下环境，构建包含7种基本动作的动作空间，并设计复合奖励函数引导UUV学习最优路径。算法参数包括学习率0.1、折扣因子0.99等，在15×15×15网格环境中进行2000轮训练。研究考虑了水下环境的特殊约束，如空间连续性、避障复杂性和信息不完全性。实验结果表明，该方法能有效实现UUV在含障碍物环境

在基于背景差分方法的运动目标检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于

基于Q-learning的强化学习方法应用于小车倒立摆控制系统，是通过让智能体（即控制小车的算法）在与环境的交互过程中学习到最优的控制策略，以保持倒立摆在不稳定平衡状态下的直立。在倒立摆控制系统中，动作空间通常定义为小车的加速度或力的大小，记作a。小车倒立摆系统由一个小车和其上一根可自由摆动的杆组成，目标是通过控制小车在水平轨道上的移动，使摆杆维持在直立状态。Q-learning的核心在于学习一个

基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统通过智能体与环境的交互学习最优控制策略，适用于多种复杂的飞行任务。随着算法的不断优化和完善，这种方法将在未来的无人系统开发中发挥更加重要的作用。Actor-Critic方法结合了策略梯度（Policy Gradient）和价值函数（Value Function）两种方法的优点，通过两个网络协同工作来优化策略。：用于评估策略的好坏，主要包

摘要：本文介绍了一种基于Q-Learning算法的水下无人航行器(AUV)路径规划方法。通过MATLAB仿真展示了20×20网格环境中的避障效果，详细说明了算法参数设置（学习率0.1、折扣因子0.99等）。文章阐述了强化学习的核心理论，重点分析了Q-Learning的状态-动作价值函数更新机制和ε-贪婪策略，并给出了完整的算法伪代码。该方法不需要精确环境模型，能自适应动态变化的水下环境，为解决AU