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本文来自于简书，本文章主要通过举例来论证机器学习算法，通过矩阵进行强化学习介绍。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强-《百科》

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是使用TensorFlow进入DRL的好时机，本文用到的例子的源代码不到150行！代码可以

信道质量评估是自适应跳频通信的关键技术,其实时评估结果为自适应频率控制和自适应功率控制提供依 据 。快速自适应跳频是跳频系统发展的主要方向之一,针对其特点,提出了基于接收信号信噪比预测算法的信道质 量评估方法 。主要由信噪比预测、信噪比估计和门限比较3个部分构成,分别采用卡尔曼滤波器、信号子空间法和误 码率性能分析法进行了实现,在 FFH/BFSK系统中做了仿真验证 。结果表明,在0～25 dB的信噪比变化范围内,估 计和预测误差较小,能够对信道质量做出实时评估 。可以应用于快速自适应跳频通信系统 。

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。