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基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

具有APB-BFM的DAC和ADC模型的UVM验证 这是一个小组项目。 具有APB BFM（总线功能模型）的UVM验证，已连接到两个只读DAC和两个只读ADC从器件。 该序列生成地址，并允许驱动程序告诉BFM选择哪个从站。 随后，四个监视器和记分板记录每个从站的测试结果。 top.sv顶部模块，包括测试，序列项，定序器和驱动程序 seq.svh序列 bfm_env.svh总线功能模型作为环境 intf.svh dac介面 adc_intf.svh adc接口 dac.sv给定的dac adc.sv给定的adc monitor1.svh DAC1监视器 monitor2_dac.svh DAC2监视器 monitor1_adc.svh ADC1监视器 monitor2_adc.svh ADC2监视器 记分板1.svh DAC1记分板 scoreboard2_dac.svh DAC2记分

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通信原理课程设计，直接序列扩频通信系统仿真设计 MATLAB实现

基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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