哈尔滨工业大学 CS33231 计算建模 配套课程ppt

GPS-BD2source:GPS＆BD2卫星导航系统模拟信号源

中国计量大学07-21年805信号系统与信号处理考研真题，原版真题，没有答案

这些文件用于在双用户非正交多址 (NOMA) 系统中实现信号检测的深度学习方法 [1]。 3 个主要脚本分别是生成训练数据、训练神经网络和生成测试结果。 该神经网络针对具有相位衰落的静态标量信道进行了训练，并用于在NOMA系统中同时为2个用户检测单个子载波上的传输符号。 考虑并测试了两种情况：一种是具有较少数量的导频符号，另一种是具有较短长度的循环前缀。 在这两种情况下，深度学习方法都比传统的信道估计方法更稳健。 有关更多信息，请参阅 [1]。 [1] Narengerile 和 J. Thompson，“非正交多址无线系统中信号检测的深度学习”，2019 年英国/中国新兴技术 (UCET)，英国格拉斯哥，2019 年，第 1-4 页。

实验报告、源代码齐全

音频信号的采集和传输，完整代码、实验报告

信号抽样与恢复、含代码、实验报告

信号实验报告_ 信号抽样与调制解调_连续时间LTI系统的频域分析_连续时间信号的频域分析_信号与系统的时域分析.doc

关于信号与系统的周期信号判断问题，如果需要关于周期信号如何判断，使用什么方法，可参考该课件！

该资源为2016-2020年杭州电子科技大学848信号系统与信号处理考研真题，资源高清无水印哦！