《Simulink仿真模型复现：锂离子电池SOC主动均衡控制策略研究与实现》,锂离子电池SOC主动均衡控制仿真模型的硕士论文复现：基于差值、均值和标准差的均衡算法研究与应用,Simulink锂离子电池SOC主动均衡控制仿真模型 硕士lunwen复现 锂离子电池组SOC均衡，多电池组均衡控制，双向反激变器均衡， 硕士lunwen复现，均衡算法基于差值、均值和标准差 有防止过放和过充环节 附参考的硕士lunwen“锂离子电池SOC估算与主动均衡策略研究” 默认2016版本。 ,锂离子电池SOC; 主动均衡控制; 仿真模型; 硕士论文复现; 均衡算法; 差值均衡; 均值均衡; 标准差均衡; 防止过放过充; 2016版本。,基于Simulink的锂离子电池SOC主动均衡控制模型复现：差值、均值与标准差均衡算法研究与应用

基于深度学习的OFDM系统信道估计与均衡算法Matlab仿真及其误码率分析研究,基于深度学习的OFDM信道估计与均衡算法误码率分析的Matlab仿真研究,深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真 ,深度学习; OFDM信道估计; 均衡算法; 误码率; Matlab仿真,深度OFDM信道估算均衡算法的误码率仿真 在通信领域中，正交频分复用（OFDM）技术因其在宽带无线通信中的高效性和抵抗多径效应的出色性能而被广泛应用。然而，由于多径传播，OFDM系统在实际应用中会遇到信道估计和均衡的问题，这些问题会严重影响信号的接收质量。随着人工智能特别是深度学习技术的发展，研究者们开始探索如何利用深度学习的方法来解决OFDM系统中的信道估计和均衡问题。 深度学习方法因其强大的特征提取和模式识别能力，在处理复杂的非线性问题方面显示出巨大的优势。在信道估计领域，深度学习可以通过学习大量的信道数据来预测和估计信道的特性，这比传统的基于导频的信道估计方法更加灵活和高效。此外，利用深度学习方法进行均衡算法的设计，可以更准确地消除信道干扰，提高数据传输的准确性和速率。 在进行仿真研究时，Matlab软件因其强大的数学计算和算法仿真能力而成为通信领域研究者的首选工具。通过Matlab仿真，研究者可以构建OFDM系统的信道模型，设计深度学习算法，并分析算法对系统性能的影响，尤其是在误码率方面的影响。误码率是衡量通信系统质量的重要指标，它直接关系到通信系统能否可靠地传输数据。因此，对于基于深度学习的OFDM信道估计与均衡算法的研究来说，误码率的分析是非常关键的。 本次研究的主要内容包括：深入分析OFDM系统的工作原理和信道估计与均衡的挑战；探讨深度学习在信道估计与均衡中的应用方法；基于Matlab实现相关算法的仿真设计；评估不同深度学习模型对误码率的影响，并提出改进方案。研究的最终目的是提出一种有效的信道估计和均衡算法，通过深度学习方法降低OFDM系统的误码率，从而提高通信系统的整体性能。 为了进行这项研究，研究者们准备了多篇文档和报告，记录了从理论研究到仿真设计，再到结果分析的整个过程。这些文档详细描述了算法设计的具体步骤，仿真环境的搭建，以及仿真结果的解读。此外，相关的图片文件为研究提供了直观的展示，辅助理解仿真结果和算法效果。文本文件则包含了研究过程中的关键讨论点和一些初步的研究成果。 这项研究的开展不仅能够推动OFDM技术的发展，还能为通信系统设计提供新的思路，特别是在如何利用深度学习技术优化传统通信算法，以适应日益增长的数据传输需求。通过这种方法，未来通信系统可能会实现更高的数据传输速率，更低的误码率，以及更强的环境适应能力。 由于研究涉及大量的数据处理和算法设计，研究者需要具备深厚的通信原理知识，同时也要对深度学习理论和Matlab仿真工具有着丰富的操作经验。因此，这项研究不仅是技术上的挑战，也是对研究者多学科知识和技能的考验。通过不断的努力和探索，研究者有望找到降低OFDM系统误码率的有效方法，为现代通信系统的发展贡献新的力量。

**基于QAM调制的CMA盲均衡算法MATLAB代码详解** 在无线通信领域，正交幅度调制（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）是一种常见的数字调制技术，它结合了幅度调制和相位调制，能够在相同的频谱资源下传输更多的数据。CMA（Constant Modulus Algorithm，恒模算法）则是一种盲均衡算法，主要用于数字信号处理，尤其在无线信道中消除多径效应和频率选择性衰落。 **QAM调制的基本原理** QAM调制是通过改变载波的幅度和相位来编码信息。在QAM中，信号被分成两个正交分量，一个代表幅度，另一个代表相位。每个分量可以取多种状态，比如4种、16种、64种等，这些状态对应不同的信息位组合。例如，16-QAM有16种可能的幅度和相位组合，可以同时传输4个二进制位，从而提高了频谱效率。 **CMA盲均衡算法** CMA算法是基于信号恒模约束的自适应算法。在接收端，它尝试调整均衡器权重以最小化信号的模值平方误差，即保持信号的幅度尽可能恒定。这种算法不需要发送端的任何先验信息，因此被称为“盲”均衡算法。CMA算法通过迭代更新均衡器的系数来逐步减小接收信号的失真，最终达到均衡效果。 **MATLAB实现** 在MATLAB环境中，实现QAM调制和CMA盲均衡通常涉及以下步骤： 1. **信号生成**：我们需要生成二进制数据流，并将其映射到QAM星座图上的相应点。MATLAB的`qammod`函数可用于此操作。 2. **信道模拟**：模拟实际通信信道的影响，如衰落、噪声和多径效应。这通常使用加性高斯白噪声（AWGN）模型完成。 3. **均衡器初始化**：设置CMA算法所需的初始均衡器权重。 4. **CMA迭代**：在每一步迭代中，根据当前的均衡器输出计算误差，然后更新权重。CMA算法的更新规则基于信号的模值平方误差。 5. **解调与判决**：均衡后的信号经过解调后，进行硬判决或软判决，恢复原始二进制信息。 在提供的文件`Copy_of_mainqam32CMA.m`中，我们可以看到具体的实现细节。这个脚本可能包含了以上步骤的MATLAB代码，用于生成QAM调制信号，模拟信道，应用CMA算法进行均衡，并且可能包含了错误性能的评估，如误码率（BER）的计算。 **软件/插件相关知识** MATLAB是一款强大的数学计算和编程环境，尤其适合于信号处理和通信系统的建模与仿真。它的内置函数库支持各种调制解调算法和均衡器设计。在进行通信系统的设计和分析时，MATLAB可以帮助我们快速验证理论，进行性能比较，以及优化系统参数。 "基于QAM调制的CMA盲均衡算法MATLAB代码"是一个关于数字通信系统设计的实际案例，涵盖了信号调制、信道建模、盲均衡等多个重要概念，对于理解无线通信系统的工作原理和学习信号处理技术具有很高的实践价值。

STM32内部Flash的写寿命大约是1万次，假如我们在其Flash中存储数据，每天100次写操作，100天后Flash就无法继续可靠使用了；外部FLASH，比如说W25Q32，擦写次数也只有十万次，在高频率读写下也支撑不了多久， 本文采取了一种非常简单的方法，将Flash的使用寿命无限延长，取决于你为它分配的存储区大小。 主要思想就是将FLASH 分配一块区域给我们的管理机，然后用索引的方式累积写FLASH，中途不进行擦写，在存满整个分区时进行统一擦写，读取根据ID进行读取，并且加上了数据校验，异常回调。主要用于存储系统配置，运行记录等。支持多个存储管理机管理不同的区域.

为解决传统多模盲均衡算法(MMA)在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法(SA-GSO-WT-WMMA)。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化(SA-GSO)算法和正交小波变换(WT),利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。

本论文对比了欧洲标准DVB-T以及国家标准DTMB。主要是其中物理层信道估计和均衡算法的研究。

图像的直方图均衡算法的代码，对于学习图像直方图有帮助

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

基于符号级维特比译码算法，将信道等效为一时变卷积编码器，提出了一种将信道均衡和信道译码相结合的技术——维特比均衡。重点研究了采用维特比均衡技术的单载波系统，并对比给出了采用频域均衡技术和维特比均衡技术， 系统误码性能随信噪比的变化曲线及系统的计算复杂度。仿真结果表明：信道的等效脉冲响应滤波器长度较长时，维特比均衡技术明显改善了系统的误码性能，然而系统的复杂度也随之增加

项目介绍 硬件平台:无 软件平台：Quartusii18.1+Modelsim-Altera 功能定义 实现直方图均衡化算法 详细要求 分辨率最大支持640*480，且分辨率可设置； 输入和输出位宽为8bits（灰度图）； Avalon-ST裸流视频接口； 功能展示链接：http://code.fpgadz.com/2020/12/03/f0018/