遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法在电子战波形优化中的作用
基于智能优化算法解决多个干扰激励源的合成干扰波形优化问题,仿真目标为多参数的波形优化干扰。
基于智能优化算法解决多个干扰激励源的合成干扰波形优化问题,仿真目标为多参数的波形优化干扰。
《Cognitive Electronic Warfare An Artificial Intelligence Approach》第四章的读书笔记。
2020-2021学年第一学期《电子综合实验》课程设计代码
本次实验主要在STC89C52RC单片机和智能小车上进行,实现了让小车定点停车并根据前方障碍距离进行调整、警报等功能,同时进行计时、学号显示,实现代码类型为C语言。
19-20第一学期《随机信号分析》课程设计
一、题目:
产生一个均值为0,方差为1的高斯分布的随机变量并检验。
验证方式:
在产生高斯分布随机数后,1、画出其概率密度图像,观察图像是否符合高斯分布的特征。2、求产生随机数的数学期望和方差,和m、σ^2进行比较。3、利用matlab中Lilliefors函数检测产生的随机数是否服从高斯分布。
Lilliefors函数:[h,p]=lillietest(Y) (返回值h为假设,只有0和1两种情况,h=0假设符合正态分布,h=1假设不符合正态分布。返回值p为事情的发生概率,p<0.05,为不可能事件,拒绝;p>0.05,接受)
说明:19-20第二学期《现代通信原理》课程设计
一、设计方案
生成一个随机的双极性不归零波形,设计两种无码间串扰的滤波器,并分别观察眼图。
二、设计原理
1、无码间串扰原理
a、产生码间串扰的原因
产生码间串扰,造成信号判决错误的主要原因是噪声和由于传输特性不良而导致在不同抽样时刻上的信号相互影响,重叠到临近时隙,从而使信号电平越过判决门限,导致信号失真。