51matlab,FPGA工程文件：https://mbd.pub/o/fpga712/work

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 算法涉及理论知识概要 基于Q-learning的强化学习方法应用于小车倒立摆控制系统，是通过让智能体（即控制小车的算法）在与环境的交互过程中学习到最优的控制策略，以保持倒立摆在不稳定平衡状态下的直立。Q-learning作为一种无模型的强化学习 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 对比如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络的电力负荷预测算法，是一种融合 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，Vivado2019.2仿真结果如下： 整体仿真结果如下： 放大看，滤波效果如下： 对应的频谱如下： FPGA的RTL结构如下： 最后用matlab对比仿真，结果如下： 可以看到，FPGA的滤波效果和频谱分析与matlab的结果一致。 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Offset Min-Sum（OMS）译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法，它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应，从而提高解码性能。当应用粒子群优化（PSO）来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时，目 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力，在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 对比： 2.算法涉及理论知识概要 基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络，是一种结合了进化计算与深度学习的混合预测模型，特别适 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)是一种高效的前向纠错码，广泛应用于无线通信、数据存储等领域。BP(Belief Propagation)译码算法，又称为消息传 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check, LDPC）是一种高效的前向纠错码，因其优越的纠错性能和近似香农限的接近程度而广泛应用于现代通信系统中。LDPC码的编译码算法众多，其中Belief 阅读全文

摘要： 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人 阅读全文