南邮考研信号DSP试卷03-06下载

weixin_39821228 2019-05-10 11:30:17

03年-06年南邮信号初试真题，希望对你们有所帮助....
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本研究利用YOLOv7神经网络对原木端面图像进行识别，通过Lambelme标注工具生成数据集，并采用Mosaic与Mixup数据增强技术提升模型性能。研究对比了YOLOv7、YOLOv4-Tiny、YOLOv4、YOLOv5s及Faster RCNN等算法，结果显示YOLOv7在识别准确率上表现最佳，达到97.25%，平均正检率为98.46%，召回率为98.54%。实验数据采集自广西南宁高峰林场，涵盖不同尺寸的桉树原木端面图像。研究还详细介绍了YOLOv7的网络结构、训练环境及参数设置，并提供了完整的代码实现和答辩PPT，为相关课程大作业或毕业设计提供了实用参考。

OFDM通信系统Python实现源码本资源包提供了一套完整的正交频分复用通信系统仿真实现，采用Python编程语言开发。该实现涵盖了OFDM系统的主要构成模块，包括：核心功能模块： - 基带信号生成与QAM调制解调单元 - 串并转换与循环前缀添加机制 - 快速傅里叶变换及其逆变换处理单元 - 多径信道建模与均衡算法实现 - 符号定时与载波同步误差补偿技术特性：系统采用离散傅里叶变换实现频域并行传输，通过插入循环前缀有效对抗多径时延扩展。信道编码部分采用卷积码与交织器相结合的设计方案，有效提升系统抗突发错误能力。同步模块包含精确定时同步和频偏估计补偿算法，确保系统在存在载波频率偏移和采样时钟偏差时仍能保持稳定工作。实现细节：代码结构采用模块化设计，各功能单元接口清晰明确。信道模型支持AWGN和多径瑞利衰落两种典型无线传输环境。性能评估模块可输出误码率曲线和星座图等关键指标，便于系统性能分析验证。应用价值：该实现可作为通信系统教学演示工具，也可为无线通信算法研究人员提供基础开发框架。所有源代码均采用标准Python语法编写，兼容主流科学计算库，具有较好的可移植性和扩展性。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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【坚固型无人机结构分析】模块化多无人机配送系统的设计与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“坚固型无人机结构分析”展开，重点研究模块化多无人机配送系统的设计与控制，结合Matlab代码与Simulink仿真工具实现系统建模与控制算法验证。研究内容涵盖无人机结构强度分析、多机协同路径规划、任务分配、避障控制及系统鲁棒性优化，并融合模型预测控制（MPC）、非线性控制、协同编队等先进算法，提升无人机在复杂动态环境下的配送效率与安全性。同时，文中还涉及无人机姿态估计、动力学建模、能量管理及与其他运输方式（如卡车）协同优化的应用案例。; 适合人群：具备一定Matlab/Simulink编程基础，从事无人机系统设计、自动化控制、智能物流或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多无人机系统在城市配送、应急物流等场景下的仿真与优化；②支持无人机结构设计与控制系统开发的教学与科研项目；③为无人机协同控制、路径规划与鲁棒性提升提供算法实现与仿真验证方案。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注控制算法的实现细节与仿真参数设置，同时可扩展应用于其他多智能体系统的研究。

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