1.算法仿真效果      本课题是在博主以前写的文章《m基于FPGA的64QAM调制解调通信系统verilog实现,包含testbench,不包含载波同步》的升级，升级内容包括信道模块（可以设置SNR），误码率统计，同时修正了数据输入频率问题，从而提升了系统的仿真效率。 vivado2019.2仿真结果如下（完

由于QAM采用幅度和相位二维调制，其频谱效率大大提高，而且不同点的欧式距离也要大于调幅AM调制方式，QAM也是LTE和5GNR首选的调制方式，本期教大家画一个64QAM的星座图。如下：首先产生一个64QAM的调制数据，幅度归一化SymbolAlphabet=[    complex(3, 3)    complex(

1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序%第一部分：加载并可视化数据%loaddata.matreal1=[-7-7-7-7-7-7-7-7-5-5-5-5-5-5-5-5...-1-1-1-1-1-1-1-1-3-3-3-3-3-3-3-3...+7+7

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  算法涉及理论知识概要   2.2基于深度学习的频偏估计和补偿算法       基于深度学习的频偏估计和补偿算法利用深度神经网络来建立接收信号与频偏之间的非线性映射关系,通过训练网络模型来实现频偏的估计和补

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        随着通信技术的飞速发展，高阶调制格式如64QAM在高速数据传输中得到了广泛应用。然而，由于信道失真、噪声干扰等因素，接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题，基于深度学习

1.算法仿真效果本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，并使用matlab2022a对结果进行星座图的显示：    将FPGA的频偏基带QPSK信号和频偏补偿后的QPSK基带信号使用matlab显示星座图，结果如下：   2.算法涉及理论知识概要        FFT傅里叶变换是一种高效的

1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，其中Vivado2019.2仿真结果如下：   将FPGA的仿真结果导入到matlab中，显示星座图，结果如下所示：    2.算法涉及理论知识概要         在现代通信系统中，调制技术是实现高速数据传输和频谱效率优化的

1.算法仿真效果本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，其中Vivado2019.2仿真结果如下：将FPGA的仿真结果导入到matlab中，显示星座图，结果如下所示：2.算法涉及理论知识概要在现代通信系统中，调制技术是实现高速数据传输和频谱效率优化的重要手段。其中，64QAM调制技术是一种常见的高

1.算法仿真效果 本系统进行了两个平台的开发，分别是： Vivado2019.2 Quartusii18.0+ModelSim-Altera6.6d StarterEdition 其中Vivado2019.2仿真结果如下：     仿真结果导入matlab可以看星座图：  Quartusii18.0+ModelSim-Altera6.6d StarterEditi

1.算法描述       对于现有开销为20%左右的FEC，PreFEC的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和SNR之间的理论关系，我们可以得到不同阶数QAM调制格式时，达到纠前无误码的RequiredSNR。假设对于QPSK和8QAM，16QAM分别为a,b,c,其中a<b<c。那现在对于某一个通信系统（考虑某一波特率

1.算法描述       在无线通信系统中，由于多径效应及码间干扰的存在，信号误码率会升高。均衡技术是一种对抗码间干扰的重要技术。本文将介绍LMS均衡和RLS均衡两种均衡

1.算法描述       64QAM（正交幅度调制），在使用同轴电缆的网络中，这种数字频率调制技术通常用于发送下行链路数据。64QAM在6mhz信道中，64QAM的传输速率非常高，最多可支持3

1.算法描述LDPC译码从译码算法的实现角度可以将译码类型分为硬判决译码和软判决译码两种类型。其中，硬判决译码方式实现过程较为简单，其通过一个预先设置的阈值对译码信息进

1.算法描述       LDPC译码从译码算法的实现角度可以将译码类型分为硬判决译码和软判决译码两种类型。其中，硬判决译码方式实现过程较为简单，其通过一个预先设置的阈

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