分布式自适应滤波器仿真：D-LMS算法，附带注释及ATC与CTA版本Matlab代码.pdf

分布式自适应滤波器D-LMS算法的MATLAB实现，重点解析了ATC（先组合后更新）和CTA（先更新后组合）两种经典结构。文中首先设定了网络结构，接着生成了带有噪声的仿真数据，然后分别实现了这两种结构的具体算法，并通过误差曲线展示了它们的性能差异。ATC结构收敛速度快但对通信延迟敏感，而CTA结构稳定性更高，但在相同条件下收敛速度较慢。 适合人群：从事分布式信号处理研究的技术人员，尤其是对自适应滤波器感兴趣的科研工作者和研究生。 使用场景及目标：适用于需要在多节点协作环境中进行参数估计的项目，如无线传感网络、物联网等。目标是帮助读者理解D-LMS算法的工作原理，并能够在实际应用中选择合适的结构。 其他说明：文中提供的MATLAB代码注释详尽，便于理解和修改。建议读者在实践中调整参数，观察不同设置下算法的表现，从而深入掌握D-LMS算法的特点。

内容概要：本文详细介绍了分布式自适应滤波器D-LMS算法的MATLAB实现及其两种经典结构——ATC（先组合后更新）和CTA（先更新后组合）。首先设定了网络结构和仿真数据，接着分别展示了这两种结构的具体实现步骤，包括权重更新和误差计算。文中通过对比两者的误差曲线，指出ATC结构收敛速度快但对通信延迟敏感，而CTA结构稳定性更好，适用于噪声较大或通信条件不佳的情况。此外，还提供了关于步长、滤波器阶数以及节点数较多时的实用技巧。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师，特别是从事分布式信号处理、无线传感网等领域工作的专业人士。 使用场景及目标：①研究分布式自适应滤波器的工作机制；②评估ATC和CTA两种结构在不同应用场景下的表现；③为实际工程项目提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中提供的代码可以直接用于实验验证，并可根据具体需求进行适当调整。同时提醒读者关注步长的选择范围和其他参数配置，以确保算法稳定性和有效性。

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随着物联网(IoT)技术的快速发展和智能设备的广泛部署，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正受到越来越多的关注。边缘计算通过将计算任务从云中心下沉到网络边缘，即接近数据生成的源头，从而能够减少数据传输延迟，提高响应速度，并有效降低网络带宽的消耗。这在移动应用、自动驾驶车辆、工业物联网等领域具有重大的应用潜力。 在边缘计算的诸多研究领域中，计算卸载（Computing Offloading）是关键的技术之一。计算卸载涉及的是将部分或全部计算任务从本地设备转移到边缘服务器上的处理过程。由于边缘服务器通常具有更高的计算能力和更丰富的资源，因此它可以提供比本地设备更快的处理速度和更好的用户体验。然而，如何决定哪些计算任务需要被卸载，以及如何在边缘服务器之间高效地分配计算资源，是一个复杂的优化问题。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一种前沿技术，它结合了深度学习（Deep Learning，DL）的强大特征提取能力和强化学习（Reinforcement Learning，RL）在处理决策问题上的优势。在边缘计算中，深度强化学习可以被用来设计智能的计算卸载策略，通过与环境的交互学习最优的卸载决策，从而实现资源的高效利用和任务的快速响应。 在本压缩包文件中，我们可以看到包括了多个关键文件，比如mec_dqn.py和mec.py等。其中，mec_dqn.py很可能包含了使用深度Q网络（Deep Q-Networks，DQN）算法实现的计算卸载决策模型。DQN是一种经典的深度强化学习算法，它使用深度神经网络来近似Q值函数，使得算法能够处理连续的或大规模的状态空间。而mec.py文件则可能涉及边缘计算的总体框架设计，包括资源分配、任务调度和通信管理等方面。 README.md文件通常包含项目的基本介绍、安装指南、使用说明以及可能存在的问题解答，对于理解整个项目和运行环境提供了指导。而.figure、draw、script和log文件夹则分别存储了项目中的图表、绘图代码、脚本和日志信息，这些都是项目运行过程中不可或缺的辅助文件。 由于边缘计算的计算卸载和资源分配问题本质上是一个复杂决策优化问题，传统的优化方法很难直接应用。而通过深度强化学习，尤其是DQN算法，可以构建一个能够自我学习和适应网络状态变化的智能决策系统。该系统可以根据实时的网络环境、计算任务需求和边缘服务器的资源状态来动态地做出计算卸载决策，达到优化系统性能的目的。 边缘计算结合深度强化学习为智能计算卸载和资源分配提供了全新的视角和解决方案。这不仅能够有效提高边缘计算系统的性能，而且对于推动智能网络的发展具有重要的理论意义和应用价值。

一种基于深度强化学习 （DRL） 的面向 QoE 的计算卸载算法 资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、说明、论文、数据集一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主，感谢支持

多变量紧格式动态线性化泛模型仅适用于常值干扰和慢变化干扰情形。其结构自适应功能只对系统的输出阶数和输入阶数有效,对系统的时滞无效,同时其伪梯度矩阵参数不唯一,要求控制输入的变化量不能为零。为此,提出一种适用于快变化干扰和随机干扰的多变量紧格式动态线性化泛模型,采用多变量解耦增量型滤波PID控制,基于可克服算法病态的非线性递推最小二乘算法对PID控制参数寻优,给出多变量系统的在线修正参数的变时滞无模型滤波PID控制算法。结果表明,算法具有在线修正参数性能和无模型自适应控制功能,以及优良的控制品质。

子阵级空时自适应处理方法是相控阵雷达系统中的核心技术之一，旨在优化雷达的性能，提高目标检测能力和干扰抑制能力。自适应数字波束形成（ADBF）是这一领域的重要组成部分，它通过调整相控阵天线各单元的加权系数来形成最佳波束，以应对不同环境和条件下的信号处理需求。 线性约束最小方差（LCMV）准则下的直接子阵加权（DSW）方法是实现ADBF的一种常见策略，但这种方法在存在阵列误差（如幅度误差和相位误差）的情况下，会导致波束形变，从而降低性能。为了解决这个问题，文章研究了子阵级广义旁瓣对消器（GSLC）结构的窄带ADBF方法。GSLC通过引入辅助阵列，能有效地保持波束形状并保持自适应性能，即使在有阵列误差的条件下。通过均匀子阵划分和归一化处理，GSLC可以实现与静态方向图一致的旁瓣电平，增强了抗干扰能力。 随着相控阵技术的进步，宽带信号在现代雷达系统中的应用日益广泛，因其独特的优点，如更宽的频率覆盖和更高的数据率。因此，文章还探讨了针对宽带信号的空时自适应处理（STAP）方法。STAP能够同时考虑时间和空间的信息，从而更有效地抑制干扰。GSLC的子阵级STAP方法被提出，同样采用了Wiener-Hopf方程、Nickel的常规方法以及Householder变换等三种实现方式，以适应宽带信号和宽带干扰环境。 此外，文章还研究了子阵级主阵列和阵元级辅助阵列相结合的ADBF与STAP实现算法。主阵列用于形成静态和动态波束，而辅助阵列则用于自适应干扰抑制。这种结构允许在不显著增加硬件成本的情况下，提高对抗宽带主瓣干扰的能力。 为了进一步优化子阵级STAP结构，文章提出了一种改进方案，即在辅助阵列中采用子阵级处理，并将辅助阵列布置在主阵列较远的位置。这种方法既可以降低软硬件成本，又能提升对宽带主瓣干扰的抑制效果。该改进方案通过最小方差准则和HA算法两种方法进行了实现，并通过仿真验证了其有效性。 本文深入研究了子阵级空时自适应处理的各种方法，包括窄带ADBF和宽带STAP，为相控阵雷达系统提供了更为灵活和强大的干扰抑制手段。这些方法不仅能够应对阵列误差，还能有效应对宽带信号带来的挑战，对于现代雷达技术的发展具有重要的理论和实践意义。

哈明窗matlab代码DASC（密集自适应自相关）描述符 2.0版（2016年4月14日） 由Seungryong Kim（）贡献。 这段代码是用MATLAB编写的，并实现了DASC描述符[]。 用法 mexDASC.cpp 设置SIFTflow代码[2] 启动main.m 参数 M_half ：大窗口M的一半大小 N_half ：大窗口N的一半大小 epsil ：用于FastGuidedFilter的epsilon [3] downSize ： downSize缩小因子s [3] sigma_s ：用于递归过滤器（RF）[4] sigma_r ：用于递归过滤器（RF）[4] iter ：用于递归滤波器（RF）[4] 输入和输出 输入：输入图像1（例如img1.png ），输入图像2（例如img2.png ） 输出：来自图像2的扭曲图像（例如warp2.png ），流结果（例如flow.png ） 笔记 该代码仅供学术使用。 禁止在任何与商业或工业相关的活动中使用该代码。 如果您使用我们的代码，请引用本文。 @InProceedings{Kim2015, author = {Seung

"自适应天线匹配低频RFID读写器设计" RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术在工业现场、野外甚至水中的应用中，读写器天线电特性参数的变化会导致阻抗不匹配和发射功率大幅下降，降低RFID读写器读写范围和效率。为了解决这个问题，需要设计一个自适应天线匹配RFID读写器系统。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括电子标签、读写器和远端数据处理计算机三部分。电子标签具有智能读写及加密通信的能力，包含天线、匹配网络、充电模块、传输算法模块、存储模块等。低频读写器由天线、无线匹配模块、读写器芯片和微处理器组成，通过调制的射频信号向标签发出请求信号，标签回答识别信息，然后读写器把信号送到计算机或者其他数据处理设备。 自适应天线匹配RFID读写器系统包括微处理器模块、功率放大、自适应电容匹配网络、低噪声放大、正弦波均方根检测、模数转换器、天线以及相应的处理程序和算法。该系统比基本的低频RFID读写器系统多了三个模块：自适应电容匹配网络、正弦波均方根检测和模/数转换器。 自适应电容匹配网络是用来调节射频前端电路阻抗与天线阻抗的匹配效率。正弦波均方根检测和模/数转换器是为了检测天线发射信号的幅度，并转换成数字量存储到微处理器。 解调点电压采集电路的主要任务是实现天线发射信号的正弦波均方根检测和模/数转换。该电路采用高度集成专用集成电路，仅需要较少的电阻、电容等外围器件就可以完成相应功能，使采集电路小型化并尽量降低电路的功耗。 AD736是一款低功耗、精密、单芯片真正弦波均方根检测电路。能够直接将正弦波转换为直流输出，直流电压就是该正弦波的均方根值Vrms，该正弦波的幅度Va可以由式(1)表示： Va = Vrms / √2 模/数转换电路采用ADS1113，该芯片具有16位分辨率的高精度模/数转换器(ADC)，采用超小型的MSOP-10封装。ADS1113具有一个板上基准和振荡器。数据通过一个I2C兼容型串行接口进行传输。 自适应匹配电容网络天线匹配电路通过计算阻抗匹配计算相应的电阻和电容值，可以实现长距离的天线匹配和各类天线布局要求。将电容矩阵代替图4中C4、C5构成可调节天线匹配网络。由于天线电感值的变化在一定的范围，不可能从0到无限大，因此可以根据实验初步确定最大电感为Lmax，由此可以在电容矩阵连接一个不需要断开的电容C_M，其他的电容可以通过微处理器输出控制信号D1、D2…D8控制MOS开关来确定是否连接该电容到天线匹配网络。 自适应匹配方法与软件设计自适应天线匹配低频RFID读写器系统软件设计的流程图如图6所示。为了保证正弦波均方根检测电路和后续的模拟/数字转换器电路有足够的稳定和转换时间，确保采集的天线发射信号的幅度准确稳定，在读取过程中需要加入多个延时。程序中需要设置专门寄存数组用于存储读采集的256组发射信号幅度，在读取完成全部256组数据以后，再将256组数遍历一遍，找出其中最大的一组。根据最大的一组所对应的位置，设置相应的电容矩阵，获取最佳匹配电容和实现射频前端电路阻抗与天线阻抗的自动匹配。