在现代数字通信系统中，正交频分复用（OFDM）技术因其在面对多径效应和多普勒频移时的强大性能而广受欢迎。Xilinx FPGA作为高性能的现场可编程门阵列，能够提供灵活的硬件平台来实现复杂的数字信号处理算法。本文档详细介绍了如何在Xilinx FPGA上设计一个基于OFDM的通信系统基带部分。 文档首先概述了OFDM通信系统的工作原理，包括OFDM的基本概念、调制解调过程、子载波间隔和保护间隔的设置等。接下来，文档深入探讨了在Xilinx FPGA平台上实现OFDM基带设计的细节，包括硬件资源的分配、信号处理流程、以及如何通过硬件描述语言（HDL）编码来描述整个通信系统。 为了实现高效的数据处理，文档可能会介绍一些关键的硬件设计技术，例如快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT），以及在Xilinx FPGA上如何优化这些算法的实现。此外，还可能涉及到数字下变频（DDC）、数字上变频（DUC）、以及正交调制和解调技术。 为了确保通信系统的可靠性和稳定性，文档还可能会讨论错误检测与纠正技术，如卷积编码、交织、以及比特和能量的分配策略。此外，定时同步、频率偏移估计和载波恢复等关键技术也是基带设计的重要组成部分，文档可能提供了相应的设计和实现细节。 实现OFDM系统基带设计的代码是本文档的核心内容。代码部分可能会详细展示如何使用VHDL或Verilog语言来实现各种功能模块，例如FFT处理器、符号同步器、导频插入和提取机制等。代码片段可能会被分割成多个模块，每个模块都负责整个通信链路中的一部分功能。 此外，为了便于验证和测试，文档中还可能包含仿真测试代码。这些代码可以用来模拟整个OFDM系统的运行环境，对系统性能进行初步评估。同时，可能还包括了硬件测试代码，用于在Xilinx FPGA上进行原型测试，从而确保设计满足实际应用的要求。 文档可能还会提供一些实用的工具和软件的使用说明，帮助设计者能够更有效地进行硬件调试和性能分析。例如，可能涉及使用Xilinx提供的开发套件，如何通过它们来下载和运行FPGA代码，以及如何对运行结果进行观测和分析。 此外，文档可能还会包含一些关于如何扩展和优化OFDM基带设计的建议，以及在不同应用场景下可能遇到的挑战和解决方案。设计者可以根据文档内容，结合自己的需求和目标，对现有的OFDM通信系统进行调整和升级，以适应特定的通信场景。 本文档是一个关于如何在Xilinx FPGA上设计和实现OFDM通信系统基带部分的详细指南。它涵盖了从理论知识到实际代码实现的各个方面，是通信系统设计者和工程师在进行OFDM系统开发时的重要参考资源。

本研究深入探讨了猫狗图像分类任务，在模型训练与评估过程中，针对 AlexNet、VGG16 和 ResNet18 三种经典模型进行了全面对比。结果表明，VGG16 表现最佳，ResNet18也具有较好的性能，而 AlexNet 则存在一定的过拟合问题。 研究涵盖了多个方面的工作。数据处理上，我们选择了猫狗图像数据集，并进行了归一化、数据增强与标准化等预处理。模型构建与训练过程中，分别采用了三种经典神经网络架构，每种模型在结构和技术上各具特点。训练时，我们使用了交叉熵损失函数、Adam 优化器以及学习率衰减策略。模型评估与优化阶段，结合多种评估指标与曲线，针对过拟合问题采用了正则化技术，针对欠拟合调整了模型架构和参数，同时通过改进数据增强技术提升了模型的鲁棒性与泛化能力。

【工资管理系统】是一种用于自动化处理企业员工薪资计算、发放、记录和管理的软件系统。它在企业管理中扮演着至关重要的角色，能够有效地提高人力资源部门的工作效率，减少人为错误，并确保薪资处理的准确性和及时性。在毕业设计中，构建一个工资管理系统能够帮助学生将所学的计算机科学理论知识与实际问题相结合，提升编程、数据库管理和项目实施的能力。 系统通常包含以下几个核心功能模块： 1. **员工信息管理**：这个模块用于存储和管理员工的基本信息，如姓名、工号、职位、入职日期等。同时，它也可能包括员工的工资等级、加班记录、奖金、扣款等附加信息。 2. **薪资结构设置**：企业可以根据自身的需求定义薪资组成部分，如基本工资、岗位工资、绩效奖金、补贴等，为不同职位或级别的员工设定不同的薪资标准。 3. **考勤与工时管理**：与企业的考勤系统对接，自动计算员工的出勤天数、迟到早退情况，从而影响到工资的计算。 4. **工资计算**：根据员工的工时、加班、奖金等因素，系统自动计算每位员工的应发工资，同时扣除相应的税费和社会保险等费用。 5. **工资发放与报表**：系统可以生成工资单，进行批量支付，并提供详细的工资报表，包括部门工资总额、个人工资详情等，供管理层参考。 6. **权限管理**：为了保护敏感信息，系统应设置不同级别的访问权限，确保只有授权人员才能查看或修改工资数据。 在实现【工资管理系统】的过程中，开发者可能使用的技术和工具包括： - **编程语言**：如Java、Python、C#等，这些语言具有丰富的库支持，适合开发企业级应用。 - **数据库**：MySQL、Oracle或SQL Server等关系型数据库，用于存储大量员工和工资数据。 - **前端框架**：如Bootstrap、Vue.js或React.js，用于构建用户友好的界面。 - **版本控制**：Git用于团队协作和代码版本管理。 - **文档工具**：Markdown或Word，编写详细的系统设计和使用说明文档。 在【毕业设计】中，学生需要完成以下任务： 1. **需求分析**：明确系统功能需求，了解业务流程，确定系统的边界和范围。 2. **系统设计**：设计数据库表结构，规划系统架构，选择合适的技术栈。 3. **编码实现**：编写程序代码，实现各个模块的功能。 4. **测试**：进行单元测试、集成测试，确保系统功能的正确性。 5. **文档编写**：撰写设计文档、用户手册和技术报告，解释系统的实现原理和使用方法。 6. **演示与答辩**：向导师和评审小组展示系统功能，回答相关问题。 通过这个毕业设计，学生不仅能够掌握软件开发的全流程，还能了解到企业实际运作中的薪资管理需求，为未来的职场生涯打下坚实的基础。同时，这也是对大学期间学习成果的一次全面检验，有助于提升学生的综合能力和问题解决能力。

本设计采用51单片机，硬件方面包含光强检测电路，时钟电路，步进电机控制电路、按键电路、显示电路。功能方面能够实现光强自动控制、定时控制和手动控制三种不同的窗帘开关控制方式，通过步进电机正反转和指示等模拟窗帘开启关闭过程和状态，实现智能窗帘功能。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，尤其在工业控制、物联网设备等领域非常常见。在这个项目中，我们关注的是如何利用STM32的数字模拟转换器（DAC）功能来构建一个简易的信号发生器。 DAC是Digital-to-Analog Converter的缩写，它能够将数字信号转换为模拟信号，是许多电子系统中的关键组件。STM32系列微控制器通常包含多个DAC通道，可以生成连续变化的电压信号，进而用于产生不同类型的波形，如方波、正弦波、三角波和噪声波。 在基于STM32的信号发生器设计中，我们首先需要配置DAC的硬件接口。这通常涉及以下步骤： 1. 初始化时钟：STM32的外设需要系统时钟支持，因此在使用DAC之前，需要先开启对应的时钟源。 2. 配置GPIO：选择用于连接DAC输出的GPIO引脚，并设置其模式为模拟输出。 3. 配置DAC通道：选择要使用的DAC通道，通常STM32有至少两个通道可供选择，然后设置其数据对齐方式和输出范围。 4. 启用DAC：通过HAL库函数启动选定的DAC通道。 5. 设置波形参数：根据需求设定信号的频率、幅度和初始相位等参数。 6. 发送数据：通过连续或中断驱动的方式，不断更新DAC的数据寄存器，从而生成所需波形。 在HAL库版本的实现中，开发者可以利用STM32CubeMX配置工具快速生成初始化代码，然后在主循环或中断服务程序中实现波形的生成。例如，对于方波，我们可以简单地在每个周期的特定时间点切换输出电平；对于正弦波，可以预先计算好一系列离散的正弦值，然后按顺序写入DAC；对于三角波，可以采用累加或累减的方式更新输出值；而噪声波则可能需要随机数生成算法来实现。 此外，为了改变信号的频率，可以使用定时器来控制DAC数据的更新速率。定时器可以设置为PWM模式，通过调整PWM周期和占空比来调整输出信号的频率。同时，还可以利用定时器的中断功能，在每个周期结束时自动更新DAC的数据，以实现连续波形的生成。 基于STM32的DAC简易信号发生器设计涉及到微控制器的硬件接口配置、时钟管理、波形参数设置以及数据发送策略。通过灵活运用这些技术，我们可以构建出一款功能强大的信号发生器，满足各种测试和调试需求。如果你对STM32或者DAC的工作原理及应用还有疑问，欢迎进一步探讨，博主愿意无偿提供资源和帮助。

基于python的淘宝购物用户行为可视化分析设计-代码，包含对用户行为分析，用户行为可视化分析代码。

毕业设计代码，基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别.zip

完美运行的双踪示波器工程全部代码，带触摸操作，海南大学物联网工程95分优秀作品

python 实现 神经网络 课程设计 代码 2层隐藏层神经网络（2 Hidden Layers Neural Network） 激活函数（Activation Functions） 指数线性单元（Exponential Linear Unit） 反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network） 卷积神经网络（Convolution Neural Network） 输入数据（Input Data） 感知器（Perceptron） 简单神经网络（Simple Neural Network） 神经网络（Neural Network）是一种计算模型，受到人类神经系统的启发。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接（权重）相互传递和处理信息。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多个层。

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