qpsk调制与解调原理

时间: 2023-07-15 09:03:09 浏览: 67
### 回答1: QPSK调制与解调是一种常见的数字调制技术,广泛应用于无线通信系统中。它通过将数据流分为两路,每路包含二进制位来进行调制和解调。以下是QPSK调制与解调原理的详细解释。 调制原理:QPSK调制采用四个相位状态来表示两位二进制码,即00、01、10和11。将输入的二进制数据流分为两个数字数据流,每个流包含一个二进制位。然后通过映射,将每个二进制位映射到特定的相位状态。通常,使用正弦和余弦的组合作为调制信号进行相位调制。例如,00对应于0°相位、01对应于90°相位、10对应于180°相位和11对应于270°相位。这样,每一对二进制位都可以用一个复杂的信号来表示。 解调原理:在接收端,可以使用相干解调器来恢复原始的二进制数据。相干解调器使用本地振荡器产生与发送端相同频率和相位的参考信号。接收到的信号与参考信号进行相乘后,通过低通滤波器去除高频成分,然后将信号转换为数字信号。使用解调器将四个相位状态分别解调回二进制码,然后恢复原始的数据流。 QPSK调制与解调原理与BPSK(二进制相移键控调制)类似,不同之处在于QPSK每次传输两位二进制码,而BPSK每次传输一位二进制码。因此,QPSK可以在相同的带宽下传输更多的信息。 总结来说,QPSK调制与解调是一种将数据流分为两个位流,并分别通过映射到不同的相位状态来表示的数字调制技术。在接收端,通过与本地振荡器相乘,低通滤波和解调器的处理,可以恢复原始的二进制数据流。它是一种高效的调制解调技术,广泛应用于无线通信系统中。 ### 回答2: QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种数字调制技术,用于将数字信号转换为模拟信号进行传输。它的主要原理是将输入的数字信号分为两个正交的信号流,并通过改变两个信号流的相位来表示不同的数据。 在QPSK调制过程中,输入的数字信号被分成两份,分别称为I(In-phase)和Q(Quadrature)。每个位被映射到一个复数上,该复数的幅度固定为1,通过改变复数的相位来表示0或1。相位调制就是通过改变信号的相位来表达不同的数据。 在QPSK解调过程中,接收到的信号经过信道传输后可能会受到干扰和失真。解调的目标是将接收到的信号恢复为原始的数字信号。解调器检测信号的相位并将其转换回数字信号。解调的关键在于从接收到的信号中恢复出原始的I和Q信号。 为了恢复I和Q信号,解调器通过提取接收到的信号的相位,并将其与预先定义好的相位进行比较,以判断是哪一个数字信号。接收到的信号经过相位解调后,得到恢复的I和Q信号,最后重新组合成原始的数字信号。 QPSK调制和解调技术在数字通信中起着重要的作用,它可以实现更高的数据传输速率和更高的频谱效率。同时,由于它能同时传输两个比特,相比于BPSK(Binary Phase Shift Keying)调制技术,QPSK具有更好的抗噪声性能。因此,QPSK技术被广泛应用于无线通信、卫星通信、数字调频广播等领域。 ### 回答3: QPSK调制(Quadrature Phase Shift Keying)是一种常见的数字调制方法,将数字信号转换为模拟信号进行传输。它可以提高频谱效率和数据传输速率。 QPSK调制原理是将输入的二进制数据流分成两个部分,每部分称为一个信号分量。每个信号分量被映射到正弦和余弦波形上,形成正交相位的信号。这种正交调制方式使得信号在传输过程中不会互相干扰。 具体操作过程如下:首先将输入的二进制数据序列按照两个比特一组进行分组。然后,通过将每个比特组合成一个复数,其中一个比特用来调制正弦信号,另一个比特用来调制余弦信号。接着,通过调制得到的正弦和余弦信号叠加在一起形成QPSK信号。最后,得到的QPSK信号经过滤波和放大后,可以通过信道进行传输。 QPSK解调过程是调制的逆过程。在接收端,从传输信号中提取出正弦和余弦信号,并通过低通滤波器进行滤波以消除噪声和干扰。然后,将信号分为两个信号分量,通过比特判决方法将每个信号分量恢复为原始的二进制比特数据。 QPSK调制与解调原理是一种简单有效的数字调制方法,可以实现高速数据传输,广泛应用于无线通信、卫星通信和光纤通信等领域。

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### 回答1: QPSK调制解调是一种常用的数字调制解调技术,可以将数字信号转换为模拟信号进行传输,并在接收端将模拟信号恢复为数字信号。Matlab是一种常用的数学计算软件,可以用于实现QPSK调制解调。 QPSK调制过程中,原始数字信号被分成两个对称的子信号(实部和虚部),每个子信号由一系列比特表示。在调制过程中,将每个子信号映射到四个可能的相位(0°,90°,180°,270°)上。根据比特流的组合,选择对应相位。例如,00映射为0°,01映射为90°,10映射为180°,11映射为270°。通过将这些相位编码为正弦和余弦函数形式,得到QPSK调制后的模拟信号。 在Matlab中实现QPSK调制可以使用modulate函数,该函数可以将数字信号调制为模拟信号。首先,将原始数字信号转换为二进制信号,然后使用reshape函数将二进制信号重塑成对应的复数格式,其中实部和虚部分别表示QPSK的两个子信号。接下来,使用modulate函数进行QPSK调制,将子信号映射到对应的相位上,并生成调制后的模拟信号。 QPSK解调是对调制信号进行相反的操作。在接收端,使用demodulate函数将调制信号解调成二进制信号。根据解调后二进制信号的不同组合,可以确定对应的相位值。将二进制信号重新转换为原始数字信号,即可完成QPSK解调。 在Matlab中实现QPSK解调,可以使用demodulate函数。首先,将接收到的模拟信号经过解调函数解调成二进制信号。然后,将二进制信号重新整形为原始数字信号。 总之,QPSK调制解调原理在Matlab中实现相对简单,可以利用modulate和demodulate函数完成信号的调制和解调过程。通过QPSK调制解调,可以实现数字信号的传输和恢复,广泛应用于通信领域。 ### 回答2: QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种常见的数字通信调制技术,它可以在同一个时刻传输两个比特的信息。QPSK调制解调原理是将输入的数字比特流分成两个信号流,分别为I(实部)和Q(虚部),然后分别调制成两路正弦波信号,最后将这两路信号叠加在一起发送到信道中。 在Matlab中,可以使用以下步骤实现QPSK调制解调。 1. 调制: a. 使用调制器对象创建I路和Q路的调制信号。例如,可以使用comm.QPSKModulator对象创建调制器调制输入的比特流为I和Q信号。 b. 将I和Q信号相加。可以使用Matlab的加法操作实现。得到的信号为调制后的信号。 2. 解调: a. 接收到调制后的信号。 b. 对接收到的信号进行相干解调,得到I和Q信号。可以使用comm.QPSKDemodulator对象进行解调操作。 c. 进行解调后的I和Q信号进行比特判决,将其映射回比特流。 Matlab提供了丰富的数字通信工具箱,其中包含了用于QPSK调制解调的函数和对象。利用这些函数和对象,我们可以很方便地实现QPSK调制解调,从而实现数字通信中的信号传输和接收。 需要注意的是,QPSK调制解调过程中需要考虑信道的影响。在实际通信中,信号可能会受到噪声和其他干扰的影响,所以在解调过程中需要进行一些信号处理和纠错操作,以确保准确解调得到原始的比特流。 总之,利用Matlab中的QPSK调制解调技术可以方便地实现数字通信中的信号传输和接收,同时也可以对信号进行处理和纠错,提高通信的可靠性和性能。 ### 回答3: QPSK调制解调原理是一种常用的数字调制解调方式,它采用四个相互正交的载波,分别代表不同的位组合。在调制过程中,每两个比特一组共同决定载波的相位,分别为0°,90°,180°和270°,并将其与原始信号相乘,得到调制信号。 在Matlab中,可以通过以下步骤实现QPSK调制解调: 1. 获得待调制信号序列: 首先,将需要发送的数字信息转化为二进制序列。然后,将该二进制序列分组,每两个比特一组。 2. 映射为复数信号: 将每组二进制码映射为对应的复数,例如00映射为1+1i,01映射为1-1i,10映射为-1+1i,11映射为-1-1i。 3. 进行QPSK调制: 将复数信号与相应的载波进行乘法运算,得到调制信号。 4. 添加噪声: 在调制信号上添加噪声,模拟信道传输过程。 5. 进行QPSK解调: 对接收到的信号进行相干解调,即对接收信号与相应载波进行乘法运算。 6. 进行符号解映射: 利用判决器,将解调后的复数信号映射回二进制序列。 7. 还原为数字信息: 将解调后的二进制序列转化为十进制,即可获得原始的数字信息。 通过以上步骤,我们可以实现对QPSK调制解调的模拟,并通过Matlab的相关函数,如modulate和demodulate函数,实现QPSK调制解调的过程。
QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制是一种数字调制方式,它将两路正交的基带信号调制成一个带通信号进行传输。QPSK调制的实现原理是将基带信号分为实部和虚部两路信号,然后将它们分别作为正弦和余弦载波的调制信号,最后将两路调制信号相加得到调制信号。解调则是将调制信号经过滤波后,分别与正弦和余弦载波相乘,然后将两路信号相加得到原始基带信号。 在MATLAB中,可以使用comm.QPSKModulator和comm.QPSKDemodulator函数实现QPSK调制和解调。下面是一个简单的QPSK调制解调的示例代码: matlab % 生成随机的二进制数据 data = randi([0 1], 1000, 1); % 将二进制数据转换为QPSK符号 qpskmod = comm.QPSKModulator('BitInput', true); modData = qpskmod(data); % 添加高斯噪声 snr = 10; % 信噪比为10dB noisyData = awgn(modData, snr, 'measured'); % 解调QPSK信号 qpskdemod = comm.QPSKDemodulator('BitOutput', true); demodData = qpskdemod(noisyData); % 计算误比特率 ber = biterr(data, demodData) / length(data); disp(['误比特率:' num2str(ber)]); 在这段代码中,首先生成了随机的二进制数据,然后使用comm.QPSKModulator函数将其转换为QPSK符号进行调制。接着为模拟信道添加了高斯噪声,并使用comm.QPSKDemodulator函数进行解调。最后计算误比特率用于评估解调的性能。 需要注意的是,QPSK调制解调过程中需要进行带通滤波,以保证只有载波频率范围内的信号被接收和处理,因此需要在调制和解调过程中进行滤波操作。
### 回答1: QPSK调制解调是一种基本的数字通信调制技术,通过将基带信号按照符号周期分为四个象限进行调制和解调,实现数据的传输。在仿真QPSK调制解调过程中,可以使用Matlab中的Simulink软件进行模拟。 在Simulink中,首先需要建立一个QPSK调制解调的模型。其中包括两个部分:调制器和解调器。调制器将数字信息转化为QPSK符号,解调器将收到的QPSK信号转化为数字信息。 接下来,需要定义调制器的参数和输入信号。QPSK调制的特点是将基带信号分为两个正交信号,因此需要定义正交载波的频率和相位。输入信号可以是随机数字序列或者已知的数字序列。 解调器需要定义收到的QPSK信号的参数和接收信号的幅度和相位,以及解调器中所使用的解调算法。其中,常见的解调算法包括Coherent和Non-Coherent两种方式。 最后,在Simulink中运行模型,可以输出调制后的QPSK信号和解调后的数字信息。通过对模型进行调整和优化,可以获得更好的QPSK调制解调效果。 总之,在使用Simulink进行QPSK调制解调仿真时,需要注意模型的建立、参数的定义、解调算法的选择等方面,才能保证实现预期的仿真效果。 ### 回答2: QPSK调制解调是数字通信系统中常用的一种信号调制和解调技术,适用于在有限带宽系统中传输高速数码信号。Simulink作为一种通用的建模和仿真工具,可用于对QPSK调制解调系统的性能进行仿真分析。 在Simulink中,可以通过Matlab自带的QPSK调制解调模块进行仿真。该模块包含了QPSK调制器、QPSK解调器、信号转换器、相位均衡器等组件,能够较好地模拟QPSK调制解调系统的性能表现。 在进行QPSK调制解调的Simulink仿真时,需要根据具体的系统参数进行模型搭建。具体而言,需要设置载波频率、符号速率、脉冲形状、信号功率等参数,并选择相应的误码率评估方法。 通过对QPSK调制解调系统的Simulink仿真可以得到系统在不同条件下的误码率、信号频谱、相位偏差等性能指标,分析误码率与信噪比之间的关系,并对系统性能进行优化调整,以满足实际应用需求。 总之,QPSK调制解调的Simulink仿真可有效加深对该调制解调技术的理解,为实际应用提供指导和支持。
QK是一种常用的调制解调技术,其制原理是将基带码元分成I和Q两路,其中I路是原基带码元的奇数位置码元,Q路是原始基带码元的偶数位置码。然后,将两路信号分别与对应的载波相乘,实现BPSK调制。最后,将两路信号相加,实现QPSK调制。 如果要进行QPSK调制解调的MATLAB仿真,可以实现以下步骤: 1. 定义基带码元序列。根据需要生成一个随机的基带码元序列。 2. 将基带码元序列分成I和Q两路。可以使用MATLAB中的函数进行分离。 3. 生成两个载波信号,可以使用正弦波函数生成两个不同频率的载波信号。 4. 将I路和Q路的信号分别与对应的载波相乘,实现BPSK调制。 5. 将两路调制后的信号相加,实现QPSK调制。 6. 添加噪声。可以通过添加高斯噪声模拟实际通信环境中的干扰。 7. 进行解调。可以使用相关的解调算法,如匹配滤波器和决策反馈等。 8. 比较解调后的信号与原始基带码元序列,计算误码率。 9. 绘制结果图,包括调制前的信号图、调制后的信号图和误码率图。 通过以上步骤,可以进行QPSK调制解调的MATLAB仿真,并得到相应的结果图和误码率。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [通信原理与MATLAB(十):QPSK的调制解调](https://blog.csdn.net/qq_47598782/article/details/128520918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [QPSK调制解调MATLAB代码](https://download.csdn.net/download/qq_43209830/10828378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
QPSK (Quadrature Phase Shift Keying)调制解调是一种数字调制技术,它将二进制数据流转换为复数信号,以便在传输过程中进行调制和解调。在本文中,我们将使用Simulink进行QPSK调制解调仿真。 步骤1:打开Simulink并创建新模型 首先,打开MATLAB并创建一个新的Simulink模型。 步骤2:添加信号源 在Simulink模型中,从Simulink库中添加信号源模块。在本例中,我们将使用Random Integer Generator模块来生成随机的二进制数据流。 步骤3:添加QPSK调制器 将QPSK调制器模块从Simulink库中添加到模型中。将随机整数生成器的输出连接到QPSK调制器的输入端口。 步骤4:添加信道 添加信道模块以模拟信号传输过程中的噪声和干扰。在本例中,我们将使用AWGN(加性白噪声)信道模块。 步骤5:添加QPSK解调器 将QPSK解调器模块从Simulink库中添加到模型中。将信道的输出连接到QPSK解调器的输入端口。 步骤6:添加误码率计算器 添加误码率计算器模块以计算在传输过程中发生的误码率。将QPSK调制器的输出连接到误码率计算器的期望输入端口,将QPSK解调器的输出连接到误码率计算器的实际输入端口。 步骤7:运行仿真 现在,您已经完成了QPSK调制解调的Simulink模型。运行仿真并观察结果。在仿真结果中,您可以看到误码率和信号质量的变化。 通过模拟QPSK调制解调过程,您可以更好地理解数字调制技术的工作原理,并对在传输过程中发生的噪声和干扰有更好的理解。
### 回答1: 在MATLAB中,我们可以使用通信工具箱来实现QPSK调制和解调。以下给出一个基本的QPSK调制解调的MATLAB代码: 调制部分: matlab % 参数设置 fs = 1000; % 采样频率 fc = 10; % 载波频率 bits = 1000; % 要传输的比特数 Ts = 1/fs; % 采样时间间隔 t = 0:Ts:bits*T/4; % 时间序列 % 随机生成二进制消息比特流 msg = randi([0 1], 1, bits); % 将消息比特流进行QPSK调制 qpsk = qammod(msg,4); % 添加载波 carrier = cos(2*pi*fc*t); qpsk_mod = real(qpsk).*carrier; % 绘制调制后的QPSK信号 figure; plot(t, real(qpsk_mod)); xlabel('时间'); ylabel('信号幅度'); title('QPSK调制信号'); 解调部分: matlab % 接收信号 received = awgn(qpsk_mod, 10); % 添加高斯噪声 % 与载波进行相关运算 qpsk_demod = received .* conj(carrier); % QPSK解调 qpsk_demod = qamdemod(qpsk_demod, 4); % 绘制解调后的QPSK信号 figure; plot(t, real(qpsk_demod)); xlabel('时间'); ylabel('信号幅度'); title('QPSK解调信号'); % 计算误码率 error_rate = biterr(msg, qpsk_demod) / bits; disp(['误码率: ', num2str(error_rate)]); 以上就是一个基本的QPSK调制解调的MATLAB代码。注意,我们使用了通信工具箱中的qammod和qamdemod函数来进行QPSK调制和解调。在解调部分,我们也考虑了添加高斯噪声的情况,并计算了误码率。 ### 回答2: 在MATLAB中,我们可以使用qpskmod和qpskdemod函数来实现QPSK调制和解调。 QPSK调制的MATLAB代码如下: s = randi([0,3], 1, N); % 生成0到3之间的随机整数 modulated_signal = qpskmod(s, 'bin'); % 对随机整数进行QPSK调制 其中,N是生成的随机整数序列的长度。 QPSK解调的MATLAB代码如下: demodulated_signal = qpskdemod(modulated_signal, 'bin'); % 对QPSK调制信号进行解调 error_rate = sum(s~=demodulated_signal)/N; % 计算误码率 其中,error_rate表示解调后误码率,s是输入的原始序列,demodulated_signal是解调后的序列,N是序列的长度。 在CSDN上找到关于QPSK调制解调MATLAB代码的方法: 1. 进入csdn.net官方网站; 2. 在搜索栏中输入“QPSK调制解调MATLAB代码”; 3. 按下回车键进行搜索; 4. 从搜索结果中选择与所需内容最相关的文章; 5. 打开选择的文章,阅读其中提供的有关QPSK调制解调MATLAB代码的信息。 希望以上回答对您有所帮助! ### 回答3: QPSK调制解调是一种常用的数字调制技术,它将两个位数据分别映射成相位调制的信号。下面是一个基于MATLAB的QPSK调制解调代码示例: QPSK调制部分: matlab % 生成待调制数据 data = randi([0 1], 1, 1000); % 生成1000个随机的二进制数据 % 将二进制数据转换为QPSK调制的符号 symbols = qammod(data, 4, 'InputType', 'bit', 'UnitAveragePower', true); % 将调制后的符号乘上载波 Ts = 1; % 符号时间 fs = 16; % 抽样率,即每个符号采样的点数 t = 0 : 1/fs : Ts-1/fs; % 一段符号时间内的时间点 fc = 2; % 载波频率 carrier = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号 modulated_signal = symbols .* carrier; % QPSK调制信号 QPSK解调部分: matlab % 从接收到的QPSK信号中获取载波 received_carrier = modulated_signal ./ carrier; % 对接收到的信号进行抽样 received_samples = received_carrier(1 : fs : end); % 对接收到的抽样信号进行QPSK解调 demodulated_data = qamdemod(received_samples, 4, 'OutputType', 'bit'); % 比较解调结果与原始数据,计算误码率 num_errors = sum(data ~= demodulated_data); error_rate = num_errors / length(data); 通过上述代码,我们可以实现QPSK调制和解调过程,并计算误码率。注意,在实际的通信系统中,还需要处理信道中的噪声和其他干扰。希望对你有所帮助。
您想了解关于 qpsk 调制解调 Matlab 仿真的信息。QPSK 是一种常见的数字调制方式,它常被用于数字通信领域中。在 Matlab 中,可以使用 Communications Toolbox 中的 qpskmod 和 qpskdemod 函数进行 QPSK 调制和解调。这两个函数可以用于 MATLAB 中二进制数据流的调制和解调操作,其中 qpskmod 将二进制数据转换成 QPSK 符号,而 qpskdemod 将收到的 QPSK 符号转换为相应的二进制数据流。 下面是一个简单的 Matlab 代码示例,演示如何使用 qpskmod 和 qpskdemod 函数来实现 QPSK 调制和解调: % 载波频率值 fc = 1000; % 采样频率值 fs = 8000; % 采样时间 t = 0:1/fs:1; % 生成随机的二进制数据 data = randi([0 1], 1, 100); % QPSK调制 mod_data = qpskmod(data); % 将调制后的数据沿载波进行调制 carrier = cos(2*pi*fc*t); qpsk_signal = real(mod_data.'.*carrier); % 加入高斯白噪声 SNRdB = 10; qpsk_signal_noisy = awgn(qpsk_signal, SNRdB, 'measured'); % QPSK解调 demod_data = qpskdemod(qpsk_signal_noisy); % 计算比特误码率 ber = sum(xor(demod_data, data))/length(data); 上述代码中,我们首先使用 randi 函数生成一组随机的二进制数据,然后将其输入到 qpskmod 函数中进行 QPSK 调制得到 mod_data。接下来,我们使用余弦函数生成一个载波信号,将 mod_data 沿载波进行调制得到 qpsk_signal。然后,我们使用 awgn 函数为 qpsk_signal 添加高斯白噪声,得到 qpsk_signal_noisy。最后,我们将 qpsk_signal_noisy 输入到 qpskdemod 函数中进行 QPSK 解调,得到 demod_data。计算比特误码率的代码 ber = sum(xor(demod_data, data))/length(data)则可以用于确定解调的准确性。 希望以上信息能对您有所帮助。

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