该程序是用于降低PAPR的OFDM。

资 源 简 介

该程序是用于降低PAPR的OFDM。

详 情 说 明

正交频分复用(OFDM)系统中高峰均功率比(PAPR)问题是一个重要挑战，会严重影响系统性能。传统解决方案如限幅和滤波存在信号失真问题，而基于人工智能的方法正在成为革新性的解决方案。

现代研究中，人工智能技术被证明能有效降低OFDM信号的PAPR。在Matlab环境中实现的这种AI解决方案通常采用神经网络架构，通过学习OFDM信号的统计特性来优化信号波形。这种方法相比传统技术具有多个优势：首先，它能够自适应地学习信号特征；其次，可以避免人为设定的固定阈值导致的性能限制；最后，神经网络能够捕捉复杂的非线性关系，这是传统算法难以实现的。

实现流程一般包含三个关键阶段：数据准备阶段需要生成训练用的OFDM信号样本；模型训练阶段利用这些样本训练神经网络；最后在推理阶段将训练好的模型应用于实际OFDM信号处理。整个过程在Matlab中可以利用其强大的矩阵运算能力和神经网络工具箱高效实现。