✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
物理应用 机器学习
OFDM（正交频分复用）技术作为一种重要的无线通信技术，在抗干扰方面具有诸多优势。本文将简要介绍OFDM系统的抗干扰原理，并分析其在实际应用中的效果。
一、OFDM抗干扰原理
OFDM系统将宽带信号分割成多个相互正交的窄带子载波，每个子载波独立传输数据。由于子载波之间相互正交，因此不会发生相互干扰。同时，由于每个子载波的带宽较窄，因此对频率选择性衰落和多径效应的敏感度较低，从而提高了系统的抗干扰能力。
二、OFDM抗干扰效果
在实际应用中，OFDM系统已经展现出优异的抗干扰性能。例如，在移动通信系统中，OFDM技术可以有效抵抗多径效应和衰落，提高信号传输质量。在无线局域网（WLAN）系统中，OFDM技术可以有效抵抗来自其他设备的干扰，确保数据的稳定传输。
三、OFDM抗干扰技术的应用
OFDM技术已经广泛应用于各种无线通信系统，例如：
-
移动通信系统：LTE、5G
-
无线局域网（WLAN）：Wi-Fi
-
数字音频广播（DAB）
-
数字视频广播（DVB-T）
四、总结
OFDM技术是一种有效的抗干扰技术，在实际应用中展现出优异的性能。未来，随着无线通信技术的发展，OFDM技术将会得到更加广泛的应用。
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类