Провел я тесты с LoRa и голографическим кодированием. Первое это избыточность передаваемых данных, при отправке 8 байт бакет разрастается при кодировании в зависимости от ПАРАМЕТРА k я использовал к=8. Второе это не эффективность при отправке одного пакета. Та как как лора шлёт всегда один пакет упакованый с данными. А для полноценной работы алгоритма нужно разбивать один пакет LoRa хотя бы на 3 , после получения через голографическое кодирование восстанавливать пакет. При этом в LoRa нужно отключать ,CRC и Implicit header что бы чистые байты попадали на выход и не обрезали самой LoRoй. LoRa уже умеет своими встроенным алгоритмами восстанавливать данные. Вывел анализ на экран чик что бы смотреть что происходит. F - не смог восстановить пакет, L - потерянные пакеты полностью.
Давно уже занимаюсь этой темой, 4 года исследую всевозможные алгоритмы и нейронки. Скажу так за 4 года моих исследований Reinforcement Learning не особо себя зарекомендовал как основной, я его использовал как вспомогательный. Но тоже ничего особого не вышло. Спустя 4 года кодинга и поиска решения я его нашел. Скажу одно, не идите сложным путем и не делайте сложного в простом, все оказалось гораздо проще. Достаточно индикаторов (модифицированных соответственно)и простой нейронки. Одна подсказка Aroon
Провел я тесты с LoRa и голографическим кодированием. Первое это избыточность передаваемых данных, при отправке 8 байт бакет разрастается при кодировании в зависимости от ПАРАМЕТРА k я использовал к=8. Второе это не эффективность при отправке одного пакета. Та как как лора шлёт всегда один пакет упакованый с данными. А для полноценной работы алгоритма нужно разбивать один пакет LoRa хотя бы на 3 , после получения через голографическое кодирование восстанавливать пакет. При этом в LoRa нужно отключать ,CRC и Implicit header что бы чистые байты попадали на выход и не обрезали самой LoRoй. LoRa уже умеет своими встроенным алгоритмами восстанавливать данные. Вывел анализ на экран чик что бы смотреть что происходит. F - не смог восстановить пакет, L - потерянные пакеты полностью.
Давно уже занимаюсь этой темой, 4 года исследую всевозможные алгоритмы и нейронки. Скажу так за 4 года моих исследований Reinforcement Learning не особо себя зарекомендовал как основной, я его использовал как вспомогательный. Но тоже ничего особого не вышло. Спустя 4 года кодинга и поиска решения я его нашел. Скажу одно, не идите сложным путем и не делайте сложного в простом, все оказалось гораздо проще. Достаточно индикаторов (модифицированных соответственно)и простой нейронки. Одна подсказка Aroon
Молодец. Классно. Подписался