抽象信道估计对于具有混合预编码的毫米波(mmWave)大规模MIMO是具有挑战性的,因为射频(RF)链的数量远小于天线的数量。
传统的基于压缩感测的信道估计方案由于信道角度量化而遭受严重的分辨率损失。
为了提高信道估计精度,本文提出了一种基于迭代重测(IR)的超分辨率信道估计方案。
通过梯度下降法优化目标函数,所提出的方案可以迭代地将估计的到达/离开角度(AoAs/AoD)移向最优解,并最终实现超分辨率信道估计。
在优化中,权重参数用于控制稀疏度和数据拟合误差之间的权衡。
另外,开发基于奇异值分解(SVD)的预处理以降低所提出的方案的计算复杂度。
仿真结果验证了该方案比传统解决方案更好的性能。
2023/10/1 15:37:31 108KB 信道估计 massive mimo
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正在学习无约束共轭梯度方法希望大家一起讨论!
2023/9/29 3:52:56 31KB 最优化 共轭梯度
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Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或,那是因为想法很相似。
具体来说,该库是像Theano这样的低级库,但具有更高的目标(如Tensorflow)。
Gorgonia:可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快(与Theano和Tensorflow的速度相比)支持CUDA/GPGPU计算(尚不支持OpenCL,发送拉取请求)将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库,可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go(简单的编译和部署过程)的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走,但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习,切角算法,进化算法之类的东西。
为什么要使用G草?使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈,现在就可以在已
2023/9/25 4:07:11 79.98MB go golang machine-learning deep-neural-networks
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梯度下降C++的简单实现,没有做优化,包含源码,可执行程序以及测试集、训练集和结果。
2023/9/20 22:53:27 1.14MB 梯度下降 机器学习 算法
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梯度稀疏性先验图像matting算法
2023/9/12 9:11:15 948KB 研究论文
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图像的质量评价,平均梯度,边缘强度,信息熵以及方差
2023/9/5 6:29:15 2KB 图像融合的评价指标
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几个常用到的matlab图像处理工具箱:峰值检测;
梯度方向图;
多尺度血管增强滤波;
2023/8/29 15:37:54 3.89MB peakfind hog 血管增强
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matlab实现影像融合,及精度评定。
加权融合、比值变换融合、乘积变换融合,评定方式有平均梯度、差分指数评定。
代码简洁有注释,运行速度30秒左右。
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经典HDR算法的基于梯度域的HDR图像压缩算法,主要用于将高动态范围图像处理成低动态范围图像
2023/8/22 16:09:45 5.7MB HDR
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基于遥感的公园降温边界温度划定及空间特征分布技术思路和步骤
2023/8/22 13:45:50 1.11MB 温度提出 地理信息技术 梯度
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡