LMS_plot设为1和0分别运行线性均衡(ZFMMSE)和自适应均衡(LMSRLS)
2024/2/29 5:52:29 17KB OFDM 均衡
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OFDM信道估计和均衡的仿真程序,包括MMSE、LS、ZF等方法,是matlab代码,需要的可以拿去学习学习
2024/2/18 9:21:22 18KB MMSE、LS、ZF
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关于4g技术中的ofdm的信道估计模拟仿真
2024/2/10 17:22:21 23KB ofdm信道估计
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lmmse算法现在研究已经十分完善了,改进的算法减小了其复杂度
2024/2/4 2:07:24 850KB OFDM
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基于无线物理层密钥生成方法中信道量化和信道估计的算法MATLAB实现
2024/1/25 22:47:30 3KB MATLAB LS算法 CQ算法 密钥生成
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使用迫零检测算法(ZF),最小均方误差检测算法,排序的MMSE检测算法,相应的MMSE软检测算法.
2023/12/16 6:27:19 18KB OFDM mimo ZF
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张量高阶奇异值分解HOSVD算法,可以用于数字图像处理和信道估计方面。
2023/12/4 0:53:18 863B HOSVD
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OFDM信道估计,实现了LMMSE算法,对于初学者又很大帮助
2023/12/1 2:53:13 3KB LMMSE 信道估计 OFDM
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实现了OFDM系统的盲信道子空间信道估计,并用matlab描述了ber性能曲线
2023/10/10 7:29:06 2KB 基于子空间的忙信道估计
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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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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