实验室的极化码编码译码仿真程序，在BSC、BEC、AWGN信道条件下都有。
使用密度进化法和巴氏参数估计信道，仿真性能非常好。
在Matlab下应用非常方便，支持多组仿真。
配有应用说明，非常好用。
希望能给大家带来帮助。
使用密度进化法和巴氏参数估计信道，仿真性能非常好。
在Matlab下应用非常方便，支持多组仿真。
配有应用说明，非常好用。
希望能给大家带来帮助。
2023/10/3 8:43:06
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提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
2023/10/2 4:27:44
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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。
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
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使用MATLAB语言仿真实现OFDM基带信号在频率选择性衰落信道条件下的发送与接收。
仿真系统构成：信号输入（为随机比特流）、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出（可能存在误码的比特率）；
仿真分析内容：根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率，并绘制曲线。
对调制的要求：OFDM调制的子载波间隔为15KHz，循环前缀长度及子载波数目可调，各子载波使用QPSK调制。
其它要求： 信道采用3GPPTS36.101给出的ETU300Hz多径信道，并在其上叠加一个信噪比可调的白噪声。
在附录中表2.1-1~表2.1-4和表2.2-1给出的ETU300Hz多径信道了参数。
能够查看并解释从输入到输出沿路各点信号的时域波形和频域特性图；
能够绘制误码率随信噪比变化的曲线。
设计梳妆或者块状导频并在接收端完成信道估计与补偿，并与没有信道估计情况下的性能进行分析比较。
仿真系统构成：信号输入（为随机比特流）、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出（可能存在误码的比特率）；
仿真分析内容：根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率，并绘制曲线。
对调制的要求：OFDM调制的子载波间隔为15KHz，循环前缀长度及子载波数目可调，各子载波使用QPSK调制。
其它要求： 信道采用3GPPTS36.101给出的ETU300Hz多径信道，并在其上叠加一个信噪比可调的白噪声。
在附录中表2.1-1~表2.1-4和表2.2-1给出的ETU300Hz多径信道了参数。
能够查看并解释从输入到输出沿路各点信号的时域波形和频域特性图；
能够绘制误码率随信噪比变化的曲线。
设计梳妆或者块状导频并在接收端完成信道估计与补偿，并与没有信道估计情况下的性能进行分析比较。
2023/9/27 10:25:49
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这是我自己反编译fix后，支持solr7.4高版本的定时增量任务(亲测solr7.4)，下载下来开箱即用。
低版本的没试过，估计低版本的solr配合之前apache-solr-dataimportscheduler-1.0.jar这些能行，不行就试试我这个。
低版本的没试过，估计低版本的solr配合之前apache-solr-dataimportscheduler-1.0.jar这些能行，不行就试试我这个。
2023/9/26 6:57:28
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inquisit5.0，最新版，心理学常用的程序软件。
可用于奇偶判断（可扩展为SNARC和Simon效应）、心理旋转实验、部分报告法、Stroop效应、变化视盲、外在情感性西蒙任务、内隐联想实验、加减法速算、再认测验、时间估计、自由联想测验、自尊量表、对偶联合回忆、威斯康星卡片分类测验、问卷调查、选择反应时、似动现象、数字记忆广度等实验
可用于奇偶判断（可扩展为SNARC和Simon效应）、心理旋转实验、部分报告法、Stroop效应、变化视盲、外在情感性西蒙任务、内隐联想实验、加减法速算、再认测验、时间估计、自由联想测验、自尊量表、对偶联合回忆、威斯康星卡片分类测验、问卷调查、选择反应时、似动现象、数字记忆广度等实验
2023/9/25 1:27:21
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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
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