综合实验：1.问题描述利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。
对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。
2.基本要求一个完整的系统应具有以下功能：(1)I：初始化（Initialization）。
从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
(2)E：编码（Encoding）。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。
(3)D：译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件Textfile中。
(4)P：印代码文件（Print）。
将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。
同时将此字符方式的编码文件写入文件CodePrin中。
(5)T：印哈夫曼树（Treeprinting）。
将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上，同时将此字符方式的哈夫曼树写入文件TreePrint中。
3.测试数据用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树，并实现以下报文的编码和译码：“THISPROGRAMEISMYFAVORITE”。
字符ABCDEFGHIJKLM频度1866413223210321154757153220字符NOPQRSTUVWXYZ频度5763151485180238181161

代码分别对多径多普勒信道进行了时域和频域的分析，通过观测时间的不同展示了信道时间选择性衰落和频率选择性衰落，适合初学者理解

基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号；
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。

毫米波信道下大规模MIMO空间稀疏预编码很好的文章，OMP算法引见。

将一模仿信号经过数字化，信源编码，信道编码，数字调制后再经过相应的解码调制后，得到原始信号。
其中数字化方式为增量调制，基带码为PST码，信道码为循环码，数字调制方式为FSK调制，信道为衰落信道。

运用Matlab仿真一个MIMO信道，给出信道容量与信噪比的了局图

ActUP_2.2L工具包和BELLHOP的使用阐明书，可以在MATLAB平台下进行基于射线声学的水声信道仿真。

matlab的瑞利衰落信道仿真：由于多径和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，如时间色散、频率色散、角度色散等等，因而多径信道的特性对通信质量有着至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。
根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布和Nakagami-m分布。
在本文中，专门针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，进一步加深对多径信道特性的了解。

有关mimo信道仿真的论文，并供给有相关的源代码

IEEE802.15.3a规范超宽带信道模型

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。