OFDM系统中的定时估计和频率频率算法——时频联合估计的SC算法，由Schmidl和Cox提出，是一种基于训练序列的符号同步和载波频率同步的联合估计算法。
频率估计还使用了Kim的算法。
频率估计还使用了Kim的算法。
2025/6/9 3:34:32
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MATLAB复现LSTM网络学习预测,此示例说明如何使用长期短期记忆(LSTM)网络预测时序数据。
要预测序列在将来时间步的值，您可以训练“序列到序列”回归LSTM网络，其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。
也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM网络都学习预测下一个时间步的值。
要预测序列在将来时间步的值，您可以训练“序列到序列”回归LSTM网络，其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。
也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM网络都学习预测下一个时间步的值。
2025/2/10 0:46:12
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利用matlab代码对OFDM的同步算法进行仿真，其中利用了对短训练序列进行互相关运算进行帧同步，利用长训练序列的互相关来进行符号同步
2024/5/7 5:58:11
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【实验目的】（1）学会解决帧的同步和频偏校正问题；
（2）理解帧的同步和频偏校正的原理；
（3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。
（2）理解帧的同步和频偏校正的原理；
（3）实现基于训练序列的相关性的帧同步和基于Moose算法的频偏校正。
2024/5/3 7:16:07
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OFDM系统中的定时同步和频率同步算法——时频联合估计的SC算法，由Schmidl和Cox提出，是一种基于训练序列的符号同步和载波频率同步的联合估计算法。
本算法是对SC算法的改进。
本算法是对SC算法的改进。
2023/11/4 0:04:34
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提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。
在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。
在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。
2023/10/1 22:10:44
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LMS均衡算法的matlab仿真，设置好数据：训练序列和传输数据，首先运用随机的训练序列进行训练达到均衡收敛，长度为2000，然后运用得到的抽头系数进行均衡，画出均衡前后的星座图比较，画出误差曲线。
对LMS理解起到很好的作用。
对LMS理解起到很好的作用。
2019/11/11 10:34:45
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论文介绍MIMO-OFDM系统中几种基于导频的信道估计方法。
首先研究了单天线OFDM系统的信道估计算法。
一方面重点关注三种估计准则的原理，仿真表明LMMSE准则具有最佳的功能；
另一方面介绍了几种插值的方法用来恢复非导频处的信道信息。
然后研究了发射分集OFDM系统的信道估计，重点分析了三种导频的设计方案。
仿真表明，使用最佳训练序列可以达到最优的功能，同时占用的资源少，但是复杂度很高。
关键词：无线移动通信；
正交频分复用；
多输入多输出；
信道估计；
最小均方误差；
最佳训练序
首先研究了单天线OFDM系统的信道估计算法。
一方面重点关注三种估计准则的原理，仿真表明LMMSE准则具有最佳的功能；
另一方面介绍了几种插值的方法用来恢复非导频处的信道信息。
然后研究了发射分集OFDM系统的信道估计，重点分析了三种导频的设计方案。
仿真表明，使用最佳训练序列可以达到最优的功能，同时占用的资源少，但是复杂度很高。
关键词：无线移动通信；
正交频分复用；
多输入多输出；
信道估计；
最小均方误差；
最佳训练序
2022/9/7 12:23:47
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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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