TIFMCWRadar视频教程配套课件,非常经典的FMCW雷达感知原理介绍.

5GNR:Architecture,Technology,Implementation,andOperationof3GPPNewRadioStandardsisanin-depth,systematic,technicalreferenceon3GPP'sNewRadiostandards(Release15andbeyond),coveringtheunderlyingtheory,functionaldescriptions,practicalconsiderationsandimplementationofthe5Gnewradioaccesstechnology.Thebookdescribesthedesignandoperationofindividualcomponentsandshowshowtheyareintegratedintotheoverallsystemandoperatefromasystemsperspective.Uniquely,thisbookgivesdetailedinformationonRANprotocollayers,transport,networkarchitectureandservices,aswellaspracticalimplementationanddeploymentissues,makingitsuitableforresearchersandengineerswhoaredesigninganddeveloping5Gsystems.Reflectingontheauthor's30plusyearsofexperienceinsignalprocessing,microelectronicsandwirelesscommunicationsystemdesign,thisbookisidealforprofessionalengineers,researchersandgraduatestudentsworkingandresearchingincellularcommunicationsystemsandprotocolsaswellasmobilebroadbandwirelessstandards.Strongfocusonpracticalconsiderations,implementationanddeploymentissuesTakesatop-downapproachtoexplainsystemoperationandfunctionalinterconnectionCoversallfunctionalcomponents,features,andinterfacesbasedonclearprotocolstructureandblockdiagramsDescribesRFandtransceiverdesignconsiderationsinsub-6GHzandmmWavebandsCoversnetworkslicing,SDN/NFV/MECnetworksandcloudandvirtualizedRANarchitecturesComprehensivecoverageofNRmulti-antennatechniquesandbeamformedoperationAconsistentandintegratedcoveragereflectingtheauthor’sdecadesofexperienceindeveloping3G,4Gand5Gtechnologiesandwritingtwosuccessfulbooksintheseareas

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。

MMWaveDemoVisualizer是77GHz毫米波雷达的应用软件，该文档详细阐述了使用细则。

毫米波信道模型（MMWaveChannelModel），毫米波信道建模的程序，对毫米波信道建模的学习很有协助

毫米波大规模天线系统目前最新的一本权威论著，可供相关的研讨人员进行参考

TIstudio软件运用教程

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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。