目录应用场景市内微小区（Urban-micro）市区宏小区（Urban-macro）郊区宏小区（Rural-macro）室内热点（indoor-hotspot）EPA、EVA、ETU、HST各种场景下的路径损耗信道的建模Jakes模型抽头时延线模型 信道建模例子应用场景IMT-Advanced信道模型用于IMT-Advanced无线接口的技术评估，在不同的应用
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2023-10-12 13:39:44
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# 信道 Matlab 机器学习
## 介绍
在数据传输中，信道是指信号从发送端到接收端传播的媒介。信道的特性对于数据传输的质量和效率有着重要的影响。在通信系统中，信道可能会受到多种干扰，如噪声、衰落等，因此需要采用机器学习的方法来对信道进行建模和预测，以提高数据传输的可靠性和性能。
Matlab是一种强大的科学计算软件，其中集成了丰富的机器学习工具包，可以方便地进行信道建模和预测。本文将介
原创
2024-03-17 06:48:07
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# 机器学习信道估计的实现指南
机器学习信道估计是通信领域中的一个关键任务。通过机器学习算法，我们可以对信道进行建模和估计，从而提高通信系统的性能。接下来，我将带领你逐步实现一个简单的机器学习信道估计的过程。我们将会使用Python和一些常用的机器学习库（如NumPy、Scikit-learn和Matplotlib）。
## 流程概述
下面是实现机器学习信道估计的主要步骤：
| 步骤 |
在计算机飞速发展的今天，单纯用硬件进行信号接收与处理也变得效率低下，如何利用软件即各种优秀的算法对信号进行处理从而实现各种各样的功能，这已成为通信领域几乎必备的知识。今天我们来对一个某高校真实的例程进行剖析，进而更深刻的理解软件无线电。 先看任务内容：某软件无线电对0~5MHz信号进行采样
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB部分代码预览4.完整MATLAB程序1.算法描述 MIMO-OFDM的信道估计：时，频，空三个域都要考虑，尤其是在空域，不同天线发射的导频序列需要相互正交，否则在接收端无法区分各个导频，造成导频污染，就无法正确地估计信道。正交的方法有很多，可以是时间上错开，在某个时间只允许某个天线发送。也可以在频率
正运动学首先是旋转矩阵的理解。在理解旋转矩阵的基础之上，理解一些姿态的表现方式，例如欧拉角等。然后进入最基本的工作，计算正运动学。正运动学就是根据关节角度，计算机器人工具坐标系（末端执行器end_effector）在机器人基座标系（base_link）下的位姿。D-H建模方法我这里只介绍一种，Modified D-H法，即改进D-H参数法，另外还有标准D-H参数法，我就不做笔记了。总结
目录1 引言2 介绍3 模型3.1 问题分析3.2 模型结构4 实验结果5 疑问和思考 1 引言提出了基于CNN+Transformers的信道估计结构，CNN 用于提取信道响应的特征向量，Transformers用于估计信道状态信息，适应高度动态的环境中跟踪信道变化特征。与传统的相比有提升。2 介绍根据信道估计算法中是否使用先验信息的判断条件，分为基于参考信号的估计算法和盲估计算法两种。 盲估
移动通信普遍存在干扰与衰落的问题，这些问题会导致信号收发双方的信息差错，因此有必要增强数据在信道中传输时抵御各种干扰的能力，提高系统的可靠性，对要在信道中传送的数字信号进行的纠错检错编码的过程就是信道编码。信道编码是无线通信过程中一个重要技术，因此笔者构建了一个简易数字通信系统，对其进行探究性学习，并通过MATLAB仿真对其信道编码过程的性能进行分析。一、系统架构系统架构如下图1-1所示。图1-1
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2023-12-07 14:50:43
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目录1 统计性模型（经验模型）1.1 模型分类（1）按衰落分类（2）按路径损耗和延迟拓展分类（3）按IO数量分类1.2 建模方法（1）方法一分类（2）方法二分类2 确定模型2.1 建模方法3 半确定模型3.1 建模方法4 思维导图PDF、xmind格式下载5 参考文献 1 统计性模型（经验模型）1.1 模型分类（1）按衰落分类小尺度传播衰落模型 描述小范围内信号的幅度和相位的快速衰落，在电波传播
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2024-06-24 10:42:36
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基于matlab的调制解调与信道编译码仿真 基于 MATLAB 的调制解调与信道编译码仿真摘要:随着信息时代的步伐，通信技术得到了全面的发展，信息技术已成为了21 世纪最强大的国际化动力。在通信技术中，信息的调制、解调和误码纠错都占有重要的地位。MATLAB 作为一款功能强大的数学工具软件，在通信领域中得到了很广泛的应用。本文基于 MATLAB 对信号进行模拟仿真设计，实现对二进制相移键控、循环码
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2024-08-27 21:44:05
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1 实验原理在本实验中均是假设的准静态平坦衰落，即多径中每个径到达的时间差都 差不多，远小于一个符号的码元周期。而且信道随时间变化比较慢，在一个时 间选择性衰落的周期内。这样经过信道的相移就可以准确估计出来，首先根据 上个实验已知 BPSK 调制在 AWGN 信道下的误码率为：\[P_{e}=\mathrm{Q}\left(\sqrt{\frac{2 \varepsilon_{b}}{N_{0}}
1.算法描述在无线通信系统中，从发射端发射的信号，经过直射、反射、散射等路径到达接收端。在ofdm系统中，为了获取更好的性能，需要进行信道估计获取信道的状态信息。ofdm技术虽然可以通过添加循环前缀的方式抑制多径效应产生的符号间干扰，但是却对高速移动产生的多普勒效应极其敏感。典型的信道估计方法包括最小二乘法和最小均方误差法，然而在系统发射端和接收端的相对移动速度较快时，这两种方法性能受限，而且忽略
文章目录初识OFDM（七）：OFDM中的信道估计零.代码地址一. 代码展示二. 代码分析1. 如何插入导频2. LS估计中的一些注意事项3. DFT-LS估计算法4. MMSE信道估计三.总结 初识OFDM（七）：OFDM中的信道估计零.代码地址代码参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/385096476陈老湿的仿真，但各个函数我都有重新实现，希望写的更规范一些一. 代
# 基于深度学习的OFDM信道估计Matlab实现指南
## 一、整个流程
首先，让我们来看一下整个基于深度学习的OFDM信道估计的实现流程。我们可以将整个过程分为几个步骤，并用表格展示出来。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 数据准备：生成OFDM信号和信道 |
| 步骤二 | 搭建深度学习模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步骤四 | 评估模
原创
2024-05-05 05:15:38
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# MATLAB中的机器学习：基于RBF（径向基函数）网络的应用
机器学习是近年来迅速发展的领域，而MATLAB作为一种强大的计算环境，为机器学习的实现提供了便利。本文将探讨RBF网络在MATLAB中的应用，带您逐步了解其工作原理及实现方式。
## 什么是RBF网络？
RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络是一种前馈神经网络，主要用于分类和回归任务。RBF网络通
原创
2024-09-24 08:42:45
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主（以下）：机器人操纵, 1 部分: 运动学Posted by Christoph Hahn, April 11, 2018在这篇博文中,塞巴斯蒂安. 卡斯特罗将用 MATLAB 和仿真来讨论机器人操作。这部分将讨论运动学, 接下来的部分将讨论动力学.– –机器人机械臂速成课程让我们从运动学和动力学的快速比较开始。运动学是对运动的分析而不考虑力。在这里, 我们只需要几何性质,
在处理“matlab机器学习分类”的问题时，您将能够运用MATLAB强大的工具和函数库来完成各种分类任务。从数据预处理到模型构建和评估，整个过程可以有效地应用于实际场景中。接下来，我们将分步探讨如何在MATLAB中使用机器学习进行分类。
## 环境准备
在开始之前，确保您的环境已充分准备，MATLAB的设置也应考虑到所需的工具箱。
### 依赖安装指南
确保您已经安装了MATLAB及Mac
在现代数据分析的背景下，MATLAB提供了强大的机器学习工具，特别是在GPU加速方面。这使得大量数据的处理和复杂模型的训练成为可能。然而，在某些情况下，利用GPU进行机器学习的过程中可能会遇到各种问题，这不仅影响到我们的实验效率，也可能对业务进度造成一定影响。例如，在深度学习模型的训练中，我们可能会遇到内存不足、计算不稳定或模型未能收敛等问题。
> “在过去的项目中，我们的模型训练耗时超过预期，
在这篇博文中，我会和大家分享如何在 MATLAB 中进行机器学习的实践，涵盖了相关的背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析及多协议对比，并结合丰富的图表和代码示例，希望大家能从中获得灵感和启发。
我们从“机器学习”的背景开始，该领域的发展与计算技术的进步密切相关。可以追溯到上世纪60年代初，一些基本的学习算法开始浮现，逐步演变为今天我们所熟知的深度学习模型。这里简单展示一个时间轴，标志
库大规模优化问题的变量数量n很大（几千几万），普通拟牛顿类方法每步都需要用大n^2量级的hessen矩阵，因此需要很大的内存并且极大降低了计算速度。因此衍生出了一些解决大规模优化问题的方法：1、L-BFGS方法全称limited-memory BFGS法，是在拟牛顿方法BFGS法（一种对称秩2方法）的基础上，改用前m步的梯度和变量位置来计算拟hessen矩阵的方法。由于前m步的梯度和变量都只是向量
