衰落： 多径各径上相位的快速变化造成剧烈的干涉现象，从而使接收信号强度发生快速的变化。 多径传播对接收信号的影响取决于直射径与多径的时延扩展相对于信号带宽倒数的大小。如果信道时延扩展相对较小，那么直射分量和多径分量一般是不可分辨的，这就形成了窄带衰落。如果时延扩展相对较大，那么直射分量和其他多径分量一般可以分解为若干个可分辨的分量，这就形成宽带衰落。 窄带衰落：信道的时延扩展远远小
多径信道多径信道的低通等效特征多径信道的统计特性时变行为的统计特性 在到达接收天线之前，发送的信号遵循许多不同的路径，并且这些路径的集合构成多径无线电传播信道（如图9.3）。产生的信号强度将经历大的波动，当信号很小时，会导致“衰落”。为简洁起见，我们将这种情况称为多径衰落。 多径衰落可以分为两类。多径信号路径由在开放区域和农村环境中遇到的小山丘，房屋和其他结构反射的相对小且可识别数量的组件构成。
#傅里叶变换 自相关函数和功率谱密度是一对傅里叶变换对，即 时间自相关， 频谱展宽 时延信号，频率自相关 #信号的时间展宽 多径传输会引起信号的时间展宽，即由于路径远近不同，在不同时刻接收到同一时刻的发送信号，多径的时延差表示为$T_m$。 那么频率自相关函数，描述的是多径传输对于不同频差的信号响应 ...
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2021-06-17 23:48:00
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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识 空空信道是一种典型的频率选择性衰落信道。
原创
2022-10-10 15:24:37
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窄带：信号带宽小于多径信道的相关带宽。宽带：信道带宽大于多径信道的相关带宽。相干带宽是表征多径信道特性的一个重要参数，它是指某一特定的频率范围，在该频率范围内的任意两个频率分量都具有很强的幅度相关性，即在相干带宽范围内，多径信道具有恒定的增益和线性相位。通常，相干带宽近似等于最大多径时延的倒数。宽带通信系统指信道带宽大于多径信道的相干带宽，接收机可以将多径分离出来，信道呈现频率选择性衰落。宽带信道
时变、多径是无线信道的特点，相信很多人在看了很多书之后，对无线信道感觉还是一头雾水。为什么多径导致频率选择性？为什么多普勒频移反映了信道的时变性？对这些问题感觉困惑的肯定大有人在。下面我们就用一个简单的不能再简单的程序一一解开你的困惑。首先，我们先说一下程序模拟的场景。如图1所示。 图.1
1.问题描述：无线信道的建模向来是移动无线通信系统理论中具有挑战性的难点，通常采用
原创
2022-10-10 15:36:36
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多模态机器学习
## 引言
在现代社会中，我们面临的数据形式越来越多样化。除了文本数据以外，我们还能够获取到图像、音频、视频等多种类型的数据。而要从这些多模态数据中进行有效的学习和推理，就需要使用多模态机器学习技术。
## 什么是多模态机器学习？
多模态机器学习是指一种能够处理多种类型数据的机器学习方法。它能够同时利用不同类型数据之间的关联信息，从而提高学习的效果。在传统的机器学习中，我们通常
多模态机器学习是一种利用多种数据源进行学习和预测的技术。在这篇文章中，我将向你介绍多模态机器学习的整个流程，并为每个步骤提供示例代码和解释。
## 多模态机器学习流程
在开始之前，让我们先了解一下多模态机器学习的整个流程。下面的表格展示了多模态机器学习的主要步骤和相应的任务。
| 步骤 | 任务 |
| -------- | -------
一、多径信道的特点在过去的几十年里，无线通信技术得到了迅猛的发展和广泛的应用。第三代、第四代等移动通信系统给人们展示了一个美好的前景，但
原创
2022-10-10 15:28:43
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1.算法仿真效果
其中Vivado2019.2仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
瑞利分布是一个均值为0，方差为σ²的平稳窄带高斯过程，其包络的一维分布是瑞利分布。其表达式及概率密度如图所示。瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接受包络统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。
瑞利衰落能有效描述存在能够大量散射无线电信号的障碍物的无线
原创
2023-08-25 23:34:44
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李沐老师《动手学深度学习 PyTorch版》课程，小破站也有视频51 序列模型【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili主要参考8.1. 序列模型 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation目录1.基本原理1.1自回归模型 1.2马尔可夫模型1.3因果关系2.训练3.预测 4.总结1.基本原理自然语言处理的输入输出基本上都是序列，序列问题是自
# Python直方图分簇实现流程
本文将介绍如何使用Python实现直方图分簇的方法。直方图分簇是一种常用的数据分析技术，它可以将数据集根据数据的分布特征进行划分，进而得到不同的数据簇。下面是实现这一过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 绘制直方图 |
| 4 | 使用阈值划分数据簇 |
| 5
原创
2023-07-28 07:48:51
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## 如何实现Python分簇散点图
### 引言
Python是一种很强大的编程语言，它提供了许多功能强大的库和工具，使开发者能够轻松实现各种数据可视化任务。本文将教你如何使用Python创建一个分簇散点图。
### 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个流程，并使用一个表格展示出来。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 导入所需库
本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第23篇，对应第2周第5个视频。“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”前面我们已经学习了多元线性回归，这次视频将学习怎样从多个特征中进行特征选择，以及如何选择回归方程。特征选择还是以卖房子的事情为例，其实我们前面是说房屋面积和售价之间的关系。但是，
研究背景我们所生活的世界的动态和不可预测的本质使得很难设计出一个能够有效地适应所有环境的自主机器人。因此，各种形状、大小和能力的机器人，如无人机、无人地面车辆、类人机器人等机器人。随着物联网（物联网）的出现，进行合作将大大增加自动化任务的范围。将这些设备集成在以下领域，如医疗保健、交通系统、应急响应系统、家务家务和老年人护理等，将使智能城市变得更加聪明本文贡献简要概述了更通用的多智能体系统（MAS
GPT-4的发布给ChatGPT带来了又一次飞跃，ChatGPT不仅支持文字输入，还能看得懂图片、甚至是漫画、梗图，以GPT-4为代表的多模态大模型非常强大。多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。那么，多模态到底意味着什么呢？1. 什么是多模态？人类有五种基本感官:触觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉。与每一种感觉相关的感觉器
原创
2023-06-08 17:33:35
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## 如何实现多模态embedding机器学习
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“多模态embedding机器学习”。在这篇文章中，我将为你展示整个流程，并为每一步提供具体的指导和代码示例。让我们开始吧！
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现多模态embedding机器学习的流程。下面是一个简单的甘特图，展示了每个步骤的顺序和时间安排。
```mermaid
gant
# 机器学习 多波束算法实现流程
## 介绍
在开始教你如何实现“机器学习 多波束算法”之前，我们先来了解一下整个流程的概述。多波束算法是一种用于信号处理和通信领域的算法，它可以提高无线通信系统的性能和效率。在机器学习中，我们可以使用多波束算法来解决一些特定的问题，比如语音识别、图像处理等。
下面是实现“机器学习 多波束算法”的流程图：
```flowchart
st=>start: 开始
原创
2023-08-13 06:44:55
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今天，我们将更深入地学习和实现8个顶级Python机器学习算法。让我们开始Python编程中的机器学习算法之旅。8 Python机器学习算法 - 你必须学习以下是Python机器学习的算法：1。线性回归线性回归是受监督的Python机器学习算法之一，它可以观察连续特征并预测结果。根据它是在单个变量上还是在许多特征上运行，我们可以将其称为简单线性回归或多元线性回归。这是最受欢迎的Python ML算
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2023-08-17 16:18:58
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