摘要：在本文中，得出了在信道状态信息（CSI）具有有限反馈（LF）的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中用户可达到的数据速率的表达式。通过在服务质量（QoS）约束下分配功率来优化能效（EE）。基于数学等价和拉格朗日乘数法，提出了一种具有CSI LF的节能不等功率分配（EEUPA）。仿真结果表明，随着发射天线数量的增加，EE也随之增加，这使得下一代无线通信网络很有希望。此外，可以
目录推导多元线性回归损失函数的解析解推导过程详解一元线性回归解析解多元线性回归解析解凸函数与最优化代码实战：波士顿房价预测 推导多元线性回归损失函数的解析解基于上一节的博客我们基于概率统计中最大似然估计的角度推导了多元线性回归的损失函数，但没有给出具体求解该函数的方式，在本节中我们将再次硬核一波，利用数学公式推得该损失函数的解析解形式。(至于为什么是解析解，这是因为多元线性回归其数值解基于样本的
时序分解 | Matlab实现EEMD集合经验模态分解时间序列信号分解
原创
2024-03-11 15:05:37
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R-MEAD：Reference Point Based Multi-objective Optimization Through Decomposition 原文：https://ieeexplore.ieee.org/document/6256486进了种群的多1.摘要本文提出了一种基于用户定义的进化算法，该算法依靠分解策略将多目标问题转化为一组单目标问题。通过使用参考点，该算法可以将搜索集中
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2024-05-23 10:16:34
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较为容易理解的MUSIC算法DOA估计MUSIC算法原理信道模型MUSIC算法估计 MUSIC算法原理首先我们要理解的是MUSIC算法，是一种估计角度的算法，也就是一种估计角度的方法，如果初次理解DOA估计，可以先跳过这种算法去理解DOA估计。( DOA) 是 指 无 线 电 波 到 达 天 线阵列的方向，在这里我们需要用一种方法估计出无线电波到达天线阵列的方向，我们使用的这种方法叫做MUSIC
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2024-08-19 09:45:35
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经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一种新的时频分析方法,而且是一种自适应的时频局部化分析方法:①IMF与采样频率相关;②它基于数据本身变化。这点是EMD优于傅立叶变换方法的地方,它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混
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2023-12-31 20:45:38
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文章目录0. 综述0.1 软件安装与常规使用0.1.1 C/C++编译器安装0.2 Simulink Model0.2.1 子系统 —— 电路封装0.2.1.1 子系统参数设置1. 建模实验 —— 半波整流器（详细）2. 建模实验 —— 单相全波整流电路（子系统封装）3. 建模实验 —— 相控/斩控交交调压电路（FFT分析）3.1 FFT分析3.2 LC滤波电路3.3 实际分析4. 建模实验 —
前面曾经写过一个基于Python进行脑电Decoding的教程：教你进行认知神经科学领域中的EEG Decoding研究(基于Python实现)由于现在MATLAB仍然在Neuroscience领域属于一个使用率更高的编程语言，今天用一段开源代码超超超详解基于MATLAB的ERP Decoding的实现。 所谓超超超详解就是路同学会逐行中文注释解说每一行代码，希望自己完成的这个艰巨的工作能对大
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2024-07-16 11:23:05
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1.退出MATLAB 关闭MATLAB桌面 在命令窗口执行quit或exit命令2.开平方-sqrt（x）3.指数函数exp(x)4.clc清除窗口显示内容的命令5.who、whos命令用来清除工作空间的变量6.clear命令用来清除工作空间的变量7.dir显示当前工作目录的文件和子目录清单8.cd显示或设置当前工作目录9
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2024-05-08 11:09:05
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## Python EEMD控制分解IMF分量个数
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法来控制IMF（Intrinsic Mode Function）分量的个数。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2
原创
2024-01-27 09:31:58
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MATLAB基础及应用第2版 第7章 Simulink仿真 本章要点 Simulink系统的基本模块 仿真模型的编辑 仿真参数的设置 7.1 认识Simulink Simulink 是MATLAB环境下对动态系统进行建模、仿真和分析的一个软件包。该系统的两个主要功能就是Simu(仿真)和Link(连接)。 一、Simulink的启动和退出 1．Simulink的启动 在MATLAB操作桌面下，单击
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2024-04-22 10:26:31
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《(完整版)MATLAB常用函数总结,推荐文档》由会员分享，可在线阅读，更多相关《(完整版)MATLAB常用函数总结,推荐文档(15页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、MATLAB常用函数总结Matlab 的内部常数pi圆周率exp(1)自然对数的底数 ei 或 j虚数单位Inf 或 inf无穷大Matlab 的常用内部数学函数指数函数exp(x)以 e 为底数对数函数log(x)自然对数，即以
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2024-05-08 22:08:24
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方法一：已有gui.m文件和gui.fig文件1 在matlab的command窗口中输入mcc -B sgl GUI.m2.将上步生成的文件包括*m 文件和*.fig文件一起考到待运行的机器此时仍需matlab所必需的动态连接库。3. 将 <matlab path>/extern/lib/win32/mglinstallar.exel拷贝到到待运行机器上4.在机器上先运行mglins
描述过去、
分析规律和
预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：
季节分解、
指数平滑方法和
ARIMA模型一、时间序列的基本概念 时期序列可加，时点序列不可加 时期序列中的观测值反映现象在一段时期内发展过程的总量，不同时期的观测值可以相加，相加结果表明现象在更长一段时间内的活动总量； 而时点序列中的观测值反映现象在某一瞬间上所达到的
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2023-11-23 22:16:56
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肝了一天总算把大数质因数分解搞定了，这篇文章主要涉及了 Pollard rho 算法和试除法我用了若干个质数的平方来对比这两个算法的性能，发现：7e5 以上的数用 Pollard rho 算法更快，分解多大的数都不是问题7e5 以下的数用试除法更快最终的质因数分解是由这两个算法构成的，主函数的思路是：当 n > 7e5 时，使用 Miller Rabin 算法判断 n 是不是质数，
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2024-03-11 13:30:05
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一、EEMD分解核心流程 graph TD A[原始信号] --> B[添加高斯白噪声] B --> C{多次EMD分解} C --> D[提取IMF分量] D --> E[噪声平均] E --> F[最终IMF] 1. 算法步骤详解 噪声注入 向原始信号x(t)添加高斯白噪声wi(t)，生成扰动信 ...
主要内容： 文章目录1.列表的复制2.列表推导式的使用3.字典使用的注意事项4.字典中update()方法的使用5.字典的几种遍历方式6.集合的基本使用7.集合中运算符的使用] 1.列表的复制什么是可变数据类型和不可变数据类型？ 在python中不可变数据类型有数字，字符串和元组；可变数据类型有字典，列表等。 不可变数据类型会改变内存地址，可变数据类型不改变内存地址。 （1）不可变数据类型，num
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2024-07-12 11:51:12
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PyEMD CEEMDAN,EEMD, EMD 分解下载教程
原创
2024-05-23 00:20:37
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对以下模拟信号采用三种方式进行分解，分别是EMD,EEMD,VMD。s4是高斯白噪声对这个s信号进行分解。下面开始代码操作：①原始信号生成：运行该段代码，可以生成一个s.mat数据，并作图。clear
clc
close all
t = 0:0.001:2;
s1 = cos(4*pi.*t);
figure
plot(t,s1)
%%
s2 = 1/4*cos(48*pi.*t);
figure
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2024-07-10 16:59:24
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怎么用matlab仿真啊以下文字资料是由小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！1、首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境(需要一点时间)，如下图所示：2、打开Simulink后，主界面如下所示：3、点击Simulink界面中的File/New/Model,如下图所示建立并保存模型文件：4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model
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2024-05-25 23:02:17
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