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MathWorks 5G NR CDL模型的NLOS容量估算：利用该模型进行微波分析...

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简介：
本文章介绍如何使用MathWorks提供的5G NR CDL模型来估计非视距(NLOS)条件下的无线通信链路容量，并探讨其在微波通信系统中的应用与优势。 这是一个估算平均信道容量的示例，其中无线信道由 Mathworks 5G 工具箱中的 MathWorks 5G CDL 模型建模。假定为单链路非视距（NLOS）信道。对于微波频率信号，采用 MIMO 复用技术计算信道容量；而对于毫米波频率信号，则在链路两端应用混合预编码算法。结果包括两张图表和一份包含模拟详细信息的 .pdf 说明文件，并且所有内容都上传到了 GitHub 上的一个仓库中。唯一的启动程序代码是一个 .m 脚本。

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  • MathWorks 5G NR CDL模型的NLOS容量估算：利用该模型进行微波分析...
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    本文章介绍如何使用MathWorks提供的5G NR CDL模型来估计非视距(NLOS)条件下的无线通信链路容量，并探讨其在微波通信系统中的应用与优势。 这是一个估算平均信道容量的示例，其中无线信道由 Mathworks 5G 工具箱中的 MathWorks 5G CDL 模型建模。假定为单链路非视距（NLOS）信道。对于微波频率信号，采用 MIMO 复用技术计算信道容量；而对于毫米波频率信号，则在链路两端应用混合预编码算法。结果包括两张图表和一份包含模拟详细信息的 .pdf 说明文件，并且所有内容都上传到了 GitHub 上的一个仓库中。唯一的启动程序代码是一个 .m 脚本。
     
  • 利用条件Copula-GARCH模型进行VaR估算
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    本研究运用条件Copula-GARCH模型评估金融风险中的VaR值，通过结合Copula函数与GARCH模型，更准确地捕捉金融市场中变量间的复杂相关性及动态波动特性。 在险价值（Value at Risk, VaR）在风险管理中扮演着重要角色。投资组合中VaR的计算通常假设资产收益率序列的联合分布是多元正态分布。然而，基于条件Copula-GARCH模型的VaR估计方法可以提供更准确的风险评估。
     
  • 利用Matlab进行常用DEA模型的评价分析_DEA_deaMATLAB_matlab_
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    本文介绍了如何使用MATLAB工具对数据包络分析（DEA）中的几种常见模型进行评估和解析，提供了一个实用的编程框架。 关于MATLAB对DEA编程的详细分解内容，如果有需要可以参考相关资料进行学习。
     
  • 利用预训练模型进行文本情感分析
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    本研究探讨了如何运用预训练语言模型执行高效的文本情感分析，旨在提升各类自然语言处理任务中的情感识别精度。 文本情感分析是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目的是通过计算机自动识别和理解文本中的情感倾向，例如正面、负面或中性。近年来，基于预训练模型的方法在该领域取得了显著的进步，大大提升了情感分析的准确性和效率。这些模型通常是在大规模无标注文本上先进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以适应特定的情感分析需求。 预训练模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）和RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）等，已经成为自然语言处理的标准工具。这些模型利用Transformer架构，通过自注意力机制捕捉文本的全局依赖关系，使得模型能够理解和生成复杂的语言结构。 在基于预训练模型的文本情感分析中，首先需要修改模型路径，确保模型文件位于指定的本地位置。这一步骤通常是将下载的预训练模型文件（如`.h5`、`.pt`或`.bin`格式）移动到项目目录下，以便于Python代码可以正确加载。在实际操作中，你需要根据下载模型的文件格式和库的要求，调整加载代码。 数据准备阶段包括支持Excel文件格式的数据输入。这意味着输入数据应存储在一个包含“sent”列的Excel文件中，“sent”列存放待分析的文本内容。数据预处理是情感分析的重要环节，它涉及清洗（去除无关字符、停用词过滤）、标准化（如大小写转换、词干提取）和编码（将文本转化为模型可接受的形式，例如Tokenization和Embedding）。 运行`sentiment.py`脚本后，程序会执行以下步骤： 1. 加载预训练模型：根据之前设置的路径加载所需的模型。 2. 数据读取：从Excel文件中读取“sent”列的内容。 3. 数据预处理：对文本数据进行清洗和编码。 4. 模型微调（如果需要）：在此阶段可以调整或优化预训练模型，使其适应特定的情感分析任务需求。 5. 预测：使用加载的模型对输入文本执行情感分析，并生成预测结果。 6. 结果输出：将预测结果保存到`result`文件夹中，通常为CSV或其他便于查看和理解的格式。 这一过程展示了如何利用预训练模型进行实际应用。通过少量调整和微调，可以有效地在新的数据集上实现高效的情感分析。此外，在具体应用场景下（如产品评论或社交媒体），收集领域特定的数据并进行进一步的微调有助于提高模型的表现力与适应性。
     
  • 利用LORA对ChatGLM进行模型微调训练
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    本研究探讨了使用LoRA技术对ChatGLM模型进行高效微调的方法，旨在减少计算资源消耗的同时保持或提升对话生成质量。 使用ChatGLM进行Lora模型微调训练时，并未采用官方方案，而是采取了一种特别节省显存的替代方法。这种方法使得24GB的显存足以支持垂直领域大模型的训练，并且效果非常出色。对于那些机器资源有限但仍需开展实验研究的同学来说，这是一种理想的选择。
     
  • 电池容量模型_CapacityModel_2_soh_health_电池健康估算
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    本项目致力于开发先进的电池容量模型，通过精确计算电池状态（SOH）来评估其健康状况。该模型能够有效预测电池寿命和剩余使用时间，确保电子设备高效运行。 通过估计电池容量来计算电池的健康状况，在Simulink中搭建模型。
     
  • 利用MATLAB进行AR模型功率谱估计的研究
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    本文探讨了使用MATLAB软件对自回归(AR)模型进行功率谱估计的方法和应用，分析其在信号处理中的准确性和效率。 现代功率谱估计与经典功率谱估算是两种广泛应用于随机信号分析的方法。本段落详细探讨了在现代功率谱估计中的自回归（AR）模型参数的功率谱估算技术，包括自相关算法、Burg算法、协方差算法以及改进后的协方差算法，并对这四种方法进行了性能比较分析。 通过使用MATLAB仿真软件平台，我们对上述四种不同的AR模型参数的功率谱估计算法进行了仿真实验。实验结果表明了不同算法在估计效果上的差异性。最后，从实际应用的角度出发，本段落讨论了各种AR模型参数的不同功率谱估算方法的特点，以帮助用户根据具体需求选择最适合的方法。
     
  • 运用LDA模型进行主题分析
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    简介：本文介绍如何使用LDA（潜在狄利克雷分配）模型对大量文本数据进行自动化的主题建模与分析，揭示隐藏的主题结构。 基于LDA模型的主题分析论文探讨了如何利用潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）方法进行全面的主题建模研究。该文详细介绍了从数据预处理到主题识别的完整流程，展示了LDA在文本挖掘中的强大应用能力。通过实验验证和案例分析，文章进一步阐释了LDA模型的有效性和灵活性，为后续相关领域的研究提供了宝贵的参考与借鉴。
     
  • 利用机器学习进行信用风险评估的模型
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    本研究探索了运用机器学习技术在信用风险评估中的应用，旨在通过开发更精确的风险预测模型来优化金融机构的信贷决策流程。 基于机器学习的信用风险评估模型主要采用了Sklearn库，并通过逻辑回归、支持向量机等多种算法进行建模，根据借款人的个人身份信息来判断是否应发放贷款。 该项目源码为作者毕业设计的一部分，所有代码均已成功运行并通过测试后上传。答辩评审平均分达到96分，可以放心下载使用！ 1. 项目中的所有代码都经过了严格的功能性和稳定性测试，在确保功能正常的情况下才被公开发布，请您安心下载并使用。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工进行学习和研究。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，都可以通过这个项目来提升自己的技能水平；同时它也适用于毕业设计、课程作业和其他学术项目的演示需求等场景。 3. 如果您有一定的编程基础，则可以在此代码基础上进一步修改和完善，以实现更多功能，并将其应用于实际的科研或工程项目中。 下载后请务必先查看README.md文件（如存在的话），仅供学习参考之用，请勿用于商业目的。
     
  • 利用MATLAB进行CNN模型训练的部分
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    本部分内容介绍了如何使用MATLAB平台进行卷积神经网络（CNN）模型的构建与训练，涵盖了数据预处理、模型搭建及参数调整等关键步骤。 基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现