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MIMO_OFDM.zip_2*2 MIMO-OFDM系统迭代算法_MATLAB实现及天线数目分析_officebn9_迭代优化

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简介：
本资源提供了2x2 MIMO-OFDM系统的MATLAB仿真代码，实现了迭代算法，并对不同天线配置进行了性能分析。适合通信领域研究与学习使用。 MIMO-OFDM系统链路仿真采用2x2的收发天线配置以及64个子载波的OFDM符号，并使用迭代检测算法进行MIMO解码。这有助于理解MIMO-OFDM系统的特性，同时加深对迭代接收机原理的认识。

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  • MIMO_OFDM.zip_2*2 MIMO-OFDM系统迭代算法_MATLAB实现及天线数目分析_officebn9_迭代优化
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    本资源提供了2x2 MIMO-OFDM系统的MATLAB仿真代码，实现了迭代算法，并对不同天线配置进行了性能分析。适合通信领域研究与学习使用。 MIMO-OFDM系统链路仿真采用2x2的收发天线配置以及64个子载波的OFDM符号，并使用迭代检测算法进行MIMO解码。这有助于理解MIMO-OFDM系统的特性，同时加深对迭代接收机原理的认识。
     
  • Jacobi迭代算法_Jacobi迭代_Jacobi迭代法_SOR及Gauss-Seidel迭代法比较_迭代法_
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    本篇文档深入探讨了Jacobi迭代算法及其在求解线性方程组中的应用，同时对比分析了SOR与Gauss-Seidel迭代法的异同，为迭代法选择提供理论依据。 使用MATLAB语言实现Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法以及SOR（Successive Over-Relaxation）迭代法的计算过程。
     
  • LDPC迭代算法分析
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    本文对LDPC（低密度奇偶校验）编码中的迭代解码算法进行了深入分析，探讨了其工作机制、性能特点及优化策略。 LDPC译码迭代的MATLAB译码算法中的LLR（Log-Likelihood Ratio）译码算法仅包含LLR部分。
     
  • LM算法的迭代优化方法
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    简介：本文探讨了针对非线性最小二乘问题的Levenberg-Marquardt (LM)算法，并提出了一种改进的迭代优化策略，以提高算法的收敛速度和稳定性。 L-M迭代优化算法是一种非线性参数迭代优化方法，适用于非线性的拟合问题。
     
  • 2.rar_牛顿迭代法解非线性方程组_迭代matlab_牛顿迭代
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    本资源包含利用牛顿迭代法求解非线性方程组的MATLAB实现代码。文件详细展示了如何设置初始条件、构建函数及其雅可比矩阵，并进行迭代计算以逼近解的过程，适用于数值分析与工程应用学习。 在MATLAB开发环境下使用牛顿迭代法求解非线性方程组时，用户只需将描述非线性方程组的M文件fx1(x)以及其导数的M文件dfx1(x)相应地代入即可。
     
  • fmincon.rar_fmincon_非线性优化_fmincon迭代
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    fmincon.rar包含MATLAB中的fmincon函数及其应用示例。该资源主要用于解决各种约束条件下的非线性优化问题，详细介绍和展示了fmincon的迭代过程与使用方法。 非线性优化函数fmincon可以用于程序中，并且能够提取每一步迭代过程中参数的变化值。
     
  • Simulink_PID迭代学习与控制_program.zip_pid迭代优化
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    本资源提供了一个基于MATLAB Simulink环境下的PID控制器迭代学习和优化程序。通过不断迭代调整PID参数，实现对控制系统性能的精确优化，适用于多种动态系统的控制问题研究和应用开发。 迭代学习优化PID控制器的典型Simulink程序可以用于改进控制系统中的PID参数调整过程。通过使用迭代学习算法，可以在重复运行过程中不断优化PID控制器的表现，从而提高系统的响应速度、稳定性和准确性。这种方法特别适用于需要在每次操作中逐步改善性能的应用场景。
     
  • Gauss迭代法与SOR迭代法的Matlab实现.zip
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    本资源提供高斯迭代法和超松驰(SOR)迭代法在MATLAB环境下的编程实现，适用于数值分析中线性方程组求解的教学与实践。 这段文字描述了使用详细的Matlab代码注解来解决矩阵方程的数值方法，包括Gauss迭代法和SOR（Successive Over-Relaxation）迭代法，并且通过几个例子展示了这些方法的具体实现过程。
     
  • Logistic迭代算法的Matlab实现
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    本文章详细介绍了Logistic迭代算法，并提供了其在MATLAB环境中的具体实现方法和代码示例。适合对数据分析与建模感兴趣的读者学习参考。 本资源使用Matlab编程实现了logistic求解算法。
     
  • Jacobi迭代法、Gauss-Siedel迭代法与SOR迭代法
    优质
    本文章介绍了三种常见的线性方程组求解方法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和Successive Over-Relaxation (SOR) 迭代法，分析了它们的特点及适用场景。 Jacobi迭代法、Gauss-Saidel迭代法以及SOR（Successive Over-Relaxation）迭代法可以通过Matlab编程来求解方程组Ax=b。这些方法在数值分析中用于解决线性代数问题，尤其适用于大规模稀疏矩阵的计算。