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Chapter 7_noma_LTE_matlab_

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简介:
本章探讨了noma技术在LTE通信系统中的应用,并通过MATLAB进行了仿真分析,旨在优化多用户环境下的数据传输效率。 全面详解LTE:Matlab建模 仿真 实现的第七章代码提供了详细的指导和示例,帮助读者理解和实现LTE系统的相关技术。通过本章节的学习,读者可以掌握如何使用Matlab进行LTE系统的关键组件建模与仿真,并且能够运行具体的代码来验证理论知识。

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客服
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  • Chapter 7_noma_LTE_matlab_
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    本章探讨了noma技术在LTE通信系统中的应用,并通过MATLAB进行了仿真分析,旨在优化多用户环境下的数据传输效率。 全面详解LTE:Matlab建模 仿真 实现的第七章代码提供了详细的指导和示例,帮助读者理解和实现LTE系统的相关技术。通过本章节的学习,读者可以掌握如何使用Matlab进行LTE系统的关键组件建模与仿真,并且能够运行具体的代码来验证理论知识。
  • Chapter 5.rar
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    《Chapter 5》是一份包含第五章节内容的压缩文件,可能包含了小说、报告或学习资料的一部分,等待用户探索其中的秘密和知识。 在使用Spring-MVC框架进行开发时,可以通过实现增、查(包括按ID查询、根据其他参数查询以及查询全部)等功能来完成基本的CRUD操作。 1. **增加**:通过定义一个方法接收数据模型对象作为参数,并将其保存到数据库中。例如,在控制器(Controller)里可以有一个添加用户的方法,该方法会接受User对象并调用服务层(Service Layer)中的相应逻辑来进行存储处理。 2. **按ID查询**:创建一个根据主键(如用户ID)查找特定记录的接口或函数。这通常涉及到在Service层定义相应的业务逻辑,并通过Repository或者DAO(Data Access Object)来执行具体的数据库操作,从而返回对应的实体对象。 3. **其他参数查询**:除了基本的按ID查询外,还可以设计更加复杂的查询功能以支持根据不同的条件(如用户名、邮箱等)进行数据检索。这需要在Service层定义相应的业务逻辑,并利用Querydsl或JPA Criteria API来构建动态SQL语句或者使用原生SQL。 4. **查询全部**:为了获取所有记录列表,可以创建一个方法返回整个集合的数据集。通常情况下,这样的操作会在Repository接口中实现简单的findAll()方法调用数据库查询以检索所有相关条目并将其传递给视图层展示出来。 在编写这些功能时需要确保参数的正确使用和异常处理机制的有效性来保证系统的健壮性和安全性。
  • Chapter 14.rar
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    《Chapter 14》:这是一个系列故事的第十四篇章,继续探索主角们的成长与挑战,充满了转折和惊喜。下载此文件以深入了解他们的旅程。 大学课程与入门级课程的JAVAEE开发源代码来源于书本《JavaEE入门 黑马程序员》。
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    本章资源包提供了关于jQuery框架的详细教程和示例代码,帮助开发者掌握JavaScript库的核心功能与高级应用。 【原创作者田超凡,已申请版权,禁止随意转发,侵权仿冒必究】
  • Chapter 19: Normal Mapping Techniques
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    本章介绍正常映射技术,详细讲解了如何使用此方法为3D模型添加细节丰富的表面纹理和光照效果,提升视觉真实感。 Introduction to 3D Game Programming with DirectX12, Chapter 19 Normal Mapping Exercise Solutions Code 这段文字已经按照要求进行了简化处理,去除了所有链接和个人联系信息,保留了核心内容的表述。
  • Antennas (2nd Edition), Chapter 16+
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    本书为《天线》第二版的部分章节(第16章及以后),深入探讨了现代通信系统中的高级天线理论与技术,适合研究和工程应用。 《天线》(第二版) 作者:约翰·D·克劳斯 出版社:麦格劳-希尔出版公司, 1988年 第16章至书末
  • Chapter 12 The Geometry Shader Programming
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    第12章《几何着色器编程》介绍了如何利用几何着色器这一强大的工具,在OpenGL中实现高级图形效果,包括点、线和三角形的生成与变换。 《使用DirectX12的3D游戏编程》第十二章习题解答
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    本章节探讨了交通流动力学的基本原理和模型,分析了车辆在不同道路条件下的流动特性及相互影响,为优化城市交通系统提供了理论依据。 本章节《基于驾驶策略的车辆跟随模型》探讨了源自真实驾驶行为的跟驰模型,这些模型主要关注实际驾驶中的关键因素,如保持安全距离、以期望速度行驶以及在舒适的加速度范围内进行加速等。此外还考虑到了运动学方面的问题,例如制动距离与车速之间的二次方关系。 本章节介绍了两个具体的模型实例:简化版Gipps模型和智能驾驶员模型(IDM)。这些模型使用自适应巡航控制系统(ACC)传感器相同的输入变量,并产生了类似的驾驶行为。接下来的章节将讨论人类特性,如错误判断、反应时间以及对前车行为的预测等。 评判标准: 本章介绍的车辆跟随模型在形式上与之前一章中提到的基本模型类似,通过加速度函数amic或速度函数vmic定义(见方程式10.3和方程10.7)。然而,用于编码驾驶行为的速度或加速度函数需要至少能够模拟以下方面: 1. 加速是车速的严格递减函数。在不受其他因素限制的情况下,车辆将加速至期望速度v0。 2. 该模型应当包含驾驶员的一些典型行为特征:如反应时间延迟、制动时舒适的加速度范围以及与前车保持的安全距离。 简化版Gipps模型: 简化版Gipps模型基于一些关键假设,例如认为汽车总是试图以一个舒适的速度行驶,并且在不发生碰撞的情况下尽可能靠近前方车辆。该模型通过考虑刹车距离和期望速度来计算车辆的加速情况。 智能驾驶员模型(IDM): 智能驾驶员模型是一个更为复杂的系统,它旨在更准确地模拟实际驾驶行为。除了考虑期望速度与刹车距离外,还考虑到司机倾向于避免频繁加减速以实现更加平滑的行驶体验。通过一系列参数如预期最小安全距离、时间间隔以及舒适加速和制动范围等来模拟这些特性。 讨论的人类因素: 在模型中也考虑了人类驾驶员的一些典型特征,例如错误判断、反应时间和对前车行为预测的能力。这些对于理解和仿真实际交通动态至关重要。 自适应驾驶策略: 指车辆可根据实时的道路与交通状况调整自身的行为方式,在本章所提到的模型里通过ACC传感器输入可以实现这一点:监测前方汽车的速度和位置,并据此调节自身的速度以保持安全距离及期望速度。 总的来说,该章节探讨了基于模仿真实驾驶员行为建立更接近现实世界中交通流动态的车辆跟随模型。这些模型考虑到了包括车距、预期行驶速度以及舒适加速区间等要素,并通过使用类似于自适应巡航控制系统传感器输入变量来模拟驾驶情况。这为理解和预测交通流提供了重要的理论基础,也为智能交通系统的开发和优化提供指导。
  • Understanding LTE Using MATLAB - Chapter 8.zip
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    本资源为《利用MATLAB理解LTE》一书第八章的配套材料。通过结合理论知识与实际编程练习,帮助学习者深入掌握长期演进技术(LTE)的相关概念和应用技巧。 Understanding LTE with MATLAB Chapter 8.zip