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该代码涉及一些基本的天线选择算法,使用Matlab实现。

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简介:
该资源提供了一些基本的天线选择算法,并附带了相应的Matlab代码。这些代码已经在MatlabR2015b环境中进行了验证。在本科学习期间,我曾完成过这些算法的实现,但目前我的研究方向并非集中于此领域。提供的pdf文件采用的是中文文本,而非英文。然而,您可以通过参考文献中列出的相关论文来获取更多关于这些代码的详细信息。该参考资料将包含足够的技术细节,以支持算法的理解和应用。我仅限于遵循文献中描述的算法进行开发和实施。具体而言,参考了[1]E.Telatar,“多天线高斯信道的容量”,*Eur. Trans. Telecommun.*, Vol. 10, pp. 585-595, November 1999;[2]TL Marzetta and BM Hochwald,“瑞利平坦衰落中移动多天线通信链路的容量”,*IEEE Trans. Information Theory*, Vol. 45, pp. 139-157, January 1999;[3]AF Molisch, MZ Win and JH Winters, “带有天线选择的MIMO系统的容量” in *Proc.* of the IEEE International Conference on Communications, June 2001, pp. 570-574;以及[4]Gharavi-Alkhansari M, Greshman A. “MIMO系统中的快速天线选择”,*IEEE Trans.*。

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客服
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  • 线MATLAB - Antenna Selection: 几种线
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    本项目通过MATLAB实现几种基本的天线选择算法,旨在优化无线通信系统的性能。其中包括最大信噪比、最小均方误差等方法。 我编写了一些基本的天线选择算法的MATLAB代码,并在Matlab R2015b版本上进行了测试。这项工作是在我还是本科生的时候完成的,但目前我不再专注于这个领域了。相关文档是用中文撰写的PDF文件,在参考文献中可以找到与此相关的论文,这些资料包含了关于代码的足够信息。我实现的是上述文献中提到的一些算法。 参考文献如下: [1] E. Telatar,“多天线高斯信道的容量”,Eur. Trans. Telecommun., 第一卷 10, 页585-595,1999年11月。 [2] T.L Marzetta 和 B.M Hochwald,“瑞利平坦衰落中移动多天线通信链路的容量”,IEEE Trans. Information Theory, 第45卷,第139-157页, 1999年1月。 [3] A.F Molisch、M.Z Win和J.H Winters,在“带有天线选择的MIMO系统的容量”中发表于2001年6月IEEE国际通信会议上的论文, 第570-574页。 [4] Gharavi-Alkhansari M 和 Greshman A,“快速天线选择在MIMO系统中的应用”,IEEE Trans.
  • 于蛙跳特征MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一种利用蛙跳优化算法进行特征选择的方法,并附有详细步骤和在MATLAB中的实现代码。适合于机器学习与数据挖掘领域的研究者使用。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群:适用于本科生和研究生进行教研学习使用。 5. 博客介绍:一个热爱科研工作的MATLAB开发者,致力于技术和心灵修养的同时提升。欢迎合作交流。
  • 线总结_VSTZ_bridgeetu_穷举线_MIMO
    优质
    本文综述了穷举法在MIMO系统中天线选择的应用,通过详尽分析多种场景下的性能表现,提出了一种基于VSTZ和bridgeetu框架的有效算法。 在MIMO天线选择算法中,采用最优选择算法、范数选择算法以及随机选择算法能够简化硬件结构,降低通信系统的复杂度,并提高通信的可靠性。此外,穷举法、递减法和递增法等方法也在该领域得到应用。
  • MIMO信道下线技术_matlab_subopt
    优质
    本文介绍了在MIMO通信系统中采用MATLAB实现的一种基于Subopt算法的天线选择技术,并分析了其性能。 MIMO多信道系统的Matlab代码可以完整运行。
  • MATLAB维长短线仪测向
    优质
    本研究利用MATLAB软件开发了一维长短基线干涉仪测向算法,并进行了详细的仿真与分析,验证了其在不同条件下的性能和准确性。 一维长短基线干涉仪测向算法的MATLAB实现涉及到了DOA(方向-of-arrival)估计,并采用相位干涉仪技术进行测量。该方法使用了三个天线来进行信号的方向测定。
  • 于PSO特征(MATLAB)
    优质
    本简介介绍了一种基于粒子群优化(PSO)的特征选择算法,并提供了相应的MATLAB实现代码,旨在提高机器学习模型性能。 运行文件PSO即可启动程序。该程序包含相应的中文解释,并提供了四个相关数据集:前缀为data的是数据文件,前缀为target的是标签文件。 注意:本程序使用MATLAB 2016a版本及内置的SVM功能编写。如果已安装林志仁版的SVM插件,则可能会导致程序运行失败。解决方法是将MATLAB路径设置恢复到默认状态后重新运行程序。
  • 于PSO特征MATLAB(PSO-FeatureSelection)_粒子群特征,粒子群matlab...
    优质
    本文介绍了一种利用粒子群优化(PSO)技术进行特征选择的算法,并详细阐述了该算法在MATLAB环境中的具体实现方法。通过实验验证,展示了PSO算法在特征选择领域的有效性和优越性。 运行文件PSO即可启动程序。该程序附有相应的中文解释。本段落件提供了四个相关数据集,前缀为data的是数据本身,而前缀为target的则是这些数据的标签。 注意:此项目使用了MATLAB 2016a版本,并且采用了MATLAB自带的支持向量机(SVM)功能。如果您的系统中安装了林志仁版的SVM插件,则可能会导致程序运行失败。解决方法为将MATLAB路径设置回默认状态,然后重新启动程序即可。
  • Algorithms-DS:DS和
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    Algorithms-DS 是一个包含多种数据结构与经典算法实现的代码库,旨在为学习者和开发者提供实用资源。 算法DS是一些有用的关于数据结构(Data Structures)和算法的代码集合。
  • MATLAB验源-特征:简易特征
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    本资源提供了一个简单的MATLAB脚本,用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。 这是一个简单的特征选择代码实现项目,使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中,而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码,Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合,会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了,认为没有继续下去的意义。