【包含操作视频】大规模MIMO预编码算法的Matlab仿真详解（涵盖SVD、EVD、GMD和SIC）

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简介：
本资源提供详细的大规模MIMO系统中预编码技术的Matlab仿真教程，包括SVD、EVD、GMD及SIC方法，并附有操作视频。适合通信工程学习者深入研究。领域：MATLAB中的SVD（奇异值分解）、EVD（特征值分解）、GMD（广义矩阵分解）以及SIC（逐次干扰消除）算法。内容概述：提供了一套大规模MIMO预编码算法的MATLAB仿真程序，涵盖SVD、EVD、GMD及SIC等技术的应用。这些代码旨在帮助用户理解和掌握上述几种关键算法的实际编程技巧和应用场景。适用对象：本项目特别适合于本科生、研究生以及博士生在教学与科研活动中使用，尤其适用于那些正在学习或研究无线通信系统中的预编码技术和信号处理方法的学生和研究人员。运行指南： - 请确保安装了MATLAB R2021a及以上版本。 - 运行仿真时，请通过打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本开始操作。注意不要直接调用子函数的独立.m文件进行测试。 - 在启动程序之前，务必在MATLAB左侧的工作区窗口中设置当前目录为包含所有项目代码和数据集的那个具体路径。此外，为了更直观地了解整个仿真流程，请参考随附的操作视频教程，并按照其中所示步骤逐一操作。

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【包含操作视频】大规模MIMO预编码算法的Matlab仿真详解（涵盖SVD、EVD、GMD和SIC）

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本资源提供详细的大规模MIMO系统中预编码技术的Matlab仿真教程，包括SVD、EVD、GMD及SIC方法，并附有操作视频。适合通信工程学习者深入研究。领域：MATLAB中的SVD（奇异值分解）、EVD（特征值分解）、GMD（广义矩阵分解）以及SIC（逐次干扰消除）算法。内容概述：提供了一套大规模MIMO预编码算法的MATLAB仿真程序，涵盖SVD、EVD、GMD及SIC等技术的应用。这些代码旨在帮助用户理解和掌握上述几种关键算法的实际编程技巧和应用场景。适用对象：本项目特别适合于本科生、研究生以及博士生在教学与科研活动中使用，尤其适用于那些正在学习或研究无线通信系统中的预编码技术和信号处理方法的学生和研究人员。运行指南： - 请确保安装了MATLAB R2021a及以上版本。 - 运行仿真时，请通过打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本开始操作。注意不要直接调用子函数的独立.m文件进行测试。 - 在启动程序之前，务必在MATLAB左侧的工作区窗口中设置当前目录为包含所有项目代码和数据集的那个具体路径。此外，为了更直观地了解整个仿真流程，请参考随附的操作视频教程，并按照其中所示步骤逐一操作。

MATLAB大规模MIMO预编码算法仿真（含SVD、EVD、GMD和SIC）-源码

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本项目提供了一个基于MATLAB的大规模MIMO系统预编码算法仿真平台，涵盖了SVD、EVD、GMD及SIC四种关键技术的实现与性能评估。 Matlab大规模MIMO预编码算法仿真代码包括SVD、EVD、GMD以及SIC等内容的实现。

基于Matlab的大规模MIMO系统混合预编码技术仿真(含FC-ZF和PZF方法)及操作视频

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本项目利用MATLAB对大规模MIMO系统的混合预编码技术进行仿真研究，具体实现包括FC-ZF和PZF两种方法，并提供详细的操作视频教程。领域：MATLAB 内容：大规模MIMO系统混合预编码技术的MATLAB仿真，包括FC-ZF、PZF算法的操作视频。用处：用于学习FC-ZF、PZF算法编程。指向人群：适用于本科、硕士及博士等教研和学习使用。运行注意事项： - 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 在运行时，请将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。 - 具体操作步骤可参考提供的操作录像视频。

Matlab中的4x4天线MIMO系统VBLAST检测算法误码率仿真，涵盖ZF、MMSE、SIC、MMSE-SIC和ZF-SIC

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本文通过MATLAB对4x4天线MIMO系统的VBLAST检测算法进行误码率仿真，对比了ZF、MMSE、SIC、MMSE-SIC及ZF-SIC五种方法的性能。在MATLAB环境中对4x4天线MIMO系统中的VBLAST算法进行误码率仿真，包括ZF（零强迫）、MMSE（最小均方误差）、SIC（逐次干扰消除）、MMSE-SIC、ZF-SIC、OSIC和SQRD等多种检测算法的实现与分析。

4x4天线MIMO系统中VBLAST检测算法的误码率仿真，涵盖ZF、MMSE、SIC及MMSE-SIC+方法，并附带代码操作演示视频

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本研究对4x4 MIMO系统的VBLAST检测算法进行误码率仿真，比较了ZF、MMSE、SIC和MMSE-SIC+四种方法的性能，并提供相关代码操作演示视频。在4x4天线MIMO系统中使用VBLAST的各种检测算法进行误码率仿真，包括ZF、MMSE、SIC、MMSE-SIC、ZF-SIC、OSIC以及SQRD+的代码操作演示视频。运行时请注意以下事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行工程目录内的Runme.m文件，而不是直接运行子函数文件。 - 确保MATLAB左侧“当前文件夹”窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频进行学习。

【包含仿真视频】大规模MIMO环境下量化ML信道估算的Matlab仿真

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本项目通过Matlab仿真，在大规模MIMO环境中研究了量化最大似然（ML）信道估计方法的有效性与性能优化，为无线通信系统设计提供理论支持。含仿真视频演示。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：ML信道估计 3. 内容：在大规模MIMO系统下进行量化最大似然（ML）信道估计的MATLAB仿真，并得到误码率曲线。 4. 运行注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可以参考提供的视频录像。 5. 适用人群：适用于本科、硕士和博士等科研学习人员使用。

MIMO检测算法ZF、ZF-SIC、MMSE和MMSE-SIC的性能Matlab仿真

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本研究通过Matlab仿真对比分析了四种MIMO检测算法（ZF, ZF-SIC, MMSE, MMSE-SIC）在不同场景下的性能表现，为实际应用提供参考。本段落介绍了一种关于mimo检测算法zf.zf-sic,mmse,mmse-sic性能曲线的matlab仿真方法，并且该仿真的结果是可实际应用的。

【包含仿真视频】毫米波大规模MIMO信道参数估计的MATLAB仿真

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本项目通过MATLAB仿真研究毫米波大规模MIMO通信系统中的信道参数估计技术，旨在优化无线通信性能。演示包括对各种场景下的仿真视频展示。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用 Windows Media Player 播放。 2. 领域：大规模 MIMO 信道估计 3. 内容：毫米波大规模 MIMO 的信道参数估计的 MATLAB 仿真。可以生成不同用户和天线对应的信道估计响应三维曲面图。 4. 运行注意事项：请确保在 MATLAB 左侧“当前文件夹”路径设置为程序所在的位置，具体操作可参考提供的视频录像。 5. 适用人群：适用于本科、硕士及博士等科研学习人员。

MIMO预编码算法的MATLAB实现：ZF、MMSE、SVD和BD方法

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本项目旨在通过MATLAB软件实现MIMO系统中的四种主流预编码技术——零对于（ZF）、最小均方误差（MMSE）、奇异值分解（SVD）及波束赋形（BD），优化无线通信链路性能。 MIMO预编码算法的MATLAB实现包括ZF（零强迫）、MMSE（最小均方误差）、SVD（奇异值分解）和BD（波束赋形）方法。

Matlab-（附教程）比较SVD与GMD无码本预编码及DFT与TxAA码本预编码在MIMO系统的误码率仿真

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本文通过MATLAB对MIMO系统中的SVD和GMD无码本预编码以及DFT和TxAA码本预编码进行误码率仿真比较，附有详细教程。本段落探讨了在MIMO系统中使用MATLAB进行误码率仿真的方法，对比分析了SVD与GMD非码本预编码以及DFT和TxAA码本预编码的效果。