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SVDBDZF_MF_SLRNMMSE线性预编码性能比较及MATLAB 2021a仿真结果分析

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简介:
本文通过对比不同方法下的线性预编码性能,并利用MATLAB 2021a进行仿真,详细分析了各项技术指标和应用场景。 版本:MATLAB 2022A,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 领域:线性预编码 内容:SVD、BD、ZF、MF、SLNR、MMSE线性预编码性能 代码示例: ```matlab [W2,D2 M2] = BD2(Nt,Nri,S,K,H,P); p2 = ones(1,K*S); [count_temp] = receiver(H,Nt,S,K,Tc,P,n,W2,M2,s,q); count2=count2+count_temp; capacity2=capacity2+sumrate(H,W2,M2,K,S,Nri,Nt,sigma2,P); ``` 注意事项:运行MATLAB时,请确保左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置,具体可以参考提供的操作录像。

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客服
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  • SVDBDZF_MF_SLRNMMSE线MATLAB 2021a仿
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    本文通过对比不同方法下的线性预编码性能,并利用MATLAB 2021a进行仿真,详细分析了各项技术指标和应用场景。 版本:MATLAB 2022A,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 领域:线性预编码 内容:SVD、BD、ZF、MF、SLNR、MMSE线性预编码性能 代码示例: ```matlab [W2,D2 M2] = BD2(Nt,Nri,S,K,H,P); p2 = ones(1,K*S); [count_temp] = receiver(H,Nt,S,K,Tc,P,n,W2,M2,s,q); count2=count2+count_temp; capacity2=capacity2+sumrate(H,W2,M2,K,S,Nri,Nt,sigma2,P); ``` 注意事项:运行MATLAB时,请确保左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置,具体可以参考提供的操作录像。
  • 卷积与维特
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    本研究对比了不同参数下的卷积码编码及维特比译码算法的性能表现,旨在为通信系统中的纠错编码提供优化建议。 本段落对比了在加性高斯白噪声(AWGN)信道下经过BPSK调制的数据,在不编码与添加卷积编码后接收端的误码性能,并通过分析这些差异来评估卷积码的效果。使用MATLAB编写的相关函数对卷积码及维特比译码进行了仿真,对其性能进行了详细研究。由于存在性能floor现象,即在低信噪比条件下编码增益表现不明显。 1. 引言 卷积码的编码器由一个具有k位输入和n位输出,并配备m个移位寄存器构成有限状态的记忆系统组成,通常被称为时序网络。整个系统的约束长度为v,这是所有k个移位寄存器总长之和。这样的编码结构被称作[n,k,v]卷积码。对于(n,1,v)的特定情况来说,约束长度v等于存储级数m。 卷积码是利用时序网络中各阶段的数据来生成冗余信息的一种线性分组纠错编码方式,可以有效提高通信系统的抗干扰能力。
  • QSM仿.zip
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    本资源为《QSM性能分析及仿真代码》压缩包,内含针对量子传感测量(QSM)技术的详细性能评估文档与相关源代码,适用于科研人员和工程师深入研究量子传感器特性。 需要编写QSM性能分析和仿真的代码,并且包括SM和QSM的调制代码以及空间调制与正交空间调制的仿真代码,这些都将在MATLAB环境中实现。
  • 线调频信号仿与脉压RAR
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    本资源包含线性调频信号的仿真数据及详细的脉冲压缩(脉压)分析结果,适用于雷达信号处理领域的学习和研究。 线性调频信号的仿真包括脉冲压缩及不同模式下的加窗处理,并分析了1到5次相位误差的结果。文中还探讨了峰值旁瓣比(PSLR)、积分旁瓣比(ISLR)以及分辨率(IRW)的计算方法。
  • 测试
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    本报告详细解析了最近进行的性能测试的结果,涵盖了系统响应时间、吞吐量和资源利用率等关键指标,旨在为系统的优化提供数据支持。 计算并发用户数的五种方法 一、经典公式1: 通常使用以下经验公式来估算系统的平均并发用户数和峰值数据: 1) 平均并发用户数为 C = nL/T 2) 并发用户数峰值 C = C + 3*√C 其中,C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度(单位时间),T是指定考察的时间段。而C表示的是系统的并发用户数峰值。 举例说明: 假设有一个系统A,该系统有3000个注册用户;每天约400名活跃用户访问此系统(可通过日志统计获取);对于每个典型用户而言,在一天内从登录到退出的平均时间为四小时。然而,这些用户的使用时间仅限于每日八小时内。 那么: - 平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200 - 并发用户峰值为:C = 200 + 3*√200 ≈ 243 再举一例,某公司设计了一套薪酬查询系统供17万员工使用。然而,并非所有员工都会频繁访问此平台;假设只有50%的员工会定期查阅自己的薪资信息,在这些用户中又有70%的人会在每个月的最后一周通过该系统查看一次工资详情,平均每次操作耗时为五分钟。 那么: - 在一个月最后一周内(朝九晚五工作时间),系统的平均并发数大约是:n = 170,000 * 50% * 70%/5 ≈ 11900 - 并发用户数量的计算结果为:C= 11900*5/60/8 ≈ 124 吞吐量(F)可以按照以下公式进行估计: F = Vu * R / T 其中,F表示事务处理速率(单位是次/s),Vu代表虚拟用户数,R指每个虚拟用户的请求次数,T则是完成这些操作所需的时间。
  • MIMO系统中线与非线技术的Matlab仿Word论文
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    本项目基于Matlab平台,深入研究并实现MIMO通信系统中的线性和非线性预编码技术,并撰写相关学术论文,探讨其性能优化。 本段落研究了MIMO系统的线性预编码与非线性预编码技术,并通过MATLAB进行了仿真工作,同时撰写了一篇Word论文。首先介绍了该领域的背景、意义以及MIMO技术的基本原理、系统组成及其优点;回顾了当前无线MIMO预编码在理论和应用方面的发展状况,并指出了需要解决的问题。接着简要概述了用于仿真的MATLAB环境,详细阐述了线性和非线性两种预编码技术的特性,在此基础上利用MATLAB对这两种方法进行了详细的仿真分析。
  • NOMA与OFDMA【附带Matlab 2573期】.zip
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    本资源深入对比非正交多址接入(NOMA)和正交频分多址(OFDMA)技术的性能,包含详细的理论分析及实用的Matlab仿真代码,适用于通信工程研究与学习。 代码下载:完整代码,可直接运行;推荐使用版本为2014a或2019b;如果遇到问题可以私信博主寻求帮助。 学习Matlab的过程中,首先需要确保安装了合适的软件环境。对于初学者而言,在掌握基础知识的同时也要注重实践操作的重要性。 步骤如下: 第一步:访问海神之光的主页。 第二步:搜索相关内容,然后浏览展示的文章和教程; 第三步:根据需求查找并下载所需代码或阅读相关文章来解决问题或者学习新知识; 在实际的学习过程中需要注意以下几点: 1. 下载安装Matlab软件,并确保版本为R2020a或其他建议的版本。 2. 学习matlab的基础知识,可以通过课本进行复习和加深理解; 3. 利用互联网资源寻找更多相关资料来扩展自己的知识面; 4. 及时动手练习所学内容,避免理论与实践脱节的现象出现; 5. 如果遇到问题可以向博主求助。 海神之光在多个领域都具有丰富的经验和技术积累,包括但不限于路径规划、优化求解、神经网络预测等。对于有需求的人来说,可以通过私信的方式获取更多关于Matlab仿真的指导和帮助。
  • 线(LPC)
    优质
    线性预测分析与编码(LPC)是一种语音信号处理技术,通过建立声源信号的自回归模型来预测并压缩音频数据,广泛应用于通信和多媒体领域。 求出线性预测系数后,分别用白噪声和残差来模拟激励信号,并编码生成语音信号与原始声音进行比较。
  • QPSK通信系统MATLAB仿
    优质
    本研究深入探讨了QPSK调制技术在数字通信中的应用,并通过MATLAB进行了详细的系统性能仿真和分析。 本段落设计了一个QPSK仿真模型,用于分析QPSK在高斯信道中的性能表现。通过此次课程设计,能够更深入地理解QPSK系统的工作原理,并掌握传输比特错误率和符号错误率的计算方法。