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大规模多输入多输出（MIMO）技术的概述。

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简介：
该篇大规模MIMO综述论文，系统性地总结了在点对点、单小区多用户以及多小区多用户通信场景下，小区的通信性能表现。

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  • MIMO-SVR：多输入多输出支持向量回归
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    MIMO-SVR是一种先进的机器学习技术，它结合了多输入多输出系统与支持向量回归的优势，有效提高了复杂数据建模和预测精度。 mimo-svr 是一种多输入多输出支持向量回归方法，由 Fernando Pérez-Cruz 开发并进行了代码端口。请引用以下文献：William J. Brouwer、James D. Kubicki、Jorge O. Sofo 和 C. Lee Giles 的《应用于凝聚态物质结构预测的机器学习方法调查》；以及 Sánchez-Fernández, M., de Prado-Cumplido, M., Arenas-García, J., Pérez-Cruz, F. 的《SVM 多重回归在多输入多输出系统中的非线性信道估计》，发表于 IEEE Trans。信号过程，52(8)，2298-2307，2004。 此外，在目录中包含一个小的训练/测试集，该集合对应于产生光谱的相应原子结构的压缩 NMR 数据 (x) 和晶胞参数 (y)。
     
  • BP_bp多输入_MATLAB神经网络_多输出预测_多输入多输出模型
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    本项目采用MATLAB开发BP神经网络模型，用于实现复杂系统中的多输入多输出预测。通过优化算法提高模型精度和泛化能力，适用于各类时间序列分析与预测任务。 传统神经网络训练模型可以用于实现多输入多输出的预测功能。
     
  • 具有发射端已知信道状态信息的MIMO系统——MIMO多输入多输出天线技术
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    本研究探讨了在具备发射端已知信道状态信息条件下的MIMO（多输入多输出）系统，重点分析其通信性能与传输效率，并提出优化算法以提升数据吞吐量和链路稳定性。 在发射端已知信道状态信息的MIMO系统中，...
     
  • 大规模MIMO概述
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    大规模MIMO技术是5G及未来通信的关键组成部分，通过部署大量天线元素来显著提升系统容量和频谱效率。 这篇关于大规模MIMO的综述论文总结了点对点、单小区多用户以及多小区多用户的通信性能情况。
     
  • Keras多输入多输出模型代码.zip
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    本资源提供了一个使用Python编程语言和深度学习框架Keras实现的多输入多输出模型完整代码。该示例旨在帮助开发者理解和构建复杂的数据处理与预测系统，适用于回归、分类等多元任务场景。下载后请根据实际情况调整参数及数据集路径以达到最佳效果。 使用Keras创建一个可以处理多个输入的神经网络模型，其中一个输入是房子图片，另一个输入则是数值属性数据。这个混合数据集将用于训练卷积回归模型，并且该代码示例还包括如何准备包含图像的数据集以及相关的教程内容。
     
  • 基于SVM的多输入多输出预测模型
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    本研究构建了基于支持向量机（SVM）的多输入多输出预测模型，旨在提升复杂系统中的数据预测精度与效率。 1. SVM支持多输入多输出 2. 突破了传统多输入单输出的模式
     
  • Keras多输入多输出案例（多任务）
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    本案例介绍如何使用Keras构建一个多输入和多输出模型以实现多任务处理，涵盖数据预处理及模型训练流程。 本段落主要介绍了使用Keras进行多输入多输出实例（即多任务）的实现方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章了解具体内容吧。
     
  • BP神经网络在多输入单输出及多输入多输出预测中的应用
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    本研究探讨了BP（反向传播）神经网络在处理多输入单输出以及多输入多输出系统预测任务中的应用效果，分析其优势与局限性。 BP神经网络可以应用于多输入单输出以及多输入多输出的预测问题。
     
  • 多输入多输出(MIMO)系统广义奈奎斯特(Nyquist)曲线的绘制
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    本研究探讨了如何在MIMO系统中绘制广义奈奎斯特曲线，分析其稳定性与性能特性，为控制系统设计提供理论支持。 多输入多输出系统奈奎斯特曲线绘制已亲测可用，文章验证结果表明完美运行。使用nyqmimo函数（G）%其中G为所需绘制的MIMO系统的开环传函矩阵。
     
  • 基于模型预测控制的多输入多输出(MIMO)系统：利用二次规划进行MIMO系统的仿真-MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB平台，探索了在多输入多输出（MIMO）控制系统中应用模型预测控制技术，并采用二次规划方法进行系统仿真和优化。通过该研究，旨在提高复杂工业过程的自动化管理水平与效率。 这些脚本用于设置并模拟通用多输入多输出 (MIMO) 控制系统的模型预测控制。当线性化状态空间模型或传递函数作为函数的输入时，可以执行上述操作。然而，在实际应用中工厂模型通常是非线性的。 二次规划被用来使系统在规定的时间范围内达到设定点的目标值。文件的具体描述如下： - `run_MPC.m`：设置并运行模拟的主要脚本。 - `MPC_simulation.m`：遍历时间并在每次迭代过程中确定当前时刻的输入变量。 - `MPC_calculation`: MPC控制器通过基于对象线性化模型查看前向的时间范围来解决二次问题。 - `MPC_plant.m`：在工厂中实现当前时间的输入矢量。通常，实际的对象模型可以是非线性的。 此外，还有一个名为`Addnoise.m`的功能函数公式和原始代码由瑞典KTH大学的Elling W. Jacobsen编写，用于向主信号（即工厂输出）添加噪声，基于信号的数量级以及指定的噪声百分比或标准值。