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Matlab信道编码代码-DeepIRS：DeepIRS项目的代码仓库

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简介：
DeepIRS项目是专注于利用深度学习技术改进无线通信系统中信息传输效率的研究工作。该项目在GitHub上提供了基于Matlab实现的信道编码相关代码，以支持学术研究和工程开发中的复杂信号处理需求。 信道编码的MATLAB代码位于DeepIRS项目代码存储库中。主文件是main_deepIRS.m（代表深层智能反射面），可以在MATLAB中以分节方式运行它。该文件调用了其他几个函数/脚本，其中一些是我开发的，另一些是从Al-Khateeb等人的代码借用而来的，用于从他们的DeepMIMO数据集中生成通道信息。当前情况下，信道仅被生成为圆对称复高斯形式，并包含直接链接。目前仍在等待Al-Khateeb更新其使用光线追踪数据的数据集。

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  • Matlab信道编码代码-DeepIRS：DeepIRS项目的代码仓库
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    DeepIRS项目是专注于利用深度学习技术改进无线通信系统中信息传输效率的研究工作。该项目在GitHub上提供了基于Matlab实现的信道编码相关代码，以支持学术研究和工程开发中的复杂信号处理需求。 信道编码的MATLAB代码位于DeepIRS项目代码存储库中。主文件是main_deepIRS.m（代表深层智能反射面），可以在MATLAB中以分节方式运行它。该文件调用了其他几个函数/脚本，其中一些是我开发的，另一些是从Al-Khateeb等人的代码借用而来的，用于从他们的DeepMIMO数据集中生成通道信息。当前情况下，信道仅被生成为圆对称复高斯形式，并包含直接链接。目前仍在等待Al-Khateeb更新其使用光线追踪数据的数据集。
     
  • MATLAB多径信道DOA估计代码：Direction of Arrival项目代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的多径信道中信号到达方向（DOA）估计的代码。通过先进的算法，该代码能够有效识别和定位空间中的多个信号源，适用于雷达、无线通信等领域的研究与开发工作。 在MATLAB中进行多径信道的到达方向（DoA）估计代码编写如下：2021年1月17日由威尔·霍华德完成。`main.m`文件包含了四种运行类型： - single: 使用给定参数执行单次试验，并展示时间平滑与不平滑的结果图像。 - snr_sweep: 进行length(par.snrSweep)*par.Trials次数的试验，然后显示每个信噪比（SNR）值下平均的时间平滑DR-MUSIC均方根误差（RMSE）图。 - block_sweep: 同样进行length(par.blockSweep)*par.Trials次实验，并展示每个块大小下的时间平滑DR-MUSIC RMSE结果图像。 - ml_gen: 生成一个用于训练机器学习模型的数据集，该数据集的规模为par.Trials。同时提供RMSE值以验证数据质量。 所有参数都存储在一个名为“参数”的结构体中。信号设置包括： - par.signal_length=2^13; 这意味着信号长度足够长以便适用于块*（快照+间隔）。
     
  • JavaWeb仓库管理系统的项目源码_java代码_src.zip
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    本项目提供一个基于Java Web技术实现的仓库管理系统源代码。系统采用MVC设计模式开发，实现了入库、出库及库存查询等主要功能。 Javaweb仓库管理系统项目源码_java代码_src.zip
     
  • UML期末项目：仓库管理系统的代码库.zip
    优质
    本代码库为UML课程期末项目成果，包含一个完整的仓库管理系统源码。系统采用UML图设计，并实现了仓储物资的入库、出库及库存查询等功能。 UML期末大作业仓库管理系统.zip
     
  • 立体仓库仿真PLC代码(GXW)及Factoryio项目
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    本资源提供立体仓库仿真PLC代码GXW与Factoryio项目文件，适用于自动化工程学习和实践，帮助用户深入了解仓储物流系统设计。 立体仓库仿真PLC代码（GXW）和立体仓库Factoryio项目是学习PLC的好资料。
     
  • MELP源代码：Matlab的MELP编解码器-_matlab项目
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    这段简介可以这样描述： 该项目为一个基于MATLAB实现的MELP（Medium-Equivalent Low-Power）语音编码器与解码器的开源源代码集合，适用于语音信号处理的研究和教学。 大多数 MELP 源代码是用 C 编写的，但这个版本是用 Matlab 编写的。
     
  • 信道编码Matlab代码-Ultrasound_TMI：超声图像重建
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    本项目提供基于Matlab实现的信道编码技术应用于超声图像重建的代码，旨在提升医学影像质量与诊断准确性。 信道编码的MATLAB代码由尹纸、韩勋、Shuaat Khan、Jaeyoung Huh 和 JongChul Ye 编写。“使用深度学习从子采样的RF数据中高效地进行B模式超声图像重建。”发表于IEEE医学影像交易（2018）。请运行MatConvNet的文件vl_compilenn.m来编译matconvnet。安装设置后，请运行一些培训示例。训练有素的网络已上传，名称为“SC2xRX4（下采样）CNN”。测试数据位于data\cnn_sparse_view_init_multi_normal_dsr2_input64文件夹中，其尺寸如下：Test_data=64x384x1x2304（通道x扫描线x帧x深度）。使用建议的算法执行测试，请按照以下步骤操作： - 使用DNN4x1_TestVal作为输入数据； - 运行MAIN_RECONSTRUCTION.m。
     
  • 汉明码Matlab仿真代码-ChannelCoding：部分信道编码的MATLAB仿真
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的部分信道编码仿真工具，重点演示了汉明码的编解码过程，并分析其在不同信道条件下的性能。 汉明码MATLAB仿真代码包含一些信道编码的MATLAB模拟，包括Hamming(7,4)和Hamming(15,11)编码技术在matlab中的实现。
     
  • OFDM信道估计-MATLAB代码.zip_OFDM信道估计_MATLAB代码_swimroq_信道估计
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    本资源包含用于OFDM（正交频分复用）系统中的信道估计的MATLAB代码，适用于通信领域研究与学习。由swimroq提供，帮助用户理解和实现OFDM技术中的关键步骤。 关于OFDM信道估计的一种代码，希望读者能多提意见，有则改之，无则加勉。
     
  • 纳什均衡的Matlab代码-Personal_coding_projects:个人编码项目
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    本项目是个人编程作品集的一部分，专注于用MATLAB实现经典的博弈论概念——纳什均衡。通过简洁高效的代码，演示在不同策略组合下达到最优解的过程。适用于学习和研究博弈理论及应用的初学者与进阶者。 纳什均衡的MATLAB代码欢迎使用哈维尔的编程产品组合。 Python脚本： - 经济学相关脚本：正常游戏的纳什均衡计算。 - 预期效用降低三角形：阿莱悖论。 - 效用冷漠曲线可视化。 - OLS回归分析可视化。 - 可视化脚本 - Boid行为模拟。 - 康威的生命游戏可视化。 一个使用Python和R进行网络抓取和文本分析的项目。 R脚本： - PISA2015的OLS回归。 - PDF处理管道。 MATLAB编程简介（带有Python补充）： - 编码入门练习：OLS系数估计、随机过程示例。 - 简单的2x2纳什均衡计算。 - 简单Solow模型。 - 供需含税分析。