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基于Chow算法的5G超密集网络功率分配Matlab仿真【含操作视频】

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简介：
本项目运用Matlab软件实现基于Chow算法的5G超密集网络中功率分配优化仿真实验，并提供详细的操作视频教程。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像及详细注释。操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：功率分配 3. 仿真效果：参考博客文章《基于Chow算法的5G超密集网络功率分配Matlab仿真》中的描述。 4. 内容：本项目是关于利用Chow算法进行5G超密集网络中功率分配问题的MATLAB仿真。Chow算法，也被称为“凸优化中的对偶分解法”，在资源分配领域表现出了显著的效果。对于5G超密集网络而言，基于这种凸优化方法可以确保通信质量的同时最小化能耗或最大化系统效率。 5. 注意事项：请确认MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置，具体操作步骤可参考提供的视频演示。

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  • 基于Chow算法的5G超密集网络功率分配Matlab仿真【含操作视频】
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    本项目运用Matlab软件实现基于Chow算法的5G超密集网络中功率分配优化仿真实验，并提供详细的操作视频教程。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像及详细注释。操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：功率分配 3. 仿真效果：参考博客文章《基于Chow算法的5G超密集网络功率分配Matlab仿真》中的描述。 4. 内容：本项目是关于利用Chow算法进行5G超密集网络中功率分配问题的MATLAB仿真。Chow算法，也被称为“凸优化中的对偶分解法”，在资源分配领域表现出了显著的效果。对于5G超密集网络而言，基于这种凸优化方法可以确保通信质量的同时最小化能耗或最大化系统效率。 5. 注意事项：请确认MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置，具体操作步骤可参考提供的视频演示。
     
  • 基于MATLAB的5G-NOMA非正交多址系统功率分配算法性能仿真，含操作视频及代码注释
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    本研究利用MATLAB对5G-NOMA非正交多址系统的功率分配算法进行了详尽的性能仿真，并提供了包含详细注释的操作视频和代码，旨在为相关领域研究人员提供便捷的学习与参考资源。 版本：MATLAB 2022a 领域：5G-NOMA（非正交多址） 内容描述： 本项目包含一个关于5G-NOMA系统的功率分配算法的性能仿真实现，其中提供了详细的仿真操作录像和带有中文注释的代码。所有操作录像均使用Windows Media Player播放。 在进行仿真时，请注意MATLAB左侧当前文件夹路径应当设置为程序所在的文件夹位置，具体步骤可以参考提供的视频教程。 公式： - `Cf = log2(1 + gamma_f)` - `Cnf = log2(1 + gamma_nf)` - `Cn = log2(1 + gamma_n)` - `Ca_f = log2(1 + gamm_f)` (注意：此处的`gamm_f`可能存在拼写错误，应为`gamma_f`) - `Ca_nf = log2(1 + gamm_nf)` (同样地，这里的变量名也可能是误写的) - `Ca_n = log2(1 + gamm_n)` 注意事项： 在运行代码之前，请确保MATLAB的工作目录设置正确。具体来说，需要将当前文件夹路径设为包含仿真程序的文件夹位置，以便顺利播放操作录像和执行相关代码。
     
  • 基于Matlab的大规模MIMO在5G中功率优化仿真（采用Dinkelbach与注水算法）+操作视频
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    本项目利用MATLAB进行大规模MIMO系统在5G通信中的功率优化仿真研究，结合Dinkelbach迭代及水填法提升系统性能，并提供详尽的操作视频教程。 领域：MATLAB编程学习 内容：大规模MIMO在5G中的功率优化仿真研究采用Dinkelbach算法与注水算法，并附有操作视频教程。 用途：适用于对Dinkelbach算法及注水算法感兴趣的本硕博研究人员，帮助其进行相关代码的学习和实践。 指向人群：面向本科、硕士、博士等教育科研人员使用 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行时，请通过调用主文件Runme_.m来启动程序，而非直接执行子函数。 3. 在操作过程中，请保证当前工作目录设置为工程所在路径（可通过查看并调整Matlab左侧的“Current Folder”窗口实现）。 具体的操作步骤可参考提供的视频教程。
     
  • 基于LTE和GMR异构网络的垂直切换算法MATLAB仿真【含操作视频】
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    本项目采用MATLAB进行仿真分析，设计了一种适用于LTE与GMR异构网络环境下的高效垂直切换算法。通过操作视频演示了具体实现过程及优化方案。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：垂直切换 3. 仿真效果：可以参考博客文章《基于LTE和GMR异构网络的垂直切换算法matlab仿真》中的描述。 4. 内容：本段落档介绍了在基于LTE（长期演进）和GMR（地面移动无线电，这里可能指WiMAX或其他特定区域的无线通信系统）的异构网络中进行垂直切换算法仿真的过程。该算法旨在实现不同类型的无线接入技术之间的高效、无缝连接转移。在这种异构环境中，包括宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝以及多种无线接入技术并存，以提供更好的覆盖范围和容量。 5. 注意事项：请确保MATLAB左侧的当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可以参考视频录像中的指导。
     
  • 基于LTE与WiMAX异构网络的垂直切换算法Matlab仿真【含操作视频】
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    本项目通过Matlab仿真研究了LTE与WiMAX异构网络中的垂直切换算法，包含详细的操作视频演示。 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：垂直切换 仿真效果：可以参考博客中的同名文章《基于LTE和WiMAX异构网络垂直切换算法的MATLAB仿真》来了解仿真的具体表现。 内容：本项目是关于基于LTE和WiMAX异构网络的垂直切换算法在MATLAB环境下的仿真。这种类型的切换发生在包含这两种无线通信技术（即，WiMAX与LTE）的混合网络环境中，移动用户设备（UE）能够从一个接入网无缝过渡到另一个接入网，从而确保服务质量和用户体验的一致性。这不同于传统的同质网络内部的小区间切换操作，因为涉及到不同技术和核心网之间的转换。 注意事项：在运行MATLAB程序时，请注意左侧显示的当前文件夹路径应当是包含该仿真代码和相关资源的位置，并且可以参考视频录像以获取更多细节信息。
     
  • 基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法Matlab仿真及操作录像
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    本项目采用MATLAB实现基于SRCNN（超分辨率卷积神经网络）的图像超分辨率重建，并附有详细的操作和仿真实验录像。 % 使用SRCNN进行图像处理 im_h = SRCNN(model, im_b); %% 去除边界 im_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]); im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255), [up_scale, up_scale]); im_b = shave(uint8(im_b * 255), [up_scale, up_scale]); %% 计算PSNR值 psnr_bic = compute_psnr(im_gnd, im_b); psnr_srcnn = compute_psnr(im_gnd, im_h);
     
  • 基于ICP算法的三维点云配准Matlab仿真及操作视频
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    本资源提供基于ICP（Iterative Closest Point）算法的三维点云数据配准技术详解，包括Matlab仿真代码和操作视频教程。 领域：MATLAB中的ICP算法 内容介绍：本项目提供了一个基于迭代最近点（ICP）算法的三维点云配准仿真程序及其操作视频教程，适用于希望学习和理解ICP算法编程的学生与研究人员。 使用指南： - 适用人群：本科生、研究生及博士生等教育科研人员。 - 软件要求：建议在MATLAB R2021a或更高版本中运行项目文件。请确保将当前工作目录设置为工程所在路径，然后运行主程序文件“Runme_.m”，而不是直接调用子函数。 注意事项： - 运行前，请确认已正确配置了MATLAB的当前文件夹窗口至项目的根目录。 - 详细的操作步骤和演示视频可帮助用户更好地掌握如何使用提供的代码进行仿真操作。
     
  • 基于MIMO系统的MRC分集接收误码率的MATLAB仿真及操作视频
    优质
    本资源提供基于MIMO系统采用最大比值合并(MRC)分集技术的误码率分析的MATLAB仿真代码和详细的操作演示视频，适用于通信工程研究与学习。 领域：MATLAB 内容：基于MIMO系统的MRC分集接收误码率性能的MATLAB仿真及代码操作视频 用处：用于学习MRC分集接收算法编程 指向人群：本科、硕士、博士等教研人员的学习使用 运行注意事项：请确保使用的是2021a或更高版本的MATLAB进行测试，运行文件夹内的Runme_.m脚本而不是直接调用子函数。此外，请在操作时注意将MATLAB左侧当前工作目录窗口设置为工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的仿真视频教程中的演示内容。
     
  • 【含操作视频】FCM算法数据聚类Matlab仿真
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    本资源提供FCM（模糊C均值）算法的数据聚类Matlab仿真代码及操作视频，详细演示了如何使用该算法进行数据分析和分类。适合科研学习与实践应用。 领域：MATLAB FCM算法数据聚类 内容：FCM算法数据聚类的MATLAB仿真操作视频。 用处：适用于学习如何使用编程实现FCM算法的数据分类。 指向人群：面向本科生、研究生及博士生等进行科研和教学的学习者。 运行注意事项： 1. 需要使用MATLAB 2021a或更新版本。 2. 运行时请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本，不要直接调用子函数文件。 3. 确保在当前工程路径下操作，并将MATLAB左侧的“Current Folder”窗口设置为该路径。 具体的操作步骤可以参考提供的视频教程进行学习和实践。
     
  • 基于MATLAB的TPC译码误码率仿真及操作视频
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行TPC编码方案译码误码率仿真的教程与操作视频，帮助用户深入理解通信系统中的纠错编码技术。 领域：matlab，TPC译码算法 内容介绍：基于matlab的TPC译码误码率仿真+操作视频 用途说明：适用于学习TPC译码算法编程的学生与研究人员。 目标人群：本科、硕士及博士等教研人员和学生使用。 运行须知：请确保使用的是Matlab2021a或更高版本进行测试，直接执行文件夹内的Runme_.m脚本即可，不要单独运行子函数文件。同时，请在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程路径。 具体操作步骤可参考提供的操作录像视频并按照其中演示的方法来进行。