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Matlab资源分配代码，参考论文及相关代码：Machine-Learning-based-Wireless-Communication...

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简介：
该MATLAB资源分配的代码，是建立在机器学习应用于无线通信优化问题研究论文和代码基础之上构建的。它汇集了大量利用机器学习算法解决无线通信优化问题的论文及配套代码。 任何形式的贡献都将得到高度认可和赞赏。 该项目主要集中于资源分配以及信道分配方面的研究工作。 此外，我们特别希望收集并整理那些基于PyTorch框架实现的论文和代码实例。 无论这些论文或代码的质量如何，我们都将其纳入我们的资源列表之中。

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  • MATLAB-Based MIMO-OFDM Wireless Communication Systems.zip
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    本资源为基于MATLAB的MIMO-OFDM无线通信系统设计与仿真代码集锦，适用于研究及教学用途，帮助用户深入理解现代无线通信技术。 MIMO-OFDM无线通信与MATLAB（pdf + code）
     
  • Simulation of Wireless Communication Systems Based on Principles...
    优质
    本研究基于无线通信系统的基本原理，采用仿真技术来评估和优化其性能。通过模拟不同场景下的信号传输特性，探讨了提高数据传输效率与可靠性的方法。 The principle of communication systems simulation with wireless applications involves modeling and analyzing the behavior of wireless communication networks to optimize performance, reliability, and efficiency. This process is crucial for developing new technologies and improving existing ones in the field of telecommunications.
     
  • Cart回归Matlab代码-Machine-Learning-IN-BeiJing:Python与R及Matlab
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    这段代码是关于在MATLAB中实现机器学习算法的内容，作为Machine Learning IN Beijing项目的一部分，该项目还包括使用Python和R语言进行的数据科学实践。 这次来北京主要是想学习一些东西。因此我决定使用Matlab代码来进行计算。如果不行的话再尝试用R语言进行数据挖掘。 分类算法： - 决策树 - 支持向量机 - K-近邻 - 贝叶斯聚类 分析方法： K-means；K-中心；DBSan 预测模型： 线性回归和非线性回归（如 CART 回归） 关联分析包括统计数据挖掘流程，涵盖商业理解、数据理解和准备阶段。在这一过程中会构造最终的数据集合，并进行净化与转换操作。 接下来是建立并选择各种技术的模型，在这个步骤中调整和优化各个参数以形成最佳个体模型。 - 模型评估 - 发布 1. 数据清洗： 解决不完整数据以及错误噪声，其中误差处理包括偏差分析、回归分析及规则库等方法。对于重复记录的数据（如套牌车问题）可能是一个值得研究的课题。 实际应用案例：车辆轨迹数据清洗，在北京有超过12712辆出租车在特定时间内的GPS采样点共计3亿多个，平均每个车辆每天约产生260个左右的采集点。需要处理不真实的数据（例如超出北京市范围）和高速行驶的情况（速度大于90km/h）。
     
  • 随机分配算法的Matlab代码-OffloadingMechanisms：与我论文相关的代码
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    本段代码为实现随机分配算法在离负荷机制中的应用而编写，适用于相关学术研究及仿真分析，直接关联于我的毕业论文内容。 随机分配算法的MATLAB代码用于硕士论文《联合异构边缘与雾系统的资源分配：匹配博弈方法》。此项目包含多个文件来处理不同的机制： - DataGenerator.java: 生成用户设备（UE）请求及服务器容量，同时创建评估所需的成本和评价。 - Main.java: 实现了一种无需货币兑换的多对一匹配算法。四种主要算法如下： - 延迟接受算法：适用于文中提到的Intra-EFS卸载机制。 - 随机分配算法：纯粹随机选择服务器来处理请求。 - 波士顿机制: 作为对比，与Intra-EFS卸载机制进行比较的一种方法。 - 没有内部EFS卸载：仅最近的服务器能够响应请求。 由于偏好函数定义的不同，这些算法的结果会有所差异。因此，在代码中存在一个可以调整偏好功能的部分供有兴趣的研究者查看和修改。 - Main2.java: 同样实现了一种多对一匹配算法但加入了货币兑换机制，并且需要添加epsilon值来调节。 - PerformanceEvaluation.java 和 PerformanceEvaluation2.java：用于评估不同方法的性能。
     
  • Machine-Learning-Based-Cars-and-Pedestrians-Tracker
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    简介：本项目旨在开发一种基于机器学习技术的车辆和行人追踪系统，通过智能算法准确识别并跟踪道路上的不同对象，提升交通安全与效率。 汽车和行人追踪器是一个使用Python和OpenCV构建的机器学习模型。它需要一个视频文件，并通过在其周围绘制矩形来检测汽车和行人。在这个项目中，我使用了预训练的cascade分类器，该分类器利用haar特征来识别对象。Haar特征就像积木一样，由两个部分组成：一部分是深色的，另一部分是浅色的。分类器会计算这两个部分中的像素数量，并将特定区域内的那些像素相加并进行比较以确定是否为所需目标。 应用程序的工作原理如下：首先使用OpenCV的VideCapture()函数从视频文件中捕获每个单独帧，然后通过read()函数读取这些帧并将它们转换成灰度图像（利用cvtColor()函数），因为这种格式需要较少的计算能力，并且在处理时间上更为高效。当图像以RGB格式存储时会包含更多的数据包，这会导致额外的计算负担。
     
  • MATLAB主成分回归代码及实例-Machine-Learning:机器学习
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    本项目提供了使用MATLAB进行主成分回归（PCR）的代码和案例研究，旨在帮助理解在机器学习中如何应用PCA降维并结合线性回归模型。适合初学者快速上手实践。 该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的Python实现。对于课程中的许多作业，系统会指导您创建如线性回归和逻辑回归等算法的完整、独立的Octave/MATLAB实现。其余作业则依赖于课程作者提供的其他代码。在本存储库中，我大多使用了像Scikit-learn这样的现有Python库进行改写。参考：Coursera机器学习课程中的主成分回归示例及Matlab代码。
     
  • GANs及相关代码和文档资源
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    本资料库汇集了关于生成对抗网络（GANs）的相关代码与文档资源，旨在为研究者及开发者提供全面的学习和实践支持。 入门到实践应用的生成对抗网络GANs文档及代码资源整合。
     
  • MSP430-HART代码及相关资源
    优质
    本资源提供详细的MSP430系列微控制器与HART通信协议实现的代码及文档，包括硬件配置、软件编程示例和调试技巧，适用于工业自动化领域工程师。 这段文字描述的是一个完整的HART从机代码示例，不同于其他只包含单一文件的版本，这个代码可以全面结合使用。
     
  • ENS论文和相关源代码
    优质
    本资源包含关于ENS（以太坊域名服务）的核心论文及配套源代码，详细解析了ENS的工作原理及其技术实现细节。 An Efficient Approach to Non-dominated Sorting for Evolutionary Multi-objective Optimization及配套源代码。
     
  • 吴恩达的Machine Learning课程相关Jupyter代码（第二课P42-100）
    优质
    本资源提供了吴恩达在Coursera上关于机器学习课程第二部分从第42讲到第100讲的Jupyter Notebook实践代码，便于学习者动手练习和巩固所学知识。 吴恩达的Machine Learning课程提供了一个包含PPT和一系列基于Jupyter Notebook的Python代码的压缩包，主要用于教授机器学习的基础知识。 此资源适合对机器学习和Python编程感兴趣的初学者使用，并可以结合作者整理的相关笔记进行深入理解。