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Channel estimation with two-time scales for RIS

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简介：
本文提出了一种基于双时间尺度的创新信道估计方法，专门针对重新配置智能表面（RIS）技术，以提高通信系统的性能和效率。 Two-timescale channel estimation for reconfigurable intelligent surface aided wireless communications是一种RIS信道估计方法，包含相关文献及MATLAB代码。

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  • Channel estimation with two-time scales for RIS
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    本文提出了一种基于双时间尺度的创新信道估计方法，专门针对重新配置智能表面（RIS）技术，以提高通信系统的性能和效率。 Two-timescale channel estimation for reconfigurable intelligent surface aided wireless communications是一种RIS信道估计方法，包含相关文献及MATLAB代码。
     
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  • A Java Tool for Investigating State Estimation with the Kalman Filter...
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  • Robust Motion Deblurring via Two-Phase Kernel Estimation
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    本文探讨了加权最小二乘法(WLS)在电力系统状态估计中的应用，通过优化算法提高电网数据准确性与可靠性。 使用加权最小二乘法进行电力系统状态估计。测量数据包括电压幅值、功率注入和功率流。
     
  • Time Series Forecasting with Deep Learning
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  • Channel Models for WINNER II
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  • Cost Aggregation across Scales for Stereo Matching 源代码
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    本项目提供了一种用于立体匹配的成本聚合跨尺度方法的源代码实现，有助于提升深度信息估计的准确性和效率。 立体匹配Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching论文的源代码使用C++编写，并可在Visual Studio 2019上实现。需要进行一些属性配置后即可运行，已通过测试验证可以实现功能。