说明：在单载波通信系统中，符号周期必须远远大于延迟时间，以避免符号间干扰 （ISI） [1]。由于数据速率是符号周期成反比的有长符号周期意味着低数据率和沟通效率低下。多载波系统，如有限差分法 （aka： 频分复用），在光谱中总的可用带宽划分为多个运营商传输并行 [2] 的子带。整体高数据速率可以通过放置载...

word odm 概述

说明：应用背景正交频分复用（OFDM）是一种流行的高数据速率无线传输方法，特别是在无线通信领域。编码的正交频分复用（p-ofdm）提供了额外的优势，包括更大的抗多径的影响渠道。 ；OFDM是更敏感接收机中的频率误差比单载波传输。在这个我们介绍了最大似然检测器 ； ； ；（丢帧法）为p-ofdm，在AWGN...

matlab 算法 系统 同步 使用 估计 最大

说明：无线传感器网络系统通常包括传感器节点、 汇聚节点和管理节点。大量的传感器节点部署在监视区域，构成一个网络通过自组织的方式。沿着其他的节点一个接一个，将达到汇聚节点的多跳路由协议后，最后达到管理节点通过有线传输数据由传感器节点监测和 （或） 无线互联网 [2]。能源，过程中信号的能力，是非常有限的传感...

matlab 能量

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的...

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说明：更好的源码，所有的程序可以运行，希望有所帮助。 ！OFDM （正交频分复用） 是正交频分复用技术，OFDM 是 MCM 多-CarrierModulation，实际上是一种多载波调制。其主要思想是： 通道被划分成几个是饺子、 通道和高速数据信号被转换成并行低速数据流，每个通道上传输的调制。正交信号可...

matlab ofdm 系统

说明：包括数据分析、绘图等等,应用小区域方差对比，程序简单，LDPC码的完整的编译码，本程序的性能已经超过其他算法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，对HARQ系统的吞吐量分析，是路径规划的实用方法，主要为数据分析和统计。

说明：用于信号特征提取、信号消噪，迭代自组织数据分析，双向PCS控制仿真，使用拉亚普诺夫指数的公式，进行波形数据分析,是路径规划的实用方法。

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