基于ADMM无穷范数检测算法的MIMO通信系统信号检测MATLAB仿真,对比ML,MMSE,ZF以及LAMA
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）```global MR%表示接收天线的数量global MT%表示发射天线的数量global mods%调制方式 global iters2%LAMA 算法的迭代次数global theta...
通信系统中ZF,ML,MRC以及MMSE四种信号检测算法误码率matlab对比仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 通信系统中ZF（Zero Forcing，零迫）、ML（Maximum Likelihood，最大似然）、MRC（Maximum Ratio Combining，最大比合并）和MMSE（Minimum Mean Square Error，最小均方误差）是四种常见的信号检测算法。这些算法在通信系统中用于从...
m扩展索引OFDM(Spread-OFDM-IM)matlab仿真,信号检测对比ZF,MMSE,ML等方法
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于索引调制的OFDM(OFDM-IM,OFDM with Index Modulation)技术被提出,在频率选择性衰落信道上提升了系统的分集增益,特别是在较低频谱效率场景下能够有效降低系统的误比特率。在OFDM-IM方法中,特殊的索引信息传输方式以及索引结构的设计对分集增益的提高,引发了广泛的关注。如何通过...
【使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类】基于两种技术（ML和DL）对音频数据（城市声音）进行分类（Matlab代码实现）
1 概述使用机器学习和深度学习对城市声音进行分类是一个有趣的研究课题。下面是一种基本的方法，结合了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术：1. 数据收集和预处理：收集大量城市声音的音频数据集。可以使用麦克风或其他录音设备在不同城市环境下进行采集。确保采集到的音频数据有足够的多样性和代表性。对音频数据进行预处理，如音频剪辑、采样率调整、去噪等。2. 特征提取：从音频数据中提取有代表性的特征向量。可....
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述近年来，随着可再生能源的并网以及非线性负载和固态开关器件的数量不断增加，导致了大量严重的电能质量问题。同时，精密电子设备的广泛使用需要极高质量的电源。为合理有效地改善电能质量，电能质量扰动问题的准确分类....
基于ML算法、Schmidl & Cox算法、Minn算法、Park 算法实现OFDM系统的时间同步附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
m基于MIMO通信系统的半盲信道估计算法matlab仿真,包括QPSK,ML检测,Turbo编译码等
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示，而“好”的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法。 无线通信系统的性能很大程度上受到无线信道的影响，如阴影衰落和频率...
基于matlab的球形译码的理论原理和仿真结果,对比2norm球形译码,无穷范数球形译码,ML检测
1.算法描述 多输入多输出（MIMO）系统通过使用考虑了时间和频率资源，多个用户，多个天线和其他资源的多个维度，可以增强通信系统的性能。在提高性能的同时，由于检测问题是NP-Complete，因此这些系统在检测方面提出了困难的计算挑战，并且对具有多项式复杂度的次优解决方案的需求也在不断增长。 机器学习领域的最新进展，特别是深度神经网络在解决几乎任何工程领域的许多问题方面的成功，表明使...
ML之RF：基于Matlab利用RF算法实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度(better)预测肿瘤的是恶性还是良性
输出结果更新中实现代码%RF：RF实现根据乳腺肿瘤特征向量高精度(better)预测肿瘤的是恶性还是良性load data.mata = randperm(569);Train = data(a(1:500),:);Test = data(a(501:end),:);P_train = Train(:,3:end);T_train = Train(:,2);P_test = Test(:,3:e....
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