瑞利信道MATLAB仿真，多径信道瑞利衰退信道jaker模型改进

瑞利随机变量 创建一个或数组，其中填充了来自的。 安装 $ npm install distributions-rayleigh-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-rayleigh-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个或填充了来自Rayleigh分布的绘图。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从Rayleigh分布返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~1.683, ~1.603, ~0.473, ~1.485, ~

通信系统中，瑞利衰落模型常用来描述信号的多径传播，是包络和相位随机缓慢变化的正弦波（窄带随机过程），无直达路径，相位服从均匀分布，包络服从瑞利分布。

利用MATLAB实现了基于and准则的瑞利衰落信道频谱感知，对了解and准则以及频谱感知技术有一定的帮助

此代码绘制了瑞利信道的接收器操作特性 (ROC) 曲线。 检测概率和误报概率的公式取自以下论文： 迪格姆，FF； Alouini, M.-S.; Simon, Marvin K.，“关于衰落信道上未知信号的能量检测”，通信，IEEE 交易，第 55 卷，第 1 期，第 21,24 页，2007 年 1 月。

瑞利衰落matlab代码硬件失真相关性对UL大规模MIMO频谱效率的影响可忽略不计 这是与以下科学文章相关的代码包： Emil Bjornson，Luca Sanguinetti，Jakob Hoydis，“，” IEEE Transactions on Communications出现。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 本文以Massive MIMO为重点，分析了多天线基站中由硬件损伤造成的失真如何影响上行链路频谱效率（SE）。 这种失真在整个天线上是相关的，但通常被近似为不相关的，以便于（易处理的）SE分析。 为了确定该近似值何时准确，首先发现了失真相关性的基本属性。 然后，我们分别分析由三阶非线性和量化引起的失真相关性。 最后，我们对SE进行了数值研究，结果表明，当有足够多的用户时，在Massive MIMO中可以安全地忽略失真相关性。 在iid瑞利衰落和相等的信噪比（SNR）下，这种情况发生于五个以上的发射用户。 其他通道模型和SNR变化对精度的影响很小。 我们还展示了在接收组合中考

北分瑞利光度计仪器电脑端控制软件，支持用计算机控制光度计并采集数据

假设砂轮磨粒形状为圆锥形，其突出高度服从瑞利分布，在磨削过程中均参与切削且切除材料。在此基础上，推导出在平面磨削过程中与磨削参数和砂轮磨粒密度相关的未变形磨屑厚度的计算表达式。磨削力包括磨削变形力和摩擦力2部分。基于未变形磨屑厚度的计算表达式，推出磨削变形力的计算表达式；考虑摩擦系数是关于磨削参数的函数而非某一常值，得到摩擦力的计算表达式。综合上述2种计算表达式，建立磨削力预测模型。然后，通过将预测值与实验数据进行对比分析，得出预测值与实验值的最大相对误差小于25%，平均相对误差小于15%，从而验证了该预

基于MATLAB的QPSK在瑞利、高斯和莱斯信道下仿真.zip

瑞利衰落信道的BER-VS-SNR 该代码绘制了瑞利衰落信道中误码率随信噪比变化的曲线