大规模多输入多输出（MIMO），也称为超大型MIMO系统，是5G的一种吸引人的技术，可以提供比4G更高的速率和功率效率。 线性预编码方案能够实现接近最佳的性能，因此比非线性预编码方案更具吸引力。 但是，大规模MIMO系统中的常规线性预编码方案（例如正则归零强制（RZF）预编码）具有接近最佳的性能，但由于需要大尺寸的矩阵求逆，因此具有较高的计算复杂度。 为了解决这个问题，我们利用Cholesky分解和Sherman-Morrison引理，通过在大规模MIMO系统中利用渐近正交信道特性，提出了基于CSM（Cholesky和Sherman-Morrison策略）的预编码方案来进行矩阵求逆。 根据误码率（BER）和平均总和率对结果进行数字评估。 与逆矩阵的Neumann级数逼近相比，得出的结论是，在大规模MIMO配置中，通过较少的运算，基于CSM的预编码的性能优于常规方法。

算法：给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 则中位数是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5

文章目录1. 基本思想2. 代码实现2.1 递归实现2.2 优化—非递归实现3. 性能分析 1. 基本思想 在数列排序中，如果只有一个数，那么它本身就是有序的；如果只有两个数，那么一次比较就可以完成排序。也就是说，数越少，排序越容易。那么，如果有一个由大量数据组成的数列，我们很难快速地完成排序，该怎么办呢？可以考虑将其分解为很小的数列，直到只剩一个数时，本身已有序，再把这些有序的数列合并在一起，执行一个和分解相反的过程，从而完成整个数列的排序。 归并排序与快速排序的思想基本一致,唯一不同的是归并排序的基准值是数组的中间元素 快排 Link：[排序算法] 6. 快速排序多种递归、非递归实现及性能

设双链表表示的线性表L=（a1,a2,....,an），试写一时间复杂度为O（n）的算法，将L改造为L=（a1,a2,,,,an....,a4,a2）。

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通过分析非线性、非平稳、非周期信号的二值化与四值化的粗粒化编码对 Lempel-Ziv复杂度的影响,发现粗粒化的程度会对Lempel-Ziv复杂度产生显著影响;随着粗粒化精度的提高, Lempel-Ziv复杂度增加,计算难度增大,但其灵敏度也相应增加。在应用粗粒化编码计算 LempelZiv复杂度时,应正确选择适当的粗粒化程度。