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本文提出了一种线性移动平均递归滤波技术，以降低正交频分复用（OFDM）信号的峰均功率比（PAR）。 在过采样的OFDM系统中分析了所提出的低复杂度技术，并且还提出了过采样和线性滤波的OFDM信号的简单分布近似。 相应的时域线性均衡器被开发来恢复原始发送的数据符号。 通过广泛的计算机仿真，新滤波技术对过采样OFDM峰均功率比（PAR），功率谱密度（PSD）和相应的线性均衡器对频率选择性瑞利衰落信道传输符号误差率（ SER）性能进行了研究。 新提出的递归滤波方案可实现有吸引力的PAR降低，不需要额外的快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换（FFT / IFFT）操作，避免传输任何辅助信息，并减少了带外辐射。 同样，相应的线性接收机的性能也非常接近其频域对应的接收机。

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灰色预测模型代码matlab particle_Filter 这是python Intelligent Robotics Systems练习2：Particle Filter中的部分过滤器实现。 使用地标的移动机器人的蒙特卡洛定位考虑一个平面机器人，其三个DOF x =（x，y，θ）在大小为100×100的世界中运行。该世界包括m = {（（20，20）， （80，80），（20，80），（80，20）}，如图所示。机器人可以接受两个电机命令，一个转弯运动命令u1，（u1∈[0，2π））和一个向前运动命令u2（u2> 0）。 机器人的确定性运动模型由θ0 =θ+ u1，x 0 = x + u2 cosθ0，y 0 = y + u2 sinθ0给出。为了实现MCL算法，提供了两个Matlab类。 cWorld类定义机器人的世界，并包括绘图功能。 cRobot类初始化世界上具有任意姿势的机器人。 该类包括以下功能：•设置：设置机器人的新姿势•打印：将机器人的姿势打印到Matlab提示中•绘图：在世界上绘图机器人[不同的颜色和不同的绘图样式-“机器人”和可以选择“粒子”]•设置噪声：设置噪声

协同过滤的SCALA脚本，里面有注释，因为是初手，不足之处，希望各位大神海涵

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