matlab均方误差的代码2x2 MIMO发射机中反向串扰对NMSE和频谱效率的影响 这是与以下科学文章相关的代码包： PeterHändel，ÖzlemTugfe Demir，EmilBjörnson，DanielRönnow，“，” IEEE Transactions on Communications，第一卷。 68，没有2020年7月，第4277-4292页。 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 我们考虑了2 x 2发射机中的反向串扰，这是由于从发射机输出到输入的串扰或输出串扰和阻抗失配的组合引起的。 我们通过反馈网络以及三阶功率放大器非线性来分析其影响。 我们利用Bussgang分解将发射机的失真输出信号表示为输入的线性变换加上不相关的失真。 解析地表示失真信号和所需放大信号之间的归一化均方误差（NMSE），并得出使两个分支的最坏NMSE最小的最佳闭合形式功率补偿。 在论文的第二部分中，提出了可实现的频谱效率（SE），用于从该“脏”发射机到另一个单天线接收机的通信。 通过利用硬件特性，

利用matlab 自动绘制误差直方图，自动分类，统计不同误差范围内观测值个数，并自动绘制误差直方图。

为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度，针对该算法的不足之处，提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性，对平均跳距进行修改，并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明，在不规则网络环境下，改进算法的定位精度得到明显提高。

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4、误差分析 例 记方程组（1） 为Ax＝b，其精确解为：x1*=2，x2*=0 现考察方程组（2） 可将其表示为：A(x+x)=b+b，其中 b= (0,0.0001)T ，x为（1）的解。 显然（2）的解为：x+x= (1, 1)T 结论：（1）的常数项b的第二个分量只有1/1000的微小变化，方程组的解变化却很大。

为有效剔除工业现场采集数据中的显著误差,降低随机误差的影响,使校正后的数据更好的满足物料平衡和能量平衡,最大程度提高软测量模型的精度,提出一种基于同步算法的数据协调方法,并对双酚A生产工艺现场采集到的数据进行校正。仿真表明,校正后的数据误差率得到显著降低,提高了数据源的精度和模型的泛化能力。