matlab多径信道代码 通信中的高级主题 || 印度理工学院马德拉斯分校 该存储库包含使用的材料 - 参考资料、作业和教程 - 用于 2021 年 1 月至 5 月在 IIT Madras 提供的 EE6143：高级通信主题 (5G NR)，我曾担任该课程的助教。 本课程由 教授，涵盖无线通信的基础知识和一些 5G NR 规范。 概括地说，涵盖的主题包括—— OFDM 5G NR：数据的时频结构 SSB、MIB 和 SIB TDD PRACH 5G NR 中的 FEC 5G NR 中的 MIMO DMRS RAN、5G 核心网、QoS 和切片 内容 作业 1 ：向学生介绍 MATLAB 并让他们模拟 AWGN 通道的瀑布曲线的编程作业 作业2 ：随机变量的热身理论作业 作业 3 ：一个编程作业，涉及使用带有 AWGN 和多径衰落信道的 OFDM 进行传输模拟 作业 4 ：5G NR 背景下的 OFDM 理论作业 作业 5 ：5G NR 中 SIB、TDD 和 PRACH 的理论作业 作业 6 ：一个编程作业，涉及使用 OFDM 对 AWGN 信道进行 LDPC 编码传输的模拟 教程：

Building on the foundations of its predecessor volume, Matrix Analysis, this book treats in detail several topics in matrix theory not included in the previous volume, but with important applications and of special mathematical interest. As with the previous volume, the authors assume a background knowledge of elementary linear algebra and rudimentary analytical concepts. Many examples and exercises of varying difficulty are included.　　

双项-主题模型 Apache Flink的BTM实现。 有关算法的详细信息，请参见论文

Some general considerations about multiple-loop feedback are discussed, and it is concluded that incorporation of a current-programmed power stage into a "new" power stage model is both justified and useful. A new circuit-oriented model of the current feedback path is derived which augments the well-known power stage canonical circuit model.

借助更现代的硬件重温启用WiFi的智能时钟项目

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讲分布式计算的教材书籍，其中对分布式算法的理论有很多涉及。英文版。清晰。 Distributed Computing - Fundamentals, Simulations and Advanced Topics (2nd Edition)

多用户信息论 英文版本 Gerhard Kramer

Robert W. Keener (2010), "Theoretical Statistics: Topics for a Core Course" 機率與數理統計用書，含有測度論，適合自學 1 Probability and Measure 2 Exponential Families 3 Risk, Sufficiency, Completeness, and Ancillarity 4 Unbiased Estimation 5 Curved Exponential Families 6 Conditional Distributions 7 Bayesian Estimation 8 Large-Sample Theory 9 Estimating Equations and Maximum Likelihood 10 Equivariant Estimation 11 Empirical Bayes and Shrinkage Estimators 12 Hypothesis Testing 13 Optimal Tests in Higher Dimensions 14 General Linear Model 15 Bayesian Inference: Modeling and Computation 16 Asymptotic Optimality 17 Large-Sample Theory for Likelihood Ratio Tests 18 Nonparametric Regression 19 Bootstrap Methods 20 Sequential Methods A Appendices B Solutions

Topics in matrix analysis-Cambridge University Press.pdf