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FBMC中的通道均衡 该存储库模拟了双选择信道上的FBMC传输，并显示了不同MMSE均衡和干扰消除方法的误码率（BER）。 R. Nissel等人的所有数据。 可以复制2017年IEEE SPAWC的 。 有关FBMC的更多信息，请参见 。 请注意，我的测量结果表明，一键式均衡器通常在移动通信中就足够了，请参阅我的（时间和频率完全同步）。 仅在极少数情况下，此处介绍的增强均衡方法才有用。 要求 我们使用Windows 7（64位）和Matlab R2013b / 2016a，但新版本（和某些旧版本）也应适用。 均衡器的基本特性 我们的n抽头MMSE均衡器还采用了相邻子载波，因此其性能优于传统方法： 一个简单的干扰消除方案对于实际相关的SNR范围显示出良好的性能： 可复制的数字 可以复制所有数据。 图号与论文中的相同。 图1 ：请在第26行取消注释后运行 。 图2 ：请运行 。

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心律失常-心电图分析-pds：通过离散小波变换和机器学习进行特征提取的心律失常分类

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pyHRV是一个开放源代码的Python工具箱，可从心电图（ECG），SpO2，血容量脉搏（BVP）或其他带有心率指示器的信号中计算出最新的心率变异性（HRV）参数。 借助pyHRV，我们旨在为HRV专门的教育，研究和应用程序开发提供一个用户友好且通用的Python工具箱。 它提供了可理解的源代码，以帮助初学者了解HRV参数计算的基础，同时为开发人员提供最重要的HRV分析功能，并为研究人员提供结果的质量出版物。 入门 安装 可以使用pip工具安装此工具箱（适用于Python 2和3）： pip install pyhrv 依赖关系： | | | | | 光谱 文档和教程 详细的pyHRV文档可在ReadTheDocs上找到： pyHRV API参考 其他教程可以在这里找到： pyHRV快速入门指南 教程：从ECG采集到使用pyHRV进行HRV分析 教程：使用pyHR

使用gan信号重构 这是使用条件生成对抗网络进行信号重建的项目。

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