主要是对应的我发的MOEA/PSL的博客的ppt，可以加深大家对论文的理解，希望能够对大家有所帮助，同时我这里还有许多相关资料，点个关注不迷路

误码率的matlab代码大规模MIMO预编码 该存储库包含用于仿真Massive MIMO系统的下行链路预编码的MATLAB代码。 我针对使用1位DAC和不完善的CSI的下行链路预编码提出了两种优化方法。 注意：更改参数以使系统符合您的需求。 我一直在玩这些参数。 因此，当前参数设置与样本输出不一致。 需要更多注意的几个参数： Num_BS_Antennas ：基站天线的数量。 Num_UE ：UE的数量，假设每个UE仅有一个天线。 SNR ：我们模拟的SNR范围。 符号：指定到所选调制方案的星座点。 f_dop ：通道的多普勒扩展。 f_symb ：信道矩阵的采样率。 多：附加估计误差对信道估计的权重。 系统型号 图取自Jacobsson S，Durisi G，Coldrey M等。 关键词：大规模MU-MIMO，量化预编码2016年 档案文件 main.m ：健壮的ZF预编码器的入口函数。 main_linear.m ：用于比较三种传统预编码器的入口函数。 Transmit.m ：完整的源数据生成，调制，预编码，传输和检测。 Transmit_linear.m ：与transiti

在该项目中，模拟了电动汽车 (EV) 的充电行为对电网负载的影响。 从电力供应商和终端用户的角度，建立了高峰负荷值、电费和出行率等指标作为综合评价体系。 基于统计和数学工具，可以对居民出行历史数据进行分析和拟合以预测其概率分布，从而可以开发出出行模式和电动汽车充电方案的模型。 建立了以综合指标最大化为目标函数的非线性随机规划模型，并采用启发式搜索算法优化参数配置。 此外，考虑到普通电池和充电桩的特性、用户行为和电动汽车规模，设计蒙特卡罗模拟过程来模拟大型电动汽车的长期行驶行为。

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基于张量分解的大规模MU-MIMO系统中CSI反馈算法，曾媛，谢东亮，近年来，大规模多用户多输入多输出(Multi Users Multiple Input Multiple Output,MU-MIMO)通过在基站端配置大规模天线阵列，在不增加带宽及功率的��

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为了促进车辆重识别（Re-Id）的研究，我们在现实世界城市监控场景中建立了一个名为“VeRi”的车辆Re-Id的大规模基准数据集。 VeRi的特色包括： 它包含超过50,000张776辆车的图像，这些图像由20台摄像机拍摄，在24小时内覆盖1.0平方公里的面积，这使得该数据集可扩展到足以用于车辆Re-Id和其他相关研究。 图像是在真实世界的无约束监视场景中捕获的，并标有不同的属性，例如： BBox，类型，颜色和品牌。因此可以学习和评估车辆Re-Id的复杂模型。 每辆车在不同的视点，照明，分辨率和遮挡下由2~18台摄像机拍摄，在实际监控环境中为车辆Re-Id提供高复发率。 它还标有足够的牌照和时空信息，例如板块的BBox，板条，车辆的时间戳以及相邻相机之间的距离。 另一部分，在网盘中，单独下载网盘中的部分是不能解压的。 链接：https://pan.baidu.com/s/16cZWs-yieZH02z8xbXOMZA 提取码：snft