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中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

除了计算各种 QAM 级别的 SER 与 Eb/No 的关系外，m 文件还显示了接近香农对 4QAM、16QAM、64QAM、256QAM 和 1024QAM 的信道容量限制所需的编码增益。 注释在 m 文件的末尾给出。

k最近邻算法（kNN）是一个十分简单的分类算法，该算法包括两个步骤：（1）在给定的搜索训练集上按一定距离度量，寻找一个k的值。（2）在这个kNN算法当中，根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现，并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制，因此，kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献，详细阐述了每篇文献所使用的改进方法，并对其实验结果进行了分析；通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果，对kNN算法的发展前景无比期待。

摘要利用模糊数学方法和贝叶斯理论，把人的主观判断和经验以及从小样本中获得的概率分布模型结合起来，通过实例计算与有限比较法进行了对比，结果表明，该方法符合实际，为