挖掘海量数据集CS246 挖掘海量数据集，斯坦福2019

Matlab code for Massive MIMO precoding.

MASSIVE MIMO TEXT BOOK

5G通信系统中massive-MIMO-FBMC技术的结合概述.pdf

This book evolved from material developed over several years by Anand Rajaraman and Jeff Ullman for a one-quarter course at Stanford. The course CS345A, titled “Web Mining,” was designed as an advanced graduate course, although it has become accessible and interesting to advanced undergraduates. When Jure Leskovec joined the Stanford faculty, we reorganized the material considerably. He introduced a new course CS224W on network analysis and added material to CS345A, which was renumbered CS246. The three authors also introduced a large-scale data-mining project course, CS341. The book now contains material taught in all three courses.

Mining of Massive Dataset.rar

Fundamentals of Massive MIMO

设计你的天空 Massive Clouds Atmos 是一款能够渲染整个天空并具有体积特效的资源。它能让你设计整个天空，并根据不同的天气条件和时区进行实时调整。 它可以同时处理整个天空，包括云、大气散射和雾渲染，让你能够连贯并逼真地用云层和虚弱特效遮蔽光线。 它还可以延伸到由光线步进技术描绘的三维云。 Unity 版本 * 内置 RP - Unity2018.4、Unity2019.3 或更高版本 * 通用 RP - Unity2019.3 或更高版本 * HDRP - Unity2019.3 或更高版本 用于 VR 的 Unity 版本 VR 仅在 Oculus Rift 上经过测试 * 内置 RP(VR) 多通道 - Unity2018.4、Unity2019.3 或更高版本 * 内置 RP(VR) 单通道 - Unity2018.4、Unity2019.3 或更高版本 * 内置 RP(VR) 单通道实例化 - 无法使用 * 通用 RP(VR) 多通道 - 无法使用 * 通用 RP(VR) 单通道 - Unity2019.3 或更高版本 * 通用 RP(VR) 单通道实例化 - 无法使用 * HDRP(VR) - 无法使用 可用的构建目标 * Windows * MacOS * iOS * Android * WebGL2

大规模MIMO的一些代码，包括误比特率随着接、收天线数的变化，信道估计算法如MMSE，预编码算法ZF等

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