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高速移动下的无线宽带通信要经历时间和频率的双选择性衰落,为了使发送的数据经过衰落的信道后在接收端被正确地接收,必须要对信道状态信息进行估计。本文根据双选信道在时延-多普勒域具有稀疏性,研究了OFDM系统中基于压缩感知的双选信道估计。为了克服信道的双选特性对信道估计造成的不稳定性,采用了正则正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法对信道进行估计。理论分析和仿真结果表明,与传统的最小二乘算法比较,在获得同样估计性能的条件下,采用ROMP算法和OMP算法需要的导频数大大减小;而且采用ROMP算法的信道估计要比OMP算法更加稳定,在同等条件下信道估计性能更好。

微软及自己的正则表达式的使用，跟主流的规则有点不太一样，自己找了很多资料，写了这个表达式，由于资料很少，所以这个还是有点缺陷，但是也够自己用的了

笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt，共3讲。分别是： 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结，来源均来自互联网（如有侵权请评论告知，谢谢）。

增长速度 通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习 BibTeX： @article {wang2016scalable， title = {通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习}， 作者= {王蒙，符和富，魏杰和郝，石杰和陶，大成和吴信东}， journal = {IEEE知识和数据工程交易}， 音量= {28}， 数字= {7}， pages = {1864--1877}， 年= {2016}， Publisher = {IEEE}}

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L1/2范数正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用，洪祖江，田福志，针对结构发生损伤时损伤参数具有稀疏性，本文基于灵敏度分析的有限元模型修正方法，提出一种结合L1/2范数正则化过程的结构损伤识�

l-曲线矩阵代码RSBEM MATLAB中的正则化Stokeslet边界元方法 自述文件 该存储库是做什么用的？ 该存储库包含正则化的Stokeslet边界元方法（RSBEM）的MATLAB实现，用于模拟3D中的低雷诺数“蠕变”流。 它受到（1）的极大启发，但是利用了二阶曲面三角形曲面网格和一些性能改进。 到目前为止，它主要用于模拟游泳的单鞭毛细菌（2）和游泳鞭毛的鞭毛虫（3），但已尽力使代码保持通用，因此可以在其他模型中对其他几何形状和低雷诺数问题进行建模。未来。 Salome平台（）已用于生成几何图形和网格。 与此相关的python脚本也适用于弯曲杆细菌和螺旋细菌鞭毛。 该代码正在进行中。 它尚未被记录，易于使用等，但是我正在朝着这个目标努力。 （1）DJ Smith，一种边界元素正则Stokeslet方法，适用于纤毛和鞭毛驱动的血流。 皇家学会会议录A：数学，物理和工程科学。 465，3605–3626（2009）。 （2）R. Schuech，T。Hoehfurtner，D。Smith和S. Humphries。 运动弯曲细菌是帕累托最优的。 准备中提交给Science（3）L

LabVIEW中常用的字符串匹配符及正则表达式.doc

1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：稀疏编码 3.内容：基于Lp范数求解正则化相关数据稀疏编码的matlab仿真+仿真录像