信道编码matlab代码deepChannelLearning4RIS 通过深度学习MATLAB代码对可重配置智能曲面进行通道估计： AM Elbir，Papazafeiropoulos，P.Kourtessis和S.Chatzinotas，“大型智能表面的深度通道学习辅助毫米波大规模MIMO系统”，IEEE无线通信快报，2020年出版。 由Ahmet M. Elbir编写，2020年，如果使用此代码，请引用以上工作。 通过以下方式给我发电子邮件以提出问题： 这包括训练数据集和模型训练的数据生成。 本文件是应同事要求而准备的。 该代码包括几个不必要的部分。 我会尽快更新。

四大-咨询内训

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代码重构总结实例

压缩感知重构算法：SP、OMP、SAMP以及cosamp；这些算法能够精确地重构一维信号，可以用于语音信号、生理信号如脉搏信号的压缩重构

本实验利用MATLAB2015进行编程，调用系统小波函数对信号进行分解，实现Mallat分解与重构算法对一维信号进行多层分解和重构。对信号进行多层分解可实现对信号的去噪和数据压缩处理，分解为小波函数的线性组合，阶数高的可以认为是噪声，在去噪时令阶数高的部分系数为0，数据压缩时，幅度小的部分可以舍去，认为对信号影响不大，减小了传输的数据量。利用重构算法对分解的信号进行重构恢复原来的信号，mallat分解和重构算法在信号处理中有很重要的作用。 实验中可以设置调用的系统小波函数与小波分解的层数，为不失一般性本实验设置小波函数为db10，分解层数为4层。采用模块化编程由以下6个文件构成： 源数据文件dataset.txt； 主程序mallat_main.m； 小波分解程序mallet_decompose.m； 小波合成函数mallet_compose.m； 上采样程序upsample.m； 下采样程序downsample.m。

PMSM_无传感器FOC_的单分流三相电流重构算法.

基于互联网背景下课堂教学重构解决方案.docx

MATLAB 三维点云重构Surface recostruction from scattered points cloud MyCrust090209(matlab).zip

针对鲁棒Capon波束形成算法中采用牛顿迭代求解对角加载因子时，运算量大且算法旁瓣增益高的问题，提出了一种改进的稳健波束形成算法。首先对干扰协方差矩阵进行重构，然后将重构的协方差矩阵投影到噪声子空间，使期望信号导向矢量在噪声子空间投影最优，最后精确求解对角加载因子。该方法的运算量低于RCB算法中牛顿迭代和最差性能最优（WCPO）算法中凸规划运算，并且提高了加载因子的计算精度。实际仿真结果表明，改进算法有效克服了信号方向估计误差，具有更低且稳定的旁瓣增益，输出信干噪比性能优于现有其他方法。