matlab均方误差的代码ECSE610无线通信-课程项目 摘要-Massive-MIMO方法已广为流行，它通过减少衰落信道中的统计波动来提高基于信道硬化现象的通信数据速率。 但是，如果不考虑传统的iid Rayleigh信道，则会出现复杂情况。 测试了Massive-MIMO OFDM系统，比较了针对匹配滤波器，零强迫和最小均方误差线性检测方案的瑞利，里奇安和相关信道模型的最小二乘方信道估计。 将16、64和128-QAM与50、100、200和300个接收天线的50个单发射机天线的Mass-MIMO信道上的64、256和1024 OFDM子载波进行比较。 结果表明，大规模MIMO线性检测方法在较高的OFDM子载波上具有显着的性能改善，但在Rician和Correlation模型中难以克服性能提升。 该项目提供了一个很好的MATLAB代码教程，用于在无线下行链路系统中执行Massive-MIMO-OFDM信道建模，最小二乘信道估计和MIMO检测。

§2误差的来源与误差分析的重要性 误差的来源与种类 实际问题建立数学模型研究计算方法编程上机计算求的结果。 1. 模型误差: 在建立数学模型过程中,不可能将所有因素均考虑,必然要进行必要的简化,这就带来了与实际问题的误差。 2.测量误差: 测量已知参数时,数据带来的误差。 3.截断误差: 在设计算法时,必然要近似处理,寻求一些简化。

跟网上千篇一律的仿真不一样，精度虽然没有最小路径法大，但是用到了全网洪泛。

 针对LTC6811电池管理芯片在实际使用过程中存在首尾端电压采集误差较大的问题，提出了一种电压采集误差补偿策略。通过调查得知，国内大多数BMS厂商采用芯片供电线与采集线共用的方法来实现成本控制和简化硬件设计的目的。这种方法虽然能够减少成本并简化硬件设计，但是也导致了首尾端采集线上的压降过大的问题。根据误差产生的原因，所提补偿策略利用采集芯片的自身功耗特性计算出首尾端线束上的阻抗，利用该阻抗对首尾端采集电压进行补偿，并以实际锂电池组为实验对象，对所提补偿策略在多种工况下与无补偿策略的情况做对比。实验结果表明，所提策略能够明显提高LTC6811首尾端的电压采集精度。

图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类

计算 Newey-West 调整的异方差序列一致标准误差。 允许选择滞后长度或（默认情况下）根据 Newey-West(1994) 插件程序选择最佳滞后长度。

为了对低速移动的声源目标进行较高实时性的方向跟踪，把四元声传感器面阵分为两个二元线阵，分别对目标进行测向，然后融合两组测量结果，给出了目标方位角的计算公式。根据线阵在被跟踪目标方位角不同时测向精度的不同，用加权因子增加较高精度的线阵测量结果的影响，降低误差较大的线阵测量结果的影响。该算法可对传感器阵列所在平面内任意方位的声源快速进行测向，完成一次测向只需对两对时间采样序列分别进行互相关运算，并可获得较高的定向精度，通过实验验证了该算法的精度和有效性。

HERRORBAR 水平误差条形图。 HERRORBAR(X,Y,L,R) 使用由向量 L 和 R 指定的水平误差条绘制向量 X 与向量 Y 的关系图。L 和 R 包含 X 中每个点的左右误差范围。每个误差bar 是 L(i) + R(i) 长，并且在 (X,Y) 中的点的右侧和 R(i) 的距离上绘制了 L(i)。 向量 X、Y、L 和 R 的长度必须相同。 如果 X、Y、L 和 R 是矩阵，则每列生成一个单独的行。 HERRORBAR(X,Y,E) 或 HERRORBAR(Y,E) 用误差线 [XE X+E] 绘制 X。 HERRORBAR(...,'LineSpec') 使用字符串 'LineSpec' 指定的颜色和线型。 有关可能性，请参阅 PLOT。 例子： x = 1:10; y = 罪 (x); e = std(y)*ones(size(x)); herrorbar(x,y

长春理工误差理论与数据处理实验报告全

阵列信号处理是当前信号处理的热门方向，为信号处理带来极大的方便，阵列信号处理中的各通道不一致问题将会给阵列信号处理带来影响，很多文献中介绍过关于自适应幅相误差校正的理论及方法，但实现起来都比较耗费资源和时间，且效果有待实践验证。提出一种工程上可实现且计算量较小的通道校正方法-查表法。通过仿真，结果表明此方法可以对特定来向的有用信号进行较为准确的校正。