Matlab带宽高效和速率匹配的低密度奇偶校验编码调制_Matlab实现论文“Bandwidth Efficient and Rate-Matched Low-Density Parity-Check Coded Modulation”中的概率整形算法.zip 在无线通信领域，为了提高频谱利用率同时保持信号传输的可靠性，低密度奇偶校验（LDPC）编码调制技术是一种重要的信道编码方式。LDPC码由于其接近香农极限的优异性能和较低的复杂度，受到了广泛的研究和应用。在LDPC码的基础上，进一步优化算法，实现带宽效率和速率匹配，对于提升通信系统的整体性能至关重要。 概率整形算法是一种创新的调制技术，它通过改变符号的分布来逼近信道容量限，从而在保持误码率性能不变的情况下，提高了数据的传输速率。这种算法通过精确控制发射信号的概率分布，可以更有效地利用信道的动态范围，尤其在受限功率和带宽的条件下表现更佳。 LDPC编码调制与概率整形算法的结合，代表了无线通信编码技术的前沿发展。通过Matlab的仿真和实现，可以将这种高效的编码调制方案在实际系统中部署。Matlab作为一种强大的工程仿真工具，提供了丰富的函数库和工具箱，能够方便地对LDPC编码器、调制解调器以及概率整形算法进行模拟和验证。通过细致的参数调整和算法优化，可以有效地解决在实际通信链路中遇到的各种问题，如信号衰减、噪声干扰以及非理想信道条件下的性能损失。 在设计带宽高效和速率匹配的LDPC编码调制方案时，还需要考虑实现复杂度的问题。如何在保持算法性能的同时降低实现复杂度，对于编码器和解码器的硬件实现提出了挑战。因此，研究者需要不断地探索和实验，找到在不同应用场景下的最优平衡点。 在Matlab环境下，研究者可以实现LDPC编码调制的概率整形算法，通过可视化的方式展示算法的性能，验证其在不同信噪比条件下的误码率、数据吞吐率等关键性能指标。此外，Matlab还允许研究者进行算法的灵敏度分析，评估参数变化对系统性能的影响，并据此对算法进行调整优化。 需要注意的是，尽管Matlab为算法的实现提供了便利，但在将算法实际部署到物理硬件中时，仍然存在许多实际问题需要解决。研究者必须考虑硬件的物理特性和限制，并对算法进行进一步的适配和优化，以确保算法在现实条件下的可行性和稳定性。 随着无线通信技术的不断发展，对于更高性能、更高效率的编码调制技术的需求也日益迫切。LDPC编码调制以及概率整形算法的研究和应用，将继续成为通信技术领域内的研究热点。通过Matlab这样的仿真平台，研究者可以不断探索和创新，推动无线通信技术向前发展。

这是论文 “SigT： An Efficient End-to-End MIMO-OFDM Receiver Framework Based on Transformer” 的代码

Matlab作为一种广泛使用的数学软件，在工程计算、算法开发和数据分析等领域占有重要地位。其中，二维自适应网格粗化是数值分析和计算几何中的一个重要环节，尤其在处理大规模数据时，网格的粗化有助于提高计算效率和优化内存使用。实现高效的自适应网格粗化算法，对于提升Matlab在相关领域的应用能力具有重大意义。 在二维自适应网格粗化的过程中，需要考虑的关键因素包括：网格元素的选择策略、粗化后网格的质量保证、以及算法的计算效率。Matlab由于其强大的矩阵处理能力，使得它非常适合于这类计算任务。一个高效的Matlab实现需要充分利用其内置函数和矩阵操作的高效性，对网格数据结构进行优化设计，以支持快速的网格遍历和修改。 具体来说，在实现自适应网格粗化时，首先需要构建一个能够表示网格数据结构的模型，这通常涉及节点、单元以及它们之间的关系。接着，算法需要对网格进行分析，根据特定的准则确定哪些网格单元需要被粗化。这些准则可以是局部误差估计、梯度变化、网格密度分布等。确定了需要粗化的单元后，需要实现具体的粗化操作，这可能包括合并节点、重新划分单元以及更新网格拓扑结构。 Matlab的矩阵操作和可视化工具对于实现这些功能提供了便利，用户可以利用Matlab提供的高级数据结构和可视化功能，来直观地展示网格粗化的效果，这对于调试和验证算法的正确性至关重要。此外，由于Matlab允许用户方便地嵌入C语言或C++编写的代码，对于计算密集型的部分，可以通过MEX函数来提高执行速度，从而进一步提高整个算法的性能。 网格粗化算法的效率和质量直接关系到后续计算分析的精度和效率。因此，实现高效的自适应网格粗化算法不仅需要考虑算法的时间复杂度，还要确保在粗化过程中网格质量不会显著降低，以免影响后续的计算准确性。在实际应用中，这种高效实现可以帮助工程师和研究人员在有限的计算资源下，获得更为精确和可靠的数值解。 二维自适应网格粗化在数值模拟和工程计算中扮演着重要角色。通过Matlab的高效实现，可以大幅度提升网格处理的计算效率，降低资源消耗，对于需要进行复杂计算的应用场景具有显著的价值。这种高效的实现方式将直接推动相关领域研究的深入和应用的拓展。

This book provides a structured treatment of the key principles and techniques for enabling efficient processing of deep neural networks (DNNs). DNNs are currently widely used for many artificial intelligence (AI) applications, including computer vision, speech recognition, and robotics. While DNNs deliver state-of-the-art accuracy on many AI tasks, it comes at the cost of high computational complexity. Therefore, techniques that enable efficient processing of deep neural networks to improve key

This dissertation proposes three circuit design techniques for successive-approximation register (SAR) analog-to-digital converters (ADCs). According to the measurement results of the proof-of-concept prototypes, the proposed techniques are able to improve the operating speed and achieve excellent energy efficiency. The proposed techniques and chip measurement results are sketched as follows: The first technique is a monotonic capacitor switching procedure. Compared to converters that use the conventional procedure, the average switching energy and total sampling capacitance are reduced by about 81.3% and 50%, respectively. A 10-bit, 50-MS/s SAR ADC with the proposed monotonic capacitor switching procedure is implemented in a 0.13-μm 1P8M CMOS technology. The prototype ADC consumes 0.92 mW from a 1.2-V supply, and the effective number of bit (ENOB) is 8.48 bits. The resulting figure of merit (FOM) is 52 fJ/conversion-step. However, the signal-dependent offset caused by the variation of the input common-mode voltage degrades the linearity of ADC. We proposed an improved comparator design to avoid the linearity degradation. Besides, to avoid a clock signal with frequency higher than sampling rate, we used an asynchronous control circuit to internally generate the necessary control signals. The revised prototype is also implemented in a 0.13-μm 1P8M CMOS technology. It consumes 0.826 mW from a 1.2-V supply and achieves an ENOB of 9.18 bits. The resultant FOM is 29 fJ/conversion-step.

Efficient filter design against interrupted sampling repeater jamming for wideband radar

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

l-曲线矩阵代码A-LSQR类型的方法提供了计算效率高的正则化p的自动最佳选择 Matlab代码* ：（需要） #Matlab基于LSQR的算法的实现（建议）：reconstruct_cw_lsqr.m（要求目标函数：opt_lambda_cw.m和Lanczos双双角化函数：lsqr_b_hybrid.m **） #Matlab基于L曲线的算法（传统方法）的实现：reconstruct_cw_l_curve.m（需要使用正则化工具**） #Matlab基于GCV的算法（传统方法）的实现：reconstruct_cw_OGCV.m（需要使用正则化工具**） #Matlab基于MRM的算法（传统方法）的实现：reconstruct_stnd_cw_OMRM.m 此Matlab代码用作以下工作的一部分： Jaya Prakash和Phaneendra K. Yalavarthy，“ LSQR型方法在漫射光学层析成像中提供了计算效率高的自动优化正则化参数的选择，” Medical Physics，40（3），033101（2013）。 创建于：2012年9月9日 更新日期：2012年9月11

文的其余部分结构如下：在第3节中，我们描述了我们的高效立体匹配方法。第4节报告了真实世界数据集的实验结果以及与Middlebury基准图像上的各种其他方法的比较

高效的面边缘检测和定量的绩效考核 首先介绍递归过程为有效地计算三次面参数的边缘检测，这个过程可以通过计算在曲面参数方程，用固定数量的相互独立算子。 然后，我们引入一个独立的图像定量标准解析评测不同的边缘检测器（包括梯度和过零基础的方法）。