分集合并技术是对抗多径衰落的有效手段,而常见的单纯分集合并技术如最大比合并( MRC)、等增益 合并( EGC)、选择合并( SC)以及切换驻留合并( SSC)等在系统复杂度和系统性能之间存在矛盾;所以有必要寻 找一种工程易于实现同时性能也可以接受的混合分集合并方式。在此将低成本、结构简单的 SSC分集与最优性 能的 MRC分集结合,即 SSC-MRC混合分集合并技术。推导了2L条独立同分布瑞利衰落信道下 SSC-MRC混合 分集的输出信噪比概率密度函数( PDF)以及 BPSK信号下误码率表达式,还分析

首先分析了利用MRC方法改进Rabin密码的解密算法，然后结合素性测试的优化策略和运算数与Visual C 6.0的特性，提出一种基于递归技术的快速素性测试方法。

多径衰落和共道干扰是影响无线通信质量的两个主要因素,多输入多输出最大比传输-最大比合并(MIMO MRT-MRC)系统由于能够最大化接收机输出端的信噪比(SNR)而得到广泛研究.最近学术界提出了分布式的波束成型技术,该技术能够有效解决无线通信业务配置多天线困难的问题,同时兼具MIMO MRT-MRC系统的优点而成为学术界的研究热点.本研究对上述两种技术已有的研究成果进行了全面阐述,并讨论了存在的公开研究问题.

该程序描述的是最大比合并算法，可以很明显地看到接收分集的增益。

最大比率合并的 BER

NLP_pytorch_project 1-聊天机器人 001-transformer_chatbot 实现方式是标准的transformer。 002-bert_chatbot 参考UNILM 2嵌入 001-skipgram-word2vec.py 002-bert.py 003-albert.py 004-NPLM.py 3-NMT 001-transformer_NMT 002-gru_seq2seq_attention 003-lstm_seq2seq_attention 4文本分类 001-TextCNN.py 002-BILSTM+Attention.py 003-CharCNN 004-BERT_Classification 005-ERNIE_Classification 006-ALB

使用MRC、EGC和SC进行BPSK传输的瑞利衰落信道中SIMMo的接收器分集:绘制S 使男性用REC. EC和S的瑞利衰落信道中的接收机天线数量 模拟多接收天线的 SIMO 系统，并使用 MRC、EGC 和 SC 估计检测到的信号以进行 BPSK 传输。 进一步的 SNR Vs。 绘制了天线数量。

SC、EGC 和 MRC 多样性技术与 matlab 的比较

通过使用BPSK Constellation，1-by-1系统SER的Matlab仿真，1-by-2系统的Receive-MRC，2-by-1系统的Transmit Beamforming和Alamouti Code。 通道和噪声均为零均值。

QAM Matlab代码一比特大规模MIMO ======================================================================================================================================================================================================================================================================================================== ===接收者。 该系统在瑞利衰落信道上运行，发射机和接收机处没有先验CSI。 因此，需要基于粗量化的数据来估计信道衰落系数。 使用该代码时，请引用以下论文： S. Jacobsson，G。Durisi，M。Coldrey，U。Gustavsson和C. Studer，Proc中的“一比特大规模MIMO：信道估计和高阶调制”。 IEEE国际Conf。 公社（I