内容概要：本文详细探讨了MIMO无线通信系统中两种关键技术——最大比合并（MRC）和空时块编码（STBC）的性能对比。通过MATLAB 2016b进行仿真，分别展示了两者在不同天线配置（如2x1、2x2等）下的实现方法及其优缺点。MRC通过信道共轭转置实现信号增强，适用于接收天线较多的情况；而STBC采用Alamouti编码，在发射天线有限时表现出色。文中还讨论了两者在不同信噪比条件下的误码率（BER）变化趋势以及混合使用的效果。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术开发者，尤其是对MIMO技术和MATLAB仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标：帮助读者理解MRC和STBC的工作原理及其应用场景选择，为实际工程设计提供理论依据和技术支持。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时指出了一些常见的实现误区和优化技巧，如EbNo转换为SNR时要考虑编码速率等。

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。