Massive-MIMO

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It

斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。 大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。 像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。 还有广告投放

SUI MIMO channel 的 MATLAB 实现，附有说明文档。

Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.

关于《海量数据挖掘》的关键知识点 一、书籍背景与目标 《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。 二、书籍主要内容 本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术： 1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- Ma

这是一个基于Matlab开发的MIMO-OFDM源程序，适合初学者参考学习。

最权威的仿真手册及仿真程序，使用MATLAB仿真基于MIMO-OFDM的802.11a协议。该手册提供详细的操作指南，帮助您了解如何在MATLAB中实现802.11a标准下的MIMO-OFDM信号传输和接收过程。仿真程序可以模拟实际的无线信道环境，评估各种条件下的系统性能，是学习和研究无线通信的理想参考工具。

提出了一种创新的大规模MIMO系统先导去污方案，结合了SPRS和WGC-PD两种现有方案。

Matlab编程-MIMO Alamouti技术开发。MIMO Alamouti（空时编码）是一种在多输入多输出系统中提高数据传输可靠性的技术。它通过在发送端对数据进行编码，然后在接收端进行解码，有效地减少了信道效应对数据传输的影响。利用Matlab编程，可以更好地理解和实现这一技术，为无线通信系统的性能优化提供了强有力的工具。