无线感知

感知用户的数据传输老是打架，耗电还大？你得看看这篇节能优化方案了。感知无线云网络的能耗控制一直是个老大难问题，尤其是终端设备，稍微一忙就耗光电。这篇论文讲了个蛮实用的思路：用移动云计算来用户业务量，智能地调整数据传输时间。听起来是不是挺聪明？核心在于：先统计业务流量，再算出所谓的不可靠检测区域——说白了就是容易冲突的地方。呢，利用云的计算力算出一个传输时间窗口，在这个时间点发数据，别人不吵你，省电还靠谱。你用过类似自适应调度的就知道，这种方式像动态负载均衡，只是用在了传输层。再配合碰撞概率，系统可以自己调节时间点，比如业务量一大就自动延后发包，灵活得。仿真结果还不错——碰撞概率降低，传输可靠性

这里提供了关于认知无线电的相关资料，欢迎有兴趣的同学下载查阅。此外，还有关于频谱感知的代码，供需要的同学使用。

这是一个使用Matlab编写的认知无线网路（CR）协作路由器频谱感知的源程序，可以辅助学习相关代码。

如果你做认知无线电（CR）相关的项目，会遇到频谱感知的难题吧。其实，协作频谱感知是这项技术的核心，通过让不同的设备共享信息来提高频谱检测的准确性。MATLAB 开发的优化程序在这里就挺有用的。它通过能量检测实现协作感知，能有效减少误检测。你可以通过调整阈值选择和协作策略来优化感知性能，也能探索不同的信息融合方法，提升系统的准确性。，也要注意通信开销和能量消耗，找个平衡点比较好。MATLAB作为工具，其信号和通信库了丰富的支持，你实现这些优化算法并进行仿真测试。压缩包里的资源包含相关代码、仿真图以及数据文件，能你更好地理解和应用优化方案。，这个 MATLAB 程序对认知无线电的频谱感知性能提升有

09年新书，很好的知无线电网络中的频谱接入和管理，下面是IEEE的书评：该书分为三个部分。第一部分是无线通信系统的一般介绍，回顾了通信架构和技术，以及资源分配协议和动态频谱接入，讨论了特性、研究挑战和标准化。第二部分进一步讨论了以动态频谱接入系统分析为重点的无线系统设计。介绍了信号处理和优化技术的基础，以及博弈论和智能算法（如机器学习、遗传算法和模糊逻辑）的基础知识。最后，第三部分详细讨论了动态频谱接入和管理。介绍了动态频谱接入的模型和架构，并详细描述了它们。作者首先介绍了集中式动态频谱接入模型，然后集中在分布式方法上。分布式动态频谱接入是一种"} {

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。