窄带混合预编码算法

这是一个用于单用户毫米波MIMO系统的窄带混合预编码算法的MATLAB实现，适合毕业设计和课程设计作业。所有源码经过严格测试，可以直接运行。如果您有任何使用问题，欢迎随时与我们沟通，我们将第一时间进行解答。

用于VLSI中具有CxPO的1位大规模MU-MIMO预编码的QAM Matlab仿真器（c）2017年Christoph Studer，OscarCastañeda和Sven Jacobsson。重要信息：任何使用该仿真器或其部分作为出版物的必须引用我们的论文：OscarCastañeda，Sven Jacobsson，Giuseppe Durisi，Mikael Coldrey，Tom Goldstein和Christoph Studer，《IEEE新兴和电路与系统中的选定主题》杂志（JETCAS）2017年，并在其论文中明确声明。有关我们研究的更多信息，请参见：如何开始模拟：只需运行pre

这是一个完整的MATLAB工具包，专为大规模MU-MIMO系统设计。包含经过严格测试的分散前馈预编码算法和源代码，适合毕业设计和课程设计作业使用。所有代码均可直接运行，确保稳定性和可靠性。如有任何使用问题，随时联系我们获取专业支持。

这个压缩包包含MATLAB代码，但不包括FPGA代码。直接打开LDPC_example即可运行最简单的样例。此外，还包含LDPC_BLER_SNR_graph_example和LDPC_Desired_BLER_example这两个示例。

针对基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法在频繁项集查找过程中，由于内存需求巨大，提出了一种新的混合压缩算法——HC-DM算法。实验证明，结合HC-DM算法和dEclat算法，并优化排序步骤，能显著降低内存使用量。

根据Jim Massey教授的Tunstall编码笔记，实现一个二进制Tunstall编解码器，并使用随机生成的源符号串测试其性能。详细信息请参阅ReadMe文件。

为方便 Windows 用户使用 SQLCipher，本页面提供免编译的 SQLCipher 预编译版本，简化数据库加密配置流程。

为方便 Python 开发者使用 MySQL 数据库，提供预编译的 MySQLdb 库文件，可直接下载使用，节省开发者编译时间。

EM算法与高斯混合模型 本篇阐述了EM算法的原理, 并详解其在高斯混合模型参数估计中的应用。此外，我们提供了基于Matlab的代码实现，用于实际演示并评估算法性能。 EM算法原理 EM算法是一种迭代优化策略，用于含有隐变量的概率模型参数估计。其核心思想是在无法直接观测到所有变量的情况下，通过迭代地估计缺失信息来逐步逼近最大似然解。 算法流程包含两个步骤： E步 (Expectation): 基于当前参数估计，计算缺失数据的期望。 M步 (Maximization): 利用E步得到的期望，更新模型参数，以最大化似然函数。 高斯混合模型 高斯混合模型是一种强大的概率模型，能够表示复杂的数据分

利用(DE)算法开发的混合聚类系统，用于设置有效的初始状态和不同成对距离。技术进步引领下，此系统在聚类应用中展现出卓越性能。