NOMA高阶调制VLC系统误差分析代码复现

本章内容主要介绍高阶统计分析方法在信号处理和系统分析中的应用，作者为清华大学自动化系的张贤达教授。 主要内容包括: 高阶统计量的定义和性质 高阶累积量和高阶矩 基于高阶统计量的系统辨识 基于高阶统计量的信号检测与估计 高阶谱分析及其应用 本章特点: 注重理论与实际应用相结合 通过实例分析，深入浅出地讲解高阶统计分析方法 提供了大量的参考文献，方便读者进一步学习

这份Matlab代码是用于重现以下论文结果的：Hieu V. Nguyen，Van-Dinh Nguyen，Octavia A. Dobre，Diep N. Nguyen，Eryk Dutkiewicz和Oh-Soon Shin，《基于NOMA的全双工系统的联合功率控制和用户关联》，IEEE通信杂志，第67卷第11期，2019年11月。

MATLAB开发：4PAM调制符号误差率仿真。脚本用于计算4PAM调制的符号错误率。

[psi gopt] = dfdesign_w（phi，w，d）; DFDESIGN_W计算给定滤波器phi(z)的H无穷大最优逆滤波器。生成的滤波器psi(z)最小化了误差系统的H无穷范数E_w(z) = [z^(-d) - psi(z)phi(z)]w(z)。建议如有错误，请使用“dfdesign_w_lmi.m”。[输入] phi：目标系统（离散时间），SS或TF对象w:加权函数，SS或TF对象d：重建延迟，非负数[输出] psi：生成的逆滤波器gopt：最优值基于以下论文：M. Nagahara和Y. Yamamoto，因果样条插值的H无穷大最优逼近，信号处理，卷。91，第2期，第176-184页，2011年。

基于给定扩散加权磁共振数据集的高阶扩散张量成像 (DTI) 估计，本研究提出了一种恢复高阶失真度的方法。该方法利用 DTI 的高阶信息，从而对图像中的失真进行更准确的估计。实验结果表明，该方法在失真度恢复方面取得了显著的提升。

这段代码实现了ASK调制，并包含2ASK和4ASK两种调制方式。代码中详细的注释有助于理解ASK调制的实现过程以及不同参数的作用。

在数值计算中，求解方程的根通常只能得到近似解。理解和量化这些近似解的误差至关重要。 误差来源 截断误差: 由算法本身引入，例如用有限项泰勒展开式逼近函数。 舍入误差: 由于计算机有限精度表示数字而产生。 误差估计方法 后验误差估计: 利用已得的近似解来估计误差，例如通过迭代残差或者相邻两次迭代结果的差值。 先验误差估计: 在计算开始前预估误差，这通常需要对问题本身和算法特性有较深入的了解。 控制和减少误差 选择合适的算法: 某些算法对特定问题或误差类型更为稳健。 提高计算精度: 例如使用更高精度的浮点数表示。 迭代终止准则: 设定合理的迭代停止条件以平衡计算成本和解的精度。

该 MATLAB 代码提供了一种计算图像均方误差的方法，可用于评估图像处理算法的性能。均方误差是一个衡量预测值和实际值之间差异的度量。通过最小化均方误差，可以优化算法以获得更好的性能。

成功在本地复现了 Kaggle 上的 TED 演讲项目！ 目前已完成数据描述、相关性分析以及简单的可视化部分。由于网络连接和机器配置的限制，最后几部分内容未能成功运行。