Jakes模型的具体实现过程,对于理解Jakes模型会有辅助作用,建议先查阅相关文献以便更好地理解代码。
Jakes模型详细实现与理解
相关推荐
Jakes信道模型程序优化
Jakes信道模型程序已经在通信领域广泛应用。该程序模拟了多径衰落信道的特性,对于无线通信系统的性能评估至关重要。
Matlab
10
2024-08-09
无刷电机仿真模型实现与分析
这是一个无刷电机的仿真器,在MATLAB下运行过,效果不错。通过该模型,可以深入分析无刷电机的性能,优化控制策略。仿真结果展示了电机在不同负载下的响应特性,提供了理论依据,方便进一步的研究与应用。
Matlab
14
2024-11-06
数据模型层次与实现方式解析
数据模型的分层方式挺有意思的,概念模型更多是从用户视角出发,像你用 PowerDesigner 做建模那种;而关系模型、网状模型这些,就更偏底层实现,适合系统设计时参考。嗯,关系型数据库用得多的你,建议多了解下层次和网状这两种,虽然现在用得少,但老系统里还真不少见。
概念模型这块,可以看下 PowerDesigner 的建模教程,讲得挺细,适合刚入门的同学。对比之下,层次模型和网状模型的结构更复杂一些,像树状那样的嵌套挺多,查数据虽然快,但改起来麻烦,适合数据结构比较固定的场景。
关系模型算是现在最常见的了,比如熟悉的 MySQL、PostgreSQL 这些数据库,背后基本都是基于关系模型的。
Sybase
0
2025-06-14
数据挖掘:从商业理解到模型发布
数据挖掘并非简单的技术应用,而是一个涵盖多个阶段的完整过程,包括:
商业理解: 明确商业目标,将实际问题转化为数据挖掘问题。
数据准备: 收集、清洗、转换数据,为建模做好准备。
建立模型: 选择合适的算法,构建数据模型。
模型评估: 评估模型性能,确保其达到预期目标。
模型发布: 将模型部署到实际应用中,实现商业价值。
数据挖掘
9
2024-05-21
实验六深入理解C均值聚类的应用与实现
C均值聚类,通常称为K均值算法,是一种广泛应用的无监督学习方法,主要用于数据的分组或聚类。其核心思想是将数据集划分为K个互不相交的类别,使每个数据点都属于离它最近的类中心所代表的类别。在此过程中,类中心通常是类别内所有点的几何中心(即平均值)。K均值算法的关键步骤包括:
1. 初始化:选择K个初始质心,质心可以随机选取数据集中的点,或基于其他策略。
2. 分配阶段:对每个数据点,计算它与所有质心的距离,并将其分配到最近质心所代表的类别。
3. 更新阶段:重新计算每个类别的质心,作为该类别内所有点的平均值。
4. 检查停止条件:如果质心位置未改变或达到设定迭代次数,算法停止;否则,返回步骤2。
算法与数据结构
13
2024-10-31
Python ARIMA 模型实现
本教程提供 Python 中 ARIMA 模型的实现模板,包含模型的构建、训练和预测步骤,帮助你快速上手。
统计分析
16
2024-05-13
matlab电池模型的详细介绍
matlab/simulink中的电池模型,已集成于matlab/simulink库,为用户提供了完整的电池模拟工具,方便学习和应用。
Matlab
11
2024-08-28
贝叶斯动态因子模型原理解析
贝叶斯理论的动态因子建模,在经济数据里算是老熟人了,尤其适合那种数据会不断修订、但你又想搞个稳定预测指标的场景。动态因子就像“幕后大 BOSS”,控制着各种经济指标的联动变化,看不见摸不着,但它确实在那儿。模型里用到的状态空间模型挺常见的,结构上分两部分:一块是测量方程,你观测到的那些指标(比如 GDP、PMI 啥的)和隐藏的因子是怎么搭上的;另一块是状态方程,管这些因子本身是怎么随时间波动的。
估参数这事儿,最靠谱的还是靠MCMC,比如 Gibbs 抽样啥的,稳、准、能那种后验长得奇形怪状的情况。说白了,就是你懒得解公式,它就帮你模拟个几千几万次,把结果平均一下——后验均值就出来了。
像文章
算法与数据结构
0
2025-06-22
利用仿真模型理解电阻串联和并联组合
利用仿真模型可以深入理解电阻串联和并联的组合方式。
Matlab
14
2024-10-01