使用空时分组码的STBC-MIMO系统迫零均衡matlab开发详解

最大似然均衡是线性空时编码MIMO系统中最佳的传输符号估计方法（详见文献[1]）。特别是对于高阶调制，ML解码的计算成本较高。压缩包包含三个m文件：space_time_coding.m（执行空时编码）、coherent_ML_receiver.m（执行ML均衡）、one_shot_ML_equalizer.m（演示示例）。解压这些文件至同一文件夹，并在Matlab命令窗口中运行one_shot_ML_equalizer脚本。详细支持的STBC列表请参考space_time_coding.m。参考文献：[1] EG Larsson，P.Stoica，《无线通信的空时分组编码》，剑桥出版社，2003。

这份资源提供了多进制调制下空时分组码（STBC）的matlab仿真，无需修改程序。每个m文件代表不同调制进制，展示了'未采用编码','2发1收Alamouti方案','2发2收Alamouti方案','2发3收Alamouti方案','2发4收Alamouti方案'等的误码率曲线。

简要介绍了空时分组码的原理，并利用Matlab进行了仿真实验，最后对仿真结果进行了详细分析。

这个示例展示了如何在通信信道中使用零迫均衡器。它是函数ZF.m的后续代码，与该函数一同使用。

这是一个实现(7,4)线性分组码的Matlab代码。它详细分析了编码方式对错误率的影响。尽管这段代码在5伏特电压下使用了200000位，但它可以根据数据传输需求动态调整位数和电压。欢迎留下您的评论。

本项目提供Matlab函数及工具源码，用于模拟具有迭代检测和解码的MIMO和均衡系统，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试，可直接运行。如有任何使用问题，欢迎随时沟通，将第一时间解答。

在某些科学著作中，一旦从感兴趣的人群中收集数据，通常很难了解数据以无组织方式呈现时的含义。将原始数据组合成有意义的形式，例如频率分布，可以使数据更容易理解和解释。正是在频率分布的上下文中，遇到了以简洁的方式传达包含在数据中的数字信息的重要性。因此，分组数据是已被组织成称为类的组的数据。可以通过构建一个显示变量频率分布的表格（其值在原始数据集中给出）来组织原始数据集。这种频率表通常称为分组数据。在这里，我们开发了一个MATLAB代码来计算分组数据的模式。可以在列形式矩阵中输入包含频率计数和hist m函数的bin位置的返回或修改向量n和xout。模式计算使用直截了当的公式，Mo = L + I((F1 - F0)/(2F1 - F0 - F2))，其中：L为模态等级下限，I为包含众数的区间的宽度，F0为模态类之前的类的频率，F1为模态。

介绍了分散反馈零强制均衡器（DFZFE）的实现及其在对抗无线信道中ISI的应用。DFZFE是一种用于处理符号间干扰（ISI）的关键工具，通过模拟AWG噪声信道发送随机符号，并使用Matlab开发的代码对其进行解码。

在SQL中，分组函数与空值处理是重要的操作技巧。分组函数忽略了列中的空值，例如在员工表中计算平均值时，只考虑有有效值的行。这些函数包括COUNT(*)在内的所有分组函数都会忽略空值。