MATLAB算法使用预留子载波法(TR)降低PAPR

此MATLAB代码对比了OFDM系统在传统实现和使用选择性映射技术降低PAPR的两种情况下的性能。改进的OFDM系统采用选择性映射技术设计，以降低传统OFDM系统的PAPR。通过BER和CCDF图比较了改进后的OFDM系统和传统的OFDM系统的性能。

在Matlab环境下，开发了一种降低灰度图像亮度的算法，调整图像的视觉效果。该算法通过改变灰度级别来减少图像的亮度，以满足特定视觉需求。

这是我在MATLAB中编写的载波锁相环跟踪程序，希望能为大家提供帮助。

这篇文章讨论了如何使用Matlab实现牛顿法，重点在于高准确性和代码易理解性，可快速执行。

本仓库提供了基于采样的张量环分解算法的Matlab代码，用于实验。该方法是由奥斯曼·阿西夫·马利克（Osman Asif Malik）和史蒂芬·贝克尔（Stephen Becker）提出的，详细实现见脚本tr_als_sampled.m。实验中使用了脚本experiment1.m和experiment4.m对合成数据和真实数据进行了验证。此外，我们还实现了标准TR-ALS算法（tr_als.m）、rTR-ALS算法（rtr_als.m）、TR-SVD算法（TRdecomp_ranks.m和TRdecomp.m修改版）、TR-SVD的随机变体（tr_svd_rand.m）。需要使用mtimesx，请查看相关位置获取。

5．加工预留量 图8-11 XY方向预留量

在OFDM基础仿真中，通过调整不同调制方案（BPSK、QPSK、16QAM、64QAM）和不同子载波数量（N），分析其对系统误码率（BER）的影响。将详细介绍如何使用MATLAB进行仿真，绘制各调制方案在不同子载波情况下的BER曲线。 1. 仿真环境设置 首先，搭建MATLAB仿真环境，确保调制方案（BPSK、QPSK、16QAM、64QAM）在不同子载波数量下的初始化参数设置正确。子载波数量N可以取如64, 128, 256等常见值，以确保能模拟不同频谱环境下的误码表现。 2. OFDM系统框架 OFDM系统设计包括以下几个步骤：- 信号调制：选择特定调制方案后，将信号调制到相应的子载波上。- IFFT变换：对各个子载波信号进行IFFT操作以生成时域信号。- 循环前缀（CP）：为抗多径效应加入循环前缀。 3. 仿真流程 依次设置不同的调制方案和子载波数量，重复以下流程：- 传输信号生成：通过所选调制方案和子载波数生成OFDM信号。- 信道加噪：在传输过程中加入不同的噪声强度。- 接收信号处理：通过去除CP并FFT变换回频域，得到解调后的数据。- BER计算：统计解调数据的误码情况，得到对应的误码率。 4. 结果与BER曲线绘制 在不同调制方案和子载波数（N）组合下，逐一记录BER结果，并绘制BER随信噪比（SNR）的变化曲线。观察曲线变化趋势，分析不同条件下OFDM性能的差异性。 5. 总结 通过仿真结果分析，各调制方式在高SNR情况下的BER性能优劣有所不同，子载波数量对BER曲线也有显著影响，为后续OFDM系统的优化提供了指导。

这份Matlab代码实现了16QAM的载波同步，包括信噪比（SNR）和误码率性能测试。代码帮助用户进行高效的信号处理与分析。

D-S证据理论下的可信子空间定义和贪心算法CSL，可发现所有可信子空间。CSL迭代识别可信子空间集，为传统聚类算法提供高维数据聚类新途径，具备正确识别真实子空间的能力。