传播估计

在AWGN和BSC模型中，使用基于粒子的信念传播进行LDPC解码的信道噪声估计。本代码基于已发表的期刊论文，并进行了进一步改进，删除了参数\lambda以减少自由参数数量。虽然未经优化，PBP估算器仍可能在速度上存在一些限制。若要使用本代码，请引用我们在IEEE TCOM上发表的相关论文。详细引用包括以下论文：L. Cui、S. Wang、S. Cheng、M. Yeary，“使用基于粒子的信念传播的自适应二进制Slepian-Wolf解码”，通信，IEEE交易，59 (9)，2337-2342，2011年9月；S. Wang、L. Cui、S. Cheng、Y. Zhai、M. Yeary、Q. Wu，“使用粒子滤波的噪声自适应LDPC解码”，通信，IEEE交易。

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本，您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。

这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码，为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

社交网络影响力传播研究汇集了随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术，主要涵盖影响力传播模型、学习和优化。通过总结计算机科学领域近年的成果，展现了该研究的综合应用。当前面临的挑战和未来研究方向也需要进一步探讨。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。

这里展示了双向传播，一种比传统的反向传播和自动编码器更快、更准确、更可靠的新型深度学习算法。借助这一算法，您可以在普通计算机上仅用20分钟就能够使用MNIST数据训练神经网络，无需依赖GPU。如果您选择采用本算法，请务必注明引用。