Massive-MIMO

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It

Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

关于《海量数据挖掘》的关键知识点 一、书籍背景与目标 《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。 二、书籍主要内容 本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术： 1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- Ma

SUI MIMO channel 的 MATLAB 实现，附有说明文档。

Minning of Massive Datasets.pdf是一本优秀的资料，涵盖了大规模数据挖掘及其应用mapreduce技术。

这是一个基于Matlab开发的MIMO-OFDM源程序，适合初学者参考学习。

最权威的仿真手册及仿真程序，使用MATLAB仿真基于MIMO-OFDM的802.11a协议。该手册提供详细的操作指南，帮助您了解如何在MATLAB中实现802.11a标准下的MIMO-OFDM信号传输和接收过程。仿真程序可以模拟实际的无线信道环境，评估各种条件下的系统性能，是学习和研究无线通信的理想参考工具。

Matlab编程-MIMO Alamouti技术开发。MIMO Alamouti（空时编码）是一种在多输入多输出系统中提高数据传输可靠性的技术。它通过在发送端对数据进行编码，然后在接收端进行解码，有效地减少了信道效应对数据传输的影响。利用Matlab编程，可以更好地理解和实现这一技术，为无线通信系统的性能优化提供了强有力的工具。

mimo注水定理是多输入多输出系统中的一种重要理论，通过MATLAB仿真程序可以有效验证其在实际应用中的效果和性能。