前向纠错

本项目利用MATLAB仿真了应用前向纠错（FEC）的OFDM系统在多径衰落瑞利信道下的性能。项目包含以下几个关键部分： 信道建模: 基于测量的接收功率和距离，对信道的路径损耗指数进行建模。 OFDM系统设计: 考虑到系统要求（20MHz带宽，120 Mbps最小数据速率），设计合适的OFDM系统参数。 仿真与性能评估: 分别在平坦衰落和多径衰落信道下仿真OFDM系统，并通过误码率（BER）评估系统性能。 前向纠错: 结合CRC和卷积编码等FEC技术，提升系统在不同信噪比（Eb/No）下的BER性能。 结果表明: OFDM系统在平坦衰落和多径衰落信道下表现出相似的BER性能，这证明了OFDM技术对时间 dispersive 信道的鲁棒性。OFDM系统通过保护间隔有效地克服了多径传播带来的符号间干扰。 本项目代码包含以下文件： channelmat Assignment2.m （主仿真文件） initialise.m 请将所有文件置于同一目录下运行仿真。

这是一个完整的MATLAB工具包，专为大规模MU-MIMO系统设计。包含经过严格测试的分散前馈预编码算法和源代码，适合毕业设计和课程设计作业使用。所有代码均可直接运行，确保稳定性和可靠性。如有任何使用问题，随时联系我们获取专业支持。

当命令行输入错误时，在还未键入换行符时，可使用BS（BackSpace）键或^h键删除前面字符，并键入正确的字符。建议优先使用^h键，因其兼容性更好。要删除整行内容，可按^u。要强行终止当前运行程序，可按^C、Del或Break键完成。命令提示符$出现时，表明程序已终止运行。请注意，普通用户在终端上进行登录、退出、发出命令或终止程序等操作，不会影响其他用户的正常操作。

graphViz4Matlab 是一个 MATLAB 工具箱，可通过 GraphViz 在 MATLAB 图形窗口中显示有向或无向图。

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

分享一个Java实现的无向图PageRank算法，代码经过测试，能够完美运行，可供学习和参考。

将数据库从归档模式转换为归档模式的过程称为归档模式向归档模式转换。

数据挖掘排名前十的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则学习、神经网络、深度学习和梯度提升树。

选择初始网络中修剪前的隐藏层数。在这本《数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》中，层1、2和3各层的隐藏单元数应略多于其他训练方法的层数。设置隐藏速率以及在训练未见改进时执行的隐藏单元修剪操作次数。同时，设定输入速率及其操作次数，以及网络在尝试修剪前的总体训练次数。

Lotuscript 语言代理向 SQL 数据库写入数据的代码