离线传播模型

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。

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。

移动通信网络中常用的传播模型 传播模型是基于大量测量数据统计分析得出的无线信号传播经验公式。 奥村模型(Okumura Model)* 完全基于测量数据, 仅提供粗略的指导。 HATA 模型* 适用频率范围: 100-1500 MHz* 适用距离: 1-20 km* 存在环境修正值, 但未考虑地形影响。* 修正后的 HATA 模型适用频率范围: 100-3000 MHz COST-231 模型* 基于奥村模型, 针对高频段传播特性进行了分析。* 适用频率范围: 1500-2000 MHz LEE 模型* 适用于市区或郊区传播场景 射线跟踪模型* 适用于微蜂窝传播场景

社交网络作为新兴媒体具有广泛社会影响力，其营销方式日益发展。本研究基于日常生活中的信任原理，提出了一种基于信任度的消息传播模型。该模型首先通过数据挖掘算法对个体进行分类，然后计算个体间的信任度，并结合消息与个体属性相似性进行传播范围预测。实验结果显示，该模型相较于基准方法，在准确度上提升了约15%。

传播模型是用来计算传播损耗的公式，分为统计型模型和决定型模型。统计型模型利用测试数据进行统计分析，计算量小，对数据要求低；决定型模型基于传播路径的地物和建筑信息，利用波的绕射和反射理论，计算量大，对数据要求高。选择模型时，需要根据具体需求进行权衡，以保证预测准确性。

CSDN用户佛怒唐莲发布的视频资源包含完整的、可运行的Matlab代码，适合编程新手。代码包中包含主函数文件main.m和调用函数文件。用户将所有文件置于Matlab当前文件夹后，双击main.m并运行即可得到结果。该代码运行环境为Matlab 2019b，用户可根据报错信息进行修改，如有疑问可私信博主。 此外，博主还提供代码、参考文献复现，Matlab程序定制，以及科研合作等服务，如有需要可私信博主或扫描视频中的联系方式。

详细介绍了在无线传感器网络（WSN）中建立拓扑模型及节点接收信号衰减模型的Matlab实现方法。

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。

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。

Matlab™函数根据Traynelis SF (1998)的基于软件的单隔室串联电阻误差校正方法，对记录的电流进行离线串联电阻校正/补偿。在全细胞电压钳实验中，贴片移液器上的串联电阻（Rs）可能导致电流幅度和动力学的显著误差。尽管大多数情况下可通过膜片钳放大器在线校正部分误差，但未补偿的Rs可能导致电流估计误差，特别是在记录过程中Rs未能保持恒定或在不同实验间存在变化时。介绍的基于软件的解决方案可在实验后对剩余的Rs进行校正，例如AMPA-R介导的电流。