低峰均功率比FBMC

提供了IEEE Transactions on Wireless Communications上发表的《低峰均功率比FBMC》的MATLAB仿真代码（第17卷，第1期，2018年1月），包括PAPR和BER曲线模拟。

OFDM与FBMC功率谱仿真分析 本项目使用Matlab对OFDM（正交频分复用）和FBMC（滤波器组多载波）进行功率谱仿真，并提供完整的代码实现。通过仿真分析，可以深入理解OFDM和FBMC系统的特性，以及两种技术的优缺点。 项目内容 OFDM功率谱仿真: 生成OFDM信号 计算并绘制OFDM信号的功率谱密度 分析OFDM信号的频谱特性，例如带外衰减 FBMC功率谱仿真: 生成FBMC信号 计算并绘制FBMC信号的功率谱密度 分析FBMC信号的频谱特性，例如带外衰减 OFDM与FBMC功率谱对比: 对比OFDM和FBMC的功率谱密度 分析两种技术的优缺点，例如频谱效率、抗干扰性能 项目意义 通过本项目的仿真分析，可以更直观地理解OFDM和FBMC的工作原理，以及它们在实际应用中的优缺点。这对于无线通信系统的研究和开发具有重要的参考价值。

要计算列表的均方误差，您可以使用以下MATLAB代码来实现。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

特点：- 副瓣电平相等- 主瓣宽度最小（副瓣电平和阵列长度相同时）- 单元数量过多时，两端单元激励幅度变化较大，导致馈电困难

Matlab中功率谱分析提供了深入理解信号频率组成和功率分布的工具。通过利用pwelch、fft、psd等函数，可以提取信号的频率信息，生成功率谱图，用于识别信号中的模式和特征。

该版本将Gegenbauer多项式转换为Chebyshev多项式。

该 MATLAB 代码提供了一种计算图像均方误差的方法，可用于评估图像处理算法的性能。均方误差是一个衡量预测值和实际值之间差异的度量。通过最小化均方误差，可以优化算法以获得更好的性能。

这是在Matlab上实现的迭代解码与维特比解码比较分析，算法非常出色，与大家分享。

MATLAB中的DFT源代码演示-功率谱和功率谱密度（PSD）这是展示如何实时计算功率谱（PS）和功率谱密度（PSD）的演示。我们直接使用DFT（或FFT）计算功率谱。使用MATLAB函数周期图来计算功率谱和功率谱密度。观察到：（1）功率谱等于DFT绝对值的平方。 （2）功率谱中所有功率谱线的总和等于输入信号的功率。 （3）PSD的积分等于输入信号的功率。通过周期图获得的PSD是等效噪声功率谱密度（ENPSD）。可以看到ENPSD与PS的相关系数为1 / T，等于频率分辨率或频率间隔。应当注意，功率谱是离散序列或离散连续自变量函数，而ENPSD是非离散连续自变量函数。为了强调这一点，我将茎用于功率谱，将图用于ENPSD。在本演示中，我们从具有各种参数的正弦信号开始。然后，我们继续处理实际的音频信号。