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。

在MATLAB中实现滤波器组多载波技术的核心思想：保持符号持续时间不变，通过在发射和接收端添加额外的滤波器来处理时域中相邻多载波符号的重叠。接收端使用一种低通滤波器（称为原型滤波器），对经过FFT处理后的信号进行处理，有效抑制ISI。与传统的OFDM方案不同，这种方法在频域中引入额外的系数以获得更好的频率响应。详细介绍了该功能的模块化实现。

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。

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。

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。