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压缩感知信道估计算法(Matlab 代码)

于 2020-11-05 发布
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代码说明:

基于压缩感知信道估计算法,为IEEE已发文章代码,调试正确,可供大家参考!主要包括以下代码:channel.mLS_MSE_calc.mMMSE_MSE_calc.mMSE_com.momp.mseqnum_compare.m

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The first two parts present the fundamen-tals and real world applications of fuzzy sets theory and ueural nel works, respectivelyThe last part addresses various state-of-the-art techniques o combine fuzzy logic withneural networks eliminating the disadvantages of each of these technologies while effec-tively combining their advantageshis book can be used as the text for an advanced course on fuzzy theory and neuraletworks. It is also a valuable reference to all researchers and engi eers interested inthese subjects模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)序非高兴得知赵振宇博士和除月懋教投巴完成他们的合著《棋糊理论利神兰网络的基础与应用》近年来模糊理论和神经网络提供了行之有效的方法来解决在特定环境以及采用定性描述方式的多冒的设计中的各种间题这本节从模糊埋论利神网络的基出发,综合分析和归纳了两领域的研究成果,并附有大量的应用实例赵博士和徐教授对棋糊系统和神经网络研究较深,这次他们对此专题的合著正合时宜。此外,赵博土还利用他精通语和英讦的特长,充分收纳了这两大领域的最新发展和动向。二十余年前,L, A. Zadeh教提出的模棚集合哩论已在工程的众多领域中得到广泛深入的研究。对于实际操作人员,即没有精确的数据和过程模型他也能操作和控制复杂的过程。而模糊理论正是将掘作人员的操作经骏鞍换成可以在计算机上运行的掉制算法以便实现模糊控制樸糊控制已泛应用于水质控制她铁操作汽车减震和牵引以及摄泉机聚焦等系统中。人工神经网络是由大量并行分布、有机相联的神经元构成的计算机构,对这种计算机构的研究受启于生物神纸系统的学习能力和并行机制。近年米,对神经网络方面的研究受到愈来愈密切的关注,特别在人工智能、心理学、工程学和物理学等学科中显得空前的活跃。另外,应用神经网络技术的商业产品亦愈来愈多,典型的例子如:语言识别系统爆炸检测器和飞机座位订票系统等绒合模糊理论、神经网络以及其它智能算法(如人上邀传斧法)的研究和应用将有卡常广阔的前景。一个明显的例子就是结合神网络的学习能力来训练基于模糊规则的系统。此书在这方面已有深刻的反映。作者正从统一的角度综合闯述了惯糊理论和抻经网络的重大课题和应用。我相信,此书对行志于模糊理论和神纸网络研究的读者是有裨益Masayos hi tomizuka美圈加州怕党莱大学机械系教授模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)FOREWORDI am very pleased that Dr. Zhen-Yu Zhao and Professor Yong-Mao Xu have completed theit book," Introduction to Fuzy Theory, Neural Networks, and Their Appli-cations. In recent years, the fuzzy theory and neural networks have demonstrated theiryaludc for providing solutiont ta problems in unccrtain and imprecise environments a3well as to those with multi-design objectives, which may be stated in a qualitative man-ner. This book starts with Fundamentals of fuzzy theory and neural networks, developsthe ideas for comprehensive coverage of the two sub jects and presents their applications. Having rich rcscarch experienec in fuzzy systcms and neural nerworks, Dr. Zharand Professor Xu make an ideal team to write a book on these subjects. D. Zhao hastaken an advantage of his mastery of two ianguages, Japanese and English. Many recentimporcant developmerts in fuzzy thcory and neural networks havc bcen rcportcd in thesctwo languagesThe theory of fuzzy set&, established by Professor L, A. Zadeh about 20 years agohas been extensively studied in varicus fields of engineering. It is well known that hu-man beings have an ability to operate and control complicated processes without havingprecise data and plant models, Fuzzy theary has been shown to translate such knowldge of human beings into computer implementable control algorithms which are ronmonly called"fuzzy control. "Fuzzy control has been used in many practical applicalionssuch as water quality control, subway operation systems, automotive suspension andraction control and camcorder fotusing and stabilizationArtificial neural networks are computing architectures that consist of massiveparallel interconnections of simple neural proCessors. The study of such architectureshas becn inspired by thc learning abilities and parallelism of biological nervous syatemsIn recent years, neura! networks have received considerable Attention and are now beingactively explored in the fields of artificial intelligence psychology engineering andphysics. Neural networks have been applied to many conmercial products such asspeech recognition systems, explosive detectors and airline seat allocation systerms.Ambitned use af fuzzy theory neural networks, as well as other computational in-telligence algorithms such as genetic algotithms, has heen recognized as being promising, An obvious example is the training of fuzzy rule-based systems ly using the learm
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