首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ZMCSCG频道的代码是这样的吗?h_1=sqrt(1/2)*(randn(N,1)+1i*randn(N,1));

ZMCSCG频道的代码是用于生成ZMCSCG信道的模拟数据。该代码使用了高斯随机变量生成器,其中h_1=sqrt(1/2)(randn(N,1)+1irandn(N,1))表示生成一个大小为N×1的复数向量h_1,其中randn(N,1)表示生成一个大小为N×1的标准正态分布随机数向量,1i表示虚数单位。该代码用于模拟ZMCSCG信道的传输特性,其中h_1表示信道的复数增益,用于描述信号在传输过程中的衰减和相位变化。

ZMCSCG(Zero Mean Circularly Symmetric Complex Gaussian)信道是一种常用的无线信道模型,适用于描述多径传播环境中的信号传输。它具有以下特点:

  • 零均值:ZMCSCG信道的均值为零,表示信道对信号的直流分量没有影响。
  • 循环对称:ZMCSCG信道的概率密度函数在相位上具有循环对称性,即对于任意相位偏移,概率密度函数保持不变。
  • 复高斯分布:ZMCSCG信道的实部和虚部均服从独立的标准正态分布,即复数增益的实部和虚部都是独立同分布的高斯随机变量。

ZMCSCG信道在无线通信系统中具有广泛的应用场景,例如:

  • 无线通信系统中的信道建模和性能评估:ZMCSCG信道可以用于模拟多径传播环境中的信号传输,用于评估无线通信系统的性能,如误码率、容量等。
  • 无线信号处理算法的性能分析:ZMCSCG信道可以用于评估无线信号处理算法的性能,如均衡、信道估计等。
  • 无线通信系统的仿真:ZMCSCG信道可以用于无线通信系统的仿真,用于验证系统设计和算法的可行性。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址:

  • 云服务器(CVM):提供可扩展的计算能力,支持多种操作系统和应用场景。产品介绍链接
  • 云数据库MySQL版:提供高可用、可扩展的MySQL数据库服务。产品介绍链接
  • 云原生容器服务(TKE):提供容器化应用的部署、管理和扩展能力。产品介绍链接
  • 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能开发和应用服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接
  • 物联网套件(IoT Hub):提供物联网设备连接、数据采集和管理的解决方案。产品介绍链接

以上是一些腾讯云的产品和相关链接,可以根据具体需求选择适合的产品进行开发和部署。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

2022-07-17:12、3...n-1nnn+1n+2... 在这个序列中,只有一个数字有重复(n)。 这个序列无序,找到重复数字n。 这个序

2022-07-17:12、3...n-1nnn+1n+2...在这个序列中,只有一个数字有重复(n)。这个序列无序,找到重复数字n。这个序列有序,找到重复数字n。...代码用rust编写。...}// 符合题目要求、无序数组,找重复数// 时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)// 用快慢指针fn find_duplicate(arr: &mut Vec) -> i32 {...一个结论 return slow;}// 符合题目要求、无序数组,找重复数// 时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)// 用异或fn find_duplicate2(arr: &mut Vec...} return ans;}执行结果如下:图片***左神java代码

78310

Python数据可视化之高斯分布

Python数据可视化之高斯分布 一维高斯分布模型 高斯分布: N(μ,δ2)=1δ2π−−√e−(x−μ)22δ2 N(\mu,\delta^2) = \frac {1}{\delta\sqrt...400个符合正态分布样本点,背后生成模型为: N(0,1)=12π−−√e−x22 N(0,1)=\frac {1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} 可视化数据样本点...通过坐标变化画出任意高斯分布模型,令 f(x)=12π−−√e−x22 f(x)= \frac {1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} 其中np.random.randn...{x'-\mu}{\delta}) = \frac {1}{\delta\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\delta^2}} 我们不考虑纵轴变化情况。...二维高斯分布模型 对应,只需要生成符合正态分布x和y即可,代码如下: mu_x,delta_x= 70,4.2 mu_y,delta_y = 20,2.1 x = mu_x + delta_x *

2.4K10

一起来学演化计算-matlab基本函数randn,rand, orth

randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377...X = rand(n) 返回一个n×n随机数矩阵。 X = rand(sz1,...,szN) 返回一个sz1-by-…-by-szN随机数数组,其中sz1,…,szN表示每个维度大小。...随机复数 在区间(0,1)中生成一个包含实部和虚部随机复数 a = rand + 1i*rand a = 0.8147 + 0.9058i 复位随机数种子 保存随机数生成器的当前状态,并创建一个...% 定义一个矩阵并求出秩 A = [1 0 1;-1 -2 0; 0 1 -1]; r = rank(A) r = 3 % 由于A满秩方阵,orth(A)计算标准正交基与奇异值分解计算矩阵...-0.4153 0.5665 0.7118 % Q中列数等于秩(A)因为A满秩,Q和A大小一样

1.6K20

MATLAB之randn函数

MATLAB函数randn简介 功能:产生标准正态分布随机数或矩阵函数。 用法: Y = randn(n) 返回一个n*n随机项矩阵。如果n不是个数量,将返回错误信息。...Y = randn(m,n)或 Y = randn([mn]) 返回一个m*n随机项矩阵。 Y = randn(m,n,p,...)或 Y = randn([mn p...]) 产生随机数组。...Y = randn(size(A)) 返回一个和A有同样维数大小随机数组。 randn 返回一个每次都变化数量。 应用举例 Example 1....Example 2. 产生一个随机分布指定均值和方差矩阵:将randn产生结果乘以标准差,然后加上期望均值即可。...例如,产生均值为0.6,方差为0.1一个5*5随机数方式如下: x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5) x = 0.8713 0.4735 0.8114 0.0927 0.7672

2.2K10

【数字信号处理】相关函数应用 ( 使用 matlab 计算相关函数 )

, 均值 0 , 方差 1 ; randn(1,200); 上述代码 生成 高斯白噪声 序列 一个 有 200 个元素行向量 , 如果 randn(2, 200) 代码 , 则生成一个...2 \times 200 矩阵 ; 2、信噪比 SNR SNR 信噪比 , P_s 信号功率 , P_N 噪声功率 , 其关系 : SNR = 10 \log_{10}\cfrac{...\times 10^{\cfrac{SNR}{10}}} 写成 matlab 代码为 : % 根据 信噪比 计算信号幅度 SignalAmplitude = sqrt( 2 * 10^(SNR/10)...个功率之和 y = y / 200; 6、matlab 完整代码 matlab 完整代码 : % 清除之前变量或内存 clear; % 生成 高斯白噪声 序列 , 均值 0 , 方差 1 % 生成...高斯白噪声 序列 一个 有 200 个元素行向量 xn = randn(1,200); % 设置 信噪比 SNR = 7; % 根据 信噪比 计算信号幅度 A = sqrt( 2 * 10

2.3K20

t检验工作原理和在Python中实现

均值之间差异标准误差可以计算如下: sed = sqrt(se1^2 + se2^2) 其中se1和se2第一个和第二个数据集标准误差。...样本标准误差可以计算为: se = std / sqrt(n) 其中se样本标准误差,std样本标准差,n样本中观察数量。 这些计算做出以下假设: 样本是从高斯分布中提取。...n1), std2/sqrt(n2) 另外,我们可以使用SciPy中sem() 函数直接计算标准误差。...这里,sed计算如下: sed = sd / sqrt(n) 其中sd相关样本均值之差标准差,n成对观察总数(如,每个样本大小)。...]) for i in n 然后我们可以将sd计算为: sd = sqrt((d1 - (d2**2 / n)) / (n - 1)) 实现 我们可以直接在Python中实现成对t检验计算。

8.9K50

mse均方误差例题_误差函数计算器

大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。...文章目录 背景 函数代码 调用方法 调用测试函数 背景 本人最近需要写多个仿真,需要大量用到MSE(均方误差)计算,于是干脆将MSE运算封装为函数,后续使用直接进行调用即可。...如Dim=1,则只计算第一个状态值MSE,相应算得MSE也只有1N维; 输入估计矩阵xkf和状态矩阵x都是估计算法迭代计算之后结果矩阵,维度应该是Dim_n*N维; 由于前Step长度不足计算,...(Dim_n);%设定系统噪声 R=0.1*eye(Dim_m);%设定观测噪声 w=sqrt(Q)*randn(Dim_n,N); v=sqrt(R)*randn(Dim_m,N); %=======...==================== %--------系统参数初始化-------- x(:,1)=[10+P0*randn(1);20+P0*randn(1)];%物体初始真实状态值 z(:,1

86540

matlab产生高斯白噪声

m一个1×2向量,其中两个元素分别代表返回值R 中行与列维数。 R=normrnd(MU,SIGMA,m,n): 生成m×n形式正态分布随机数矩阵。...*rand(N,1)生成区间 (a,b) 内 N 个随机数。 rand0-1均匀分布,randn均值为0方差为1正态分布。...由于使用高斯白噪声即randn函数,而randn结果一个强度为1随机序列(自己试试sum(randn(1000,1).^2)/1000就知道了,注意信号长度不能太小)。...于是,所要添加噪声信号显然就是: sqrt(noisePower)*randn(n,1)其中n为信号长度。...因此,对方差,要做只是将w变换成dbw,即dbw=10log(w)。 做法如下有两种: %% 方法一: N=1000; x=sqrt(0.0965)*randn(N,1); Px=(x.'

2.9K20

IEEE Trans 2009 Stagewise Weak Gradient Pursuits论文学习

1 SWOMP重构算法流程 2 分段弱正交匹配追踪(SWOMP)Matlab代码(CS_SWOMP.m) 代码基本与StOMP.m一致,不同之处只是修改了门限,为了测试α=1重构效果,门限比较时由StOMP...代码中“Phi = randn(M,N)/sqrt(M);%测量矩阵为高斯矩阵”并不像StOMP一样要求一定要除以sqrt(M),这也是SWOMP对StOMP最大改进之处。...(N); x = zeros(N,1); x(Index_K(1:K)) = 5*randn(K,1);%x为K稀疏,且位置随机 Psi = eye(N);%x本身稀疏,定义稀疏矩阵为单位阵...(N); x = zeros(N,1); x(Index_K(1:K)) = 5*randn(K,1);%x为K稀疏,且位置随机 Psi = eye(N);%x本身稀疏,定义稀疏矩阵为单位阵...(N); x = zeros(N,1); x(Index_K(1:K)) = 5*randn(K,1);%x为K稀疏,且位置随机

82780

神经网络权重初始化问题

1/sqrt(n)校准方差 上述建议一个问题,随机初始化神经元输出分布有一个随输入量增加而变化方差。...也就是说推荐启发式方法(heuristic)将每个神经元权重向量按下面的方法进行初始化:\(w=np.random.randn(n)/sqrt(n)\),其中\(n\)表示输入数量。...在最后一步我们假设所有的\(w_i,x_i\)都是同分布(即\(w_1,w_2...\)同分布,\(x_1,x_2,...\)同分布,但是\(w\)和\(x\)不是同分布)。...并且因为\(Var(aX)=a^2Var(X)\)(\(a\)一个标量,\(X\)一个随机变量),这就意味着我们可以从单位高斯分布中取样,然后通过\(a=\sqrt{\frac{1}{n}}\)进行缩放来使得权重方差为...实际操作 通常建议使用ReLU单元以及 He等人 推荐公式\(w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n)\) 批量标准化 loffe和Ioffe最近开发一项技术,称为

1.8K70

朝花夕拾之Matlab矩阵表示

1.实数值矩阵输入 MATLAB强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。当然首要任务输入待处理向量或矩阵。...所有元素处于一方括号([ ])内;当矩阵多维(三维以上),且方括号内元素维数较低矩阵时,会有多重方括号。...1.用命令sym定义矩阵: 这时函数sym实际在定义一个符号表达式,这时符号矩阵中元素可以是任何符号或者表达式,而且长度没有限制,只是将方括号置于用于创建符号表达式单引号中。...*2^(-51),5174709270083729*2^(-103)] 注意:矩阵用分数形式还是浮点形式表示,将矩阵转化成符号矩阵后,都将以最接近原值有理数形式表示或者函数形式表示。...产生均值为0.6,方差为0.14阶矩阵 >> mu=0.6; sigma=0.1; >> x=mu+sqrt(sigma)*randn(4) x = 0.8311 0.7799 0.1335

61530
领券