多输入多输出系统 模糊控制 自适应模糊控制理论

串口输入数据输出PWM的源程序代码，学习stm32的朋友可以借鉴，从网上找到的其他朋友的例程。

多输入多数出广义预测控制的算法研究与应用

【预测模型】基于卷积神经网络CNN实现预测单输入单输出预测模型matlab源码.zip

保守值法matlab代码DRAMMIMO_MATLAB 适用于MATLAB的延迟拒绝自适应大都会多输入多输出。 该软件包利用延迟拒绝自适应大都会（DRAM）算法的修改版本，以数字方式实现最大熵（ME）方法。 最初的DRAM算法基于Marko J. Laine博士（）的MATLAB工具箱和Ralph C. Smith博士的书[1]。 它使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法。 最大熵方法可用于融合来自不同来源的数据并量化模型之间共享的模型参数的不确定性[2]。 当只有一组数据可用时，“最大熵”方法将自动变为贝叶斯方法，并且该算法等效于原始DRAM算法。 该软件包提供了用于MATLAB环境的代码。 可在上找到适用于Python环境的等效版本。 当前，只有一个简单的线性模型来演示如何使用该软件包。 有关详细信息，请参见main.m。 将来会添加更复杂的示例。 [1]拉尔夫·史密斯（Ralph C Smith）。 不确定性量化：理论，实施和应用，第12卷。暹罗，2013年。 [2]高伟，威廉·奥茨和拉尔夫·史密斯。 用于不确定性定量和分析多功能材料的最大熵方法。 在ASME 2017智能材料，

mimo-svr 多输入多输出支持向量回归。 由 Fernando Pérez-Cruz 开发的代码端口； 请引用： William J. Brouwer、James D. Kubicki、Jorge O. Sofo、C. Lee Giles 对应用于凝聚态物质结构预测的机器学习方法的调查 arXiv:1405.3564 [cond-mat.mtrl-sci] Sánchez-Fernández, M. 和 dePrado-Cumplido, M. 和 Arenas-García, J. 和 Pérez-Cruz, F. SVM 多重回归用于多输入多输出系统中的非线性信道估计 IEEE Trans。 信号过程, 52(8), 2298-2307, 2004 inc 目录中有一个小训练/测试集，对应于产生光谱的相应原子结构的压缩 NMR 数据 (x) 和晶胞参数 (y)。 要在

针对多用户MIMO-OFDM系统，立足业务体验方，给出了一种最大化用户QoE的资源分配算法。通过设计QoE效用函数，将用户QoE与系统QoS参数关联起来，在发送功率和目标误码率的约束条件下，以最大化用户平均QoE为目标，通过QoE效用函数获取用户当前时刻QoE增量，据此确定用户时频资源分配优先级，进而进行注水功率分配。仿真结果表明，该算法能够充分利用系统资源，有效提高用户平均QoE。

针对大规模 MIMO系统信道估计精度低及反馈方案较为复杂的问题，在差分信道估计及反馈方案上提出了一种基于系数相关性的压缩采样匹配追踪（BCC-CoSAMP）算法。该算法将CoSAMP算法中衡量两个向量之间关系的内积替换为基于相关系数的向量关系判定，从而较快地选出与原始信号相关性强的原子，达到提高信道估计精度的目的。仿真结果表明，与CoSAMP算法相比，所提出的BCC-CoSAMP算法在低信噪比情况下，信道估计精度平均有5 dB的提高，同时能平均提高系统总速率1.25 bit/(s.Hz)。

多媒体应用的快速增长的需求已经破坏了视频传输的改进。 随着多媒体传输的增加，体验质量（QoE）已成为无线网络研究的热点。 提出了一种MIMO-OFDM网络中一种QoE感知资源分配算法。 通过在最小功率的约束下考虑视频传输速率和子载波方案，将功率分配估计公式化为根据QoE最大化。 在本文中，我们将分析从应用层的传输速率到物理层的功率分配的视频传输性能。 从仿真结果可以看出，所提出的子载波分配算法通过最小化具有功率约束的MIMO网络中多用户的总和失真来最大化视频QoE。

编写一个用输入和输出流运算符进行的输入和输出的程序。从键盘输入两个数，分别对两个数进行加，减，乘和除的运算。并输出计算结果，如： 23+123=146。 #include using namespace std; main() { float a,b,A,B,C,D; cout<<"请输入两个数（输完第一个数后按enter键再输第二个)"<>a>>b; A=a+b; B=a-b; C=a*b; D=a/b; cout<<"a+b="< 2021-10-10 22:08:31 11KB c++