MU管理系统VFP

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测试通过，LTE-A系统级仿真平台，值得学习LTE-A的同学研究下，能够快速理解LTE-A物理层协议。

该练习将 -1 和 +1 之间的语音电平间隔划分为 2B 个均匀间隔（对于均匀量化器）和 2B 个伪对数间隔（对于 mu-law 量化器）。 每个量化间隔的确切位置取决于量化使用的是中间上升间隔还是中间踏步间隔，还取决于量化是使用舍入和饱和间隔，还是截断和饱和间隔。 文件“5.2 Quantizer.pdf”提供了本练习的用户指南。

扩频通信matlab代码Alpha亩分布性能分析 该存储库包含有关自由空间光通信中Alpha-mu分配通道模型的性能分析的代码 代码是要在MATLAB中运行的MUPAD代码 缩写：OP =中断概率CAV =平均信道容量 简介：大多数现有的无线和移动通信系统都利用无线电和微波频段，这些频段变得人满为患。无线通信对带宽和信道容量的需求已大大增加，以至于我们不得不从无线电频段转向红外频段。 在红外无线通信系统中，光束是在自由空间而不是光链路中传输的。 这就是所谓的FSO系统。FSO具有巨大的带宽，使其成为解决带宽消耗问题的有吸引力的解决方案。 自由空间光学，也称为无线光学，是一种潜在的高容量且具有成本效益的通信技术，受到了关注和商业兴趣。 FSO通信系统不受任何许可法规的约束。 它具有许多优点，例如数据速率高，带宽大，功率要求低，衰减水平低，传输安全性高等。与传统的光纤电缆相比，它易于安装，重量轻且可扩展。 但是，FSO通信系统中主要的性能限制因素是发射光束在湍流环境中传播时的衰减。 当光学激光束在自由空间中从一个点光源传输到另一个点光源时，它很容易受到各种参数的影响，例如散射，吸收，发散，

研究了在一个多用户的下行网络中，基于完美信道状态信息（CsI）的波束赋形设计问题.在该场景下，基站配备多天线，每一个用户为单天线.基站将采用发送波束赋形与用户进行通信.考虑在发送总功率受限的情况下，最大化所有用户的和速率.由于目标函数形式复杂并且是非凸的，导致求解困难.为此，提出了一种基于迫零准则的波束赋形方案.该方案将原问题分解为两个子问题，分别求解.仿真结果表明：相比于传统的基于sLNR的波束赋形方案，所提的方案的性能更好.

网络 使用MobileNetV2上的转移学习方法在移动环境中进行巩膜分割的U-Net模型 该存储库包含使用Keras和Tensorflow的U-Net架构的实现，其背后支持Tensorflow，以使用转移学习方法对Sclera进行分段。 1-建议的方法 所提出的方法采用了以MobileNetV2类特征为条件的U-Net启发模型来分割眼睛的巩膜和背景，其中对MobileNetV2模型应用了两阶段的微调。 数据通过不同的模型进行了扩充。 在我们的方法中，我们将U-Net [U-Net]与预训练的MobileNetV2 [MobileNetV2]结合使用。 U-Net基于全卷积网络，我们修改了其体系结构以使用较少的训练样本并实现更准确的分段。 我们将MobileNetV2随附的预训练权重用于ImageNet数据集[ImageNet]，并在巩膜域上对其进行了微调。 为了提供域适应性，我们根据M（

RD奇迹1.03H+1.00.93_4（2019年9月16日更新）,下载至rk官网 视频教程，请访问：https://i.youku.com/594rk521

刚完成的作业 虽然不够专业 但是 程序 还是能用的 希望对大家有帮助

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