AMI 计算并绘制平均互信息 (ami) 以及不同时间滞后值的单变量或双变量时间序列的相关性。 用法： [amis corrs] = ami(xy,nBins,nLags)
输入： xy：单变量 (x) 或双变量 ([xy]) 时间序列数据。 如果给出双变量时间序列，那么 x 应该是自变量，y 应该是因变量。 如果给出单变量时间序列，则计算自相关而不是互相关。
nBins：时间序列数据的 bin 数量，用于计算计算 ami 所需的分布。 nBins 应该是 2 个元素的向量（对于双变量）或标量（单变量）。
nLags：计算 ami 和相关性的时间滞后数。 对 0:nLags 的滞后值进行计算。 输出： amis：时间滞后为 0:nLags 的平均互信息向量
corrs：时间滞后为 0:nLags 的相关向量（或单变量时间序列的自相关）
例子： xy = rand(1000,2);
2022-11-28 17:35:29
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提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关(MELC),通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向(DOA)估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号(圆对称信号或非圆对称信号)的适应性方面获得比基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法更好的估计性能。
2022-11-28 15:43:26
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这个压缩包里包含四项5G的相关论文，包括5G系统的关键技术及其国内外发展现状、面向5G的非正交多址接入技术-NOMA-浅析、面向5G网络运营转型思路和融合-演进与创新的5G技术路线。是我之前无聊时候读的，还不错。有喜欢的的可以下载
2022-11-27 16:06:15
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2022-11-27 10:20:09
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