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RSS订阅原创 对论文Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems的验证
论文Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems对于deep learning在通信领域的应用给出了一个很有价值的例子，利用一个全连接的网络直接替代传统OFDM系统中信道估计与均衡两个模块，仿真的性能与MMSE均衡相当，结果如下图所示。 为了验证这篇论文的结论，我写了一个基于matlab的仿真平台，链接https://download.csdn.net/download/yason.
2021-10-10 17:33:02
517
基于matlab的神经网络工具包
自己制作的，基于matlab的深度学习工具包，用这个工具包验证了论文Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems的一些结论。
2021-10-10
channel_coding.zip
信道编码合集，包括Turbo、LDPC和卷积码，并且包含了每种编码的所有常见译码算法，使用面向对象的方式实现。
Channel coding sets, including Turbo, LDPC, and convolutional codes, and contain all common decoding algorithms for each encoding, implemented in an object-oriented manner.
2019-07-24
ITU-T X.691
Information technology – ASN.1 encoding rules: Specification of Packed Encoding Rules (PER)
2018-12-31
空空如也
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