编译原理语法分析器课程设计完美版

【实例简介】《Channel Estimation for Gigabit Multi-user MIMO-OFDM Systems MIMO-OFDM Systems》为国外一博士论文，内附详细MATLAB代码。文章结构如下： 1 An Introduction to MIMO-OFDM Systems 3 1.1 Predicting the Emerging and Future Wireless Communications Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . 4 1.2 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 The MIMO-OFDM System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4 The MIMO-OFDM Air Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4.1 IQ Constellation Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4.2 Digital multitone/multi-carrier modulation . . . . . . . . 17 1.4.3 Maximum Likelihood Detection . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 The MIMO-OFDM Mapping/De-mapping Function . . . . . . . 23 1.5.1 Space-Frequency Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.5.2 Spatial Multiplexing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 1.6 Multi-user MIMO-OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.7 Research Objectives of the Thesis . . . . . . . . . . . . . . .31 2 The Wireless Channel 33 2.1 Multipath Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.2 Tapped-Delay-Line System Model . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.2.1 Statistical Model of a Multipath Channel . . . . . . . . . 41 2.2.2 Bandlimited transmission . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.2.3 Rayleigh Fading Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.3 Saleh-Valenzuela channel Model . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.4 Correlation of the channel gain parameters of MIMO antennas . 55 2.5 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3 Coherent Detection for MIMO-OFDM Systems 61 3.1 OFDM Equalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.2 SISO-OFDM Channel Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.2.1 One Dimensional Channel Estimation . . . . . . . . . . . 70 3.2.2 Two Dimensional Channel estimation . . . . . . . . . . . 73 3.3 MIMO-OFDM Channel Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.3

1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；读取人脸数据库；主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；数据规格化；SVM训练（选取径向基和函数）；读取测试数据、降维、规格化；用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；输出匹配度最高的一个

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