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应用背景On the Design of ZF and MMSE Tomlinson-Harashima Precoding in Multiuser MIMO Amplify-and-Forward Relay System,it is main described the mimo system in the multi-user  scenario.the main precoding algrithm is combined the zf precoding and the MMSE precoding.关键技术we design a zero-forcing (ZF) Tomlinson-Harashima precoding (THP) and a minimum mean square error (MMSE) THP for multiuser MIMO relay system with direct link. Based on these precoding structures, we propose the optimal combining weights of the ZF THP and the MMSE THP in half duplex relay system, and the sub-optimal weights of MMSE THP to reduce feedback channel state information(CSI). Through the Monte Carlo simulation, we verify that the optimal weights combining method outperforms the constant weights combining method. In addition, we confirm that the performance of the sub-optimal weights combining method is&

应用背景HMM算法 预测回转窑喂煤量的预测 其中包含主成分分析 特征点的选取 什么的  考虑模式识别中的一个重要方法—隐Markov模型（HMM），由于HMM具有出色的统计学基础和有效的训练算法使得HMM在序列信号的统计分析方面具有十分强大的功能，可用于动态时间序列建模并进行模式识别。关键技术HMM VS2010 C++  回转窑熟料烧结过程的特点使得很难用机理分析或系统辨识的方法建立回转窑有效的预测模型。本软件充分考虑回转窑烧结过程各热工参数对烧结过程的影响，而工业现场记录的大量过程数据也为数据驱动的建模方法提供了条件。

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