继前两节我们分别探讨了极化码的编码,以及深入到高斯信道探讨高斯近似法之后,我们来关注一个非常重要的极化码构造算法.这个算法并没有一个明确的名词,因此我们以两位发明者的名字将其命名为“Tal-Vardy算法”. 在<极化码小结(2)>之中,我们简单讲述了BEC信道下构造极化码的方法——通过直接计算巴氏参数Z(W)来构造,计算复杂度为O(N). 在<极化码之高斯近似>中,我们讨论了常用的高斯信道下构造极化码的方法——高斯近似,计算复杂度也为O(N). 现在,我们再次将极化码的触手伸向另

plot:画线(curve,二维空间以及三维空间) surf:画面(surface,一般在三维空间) 1. surf 绘图函数 surf 是 surface 的缩写,表示表面(显然至少三维图像才会有表面): z=3x2+3y2+3xy+1−3x−3y 自变量区域的指定 比如这样的一个定义域,D={(x,y)|x≥0,y≥0,x+y≤1} [x, y] = meshgrid(0:0.01:1); % 步长可以适当地增大, idx = x+y > 1; x(idx) = NaN; y(idx) =

Polar码快速入门 本科生在学习极化码时,并不是件简单的事情.网上极化码的资料很少,而且基本上都是较难的论文.这篇文章是用来帮你快速入门极化码. Poalr码背景 2015 年,国际电信联盟无线通信部(International Telecommunication Union-Radio Communications Sector,ITU-R)明确了未来 5G三大典型应用场景,分别为: 增强型移动宽带(enhanced mobile broadband,eMBB)场景.要求支持更高的传输速率(

MATLAB实例:二元高斯分布图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. MATLAB程序 %% demo Multivariate Normal Distribution clear clc %% 空间坐标范围 x1=-5:0.2:5; x2=-5:0.2:5; [X1, X2]=meshgrid(x1, x2); X=[X1(:) X2(:)]; %% 高斯分布参数 % 分量1 miu_1=[1 1]; % 均值 Sigma_1=

一.需求来源 对空间结构聚类,恰好是圆台,找到了上下底面的方程,所以画图. 二.需求解决 2.1 绘制平面 x = linspace(0,5,100); y = linspace(0,4,100); z = 2.*repmat(x,100,1) + 8.*repmat(y,100,1); surf(x,y,z); 第一需要说明的是,x是0到5,分成100分,注意分就是个数,用linspace最好,不要x = 0:5/99:5(中间分子的5是 (5 -0 )得来的,分成100分不是要除以99么,是

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

自定义函数的途径:M文件函数(M file function)在线函数(Inline Function)匿名函数(Anonymous Function)1.M文件函数范例function c=myadd(a,b)%这里可以写函数的使用说明,前面以%开头%在工作区中,help myadd将显示此处的说明c=a+b;%end %非必须的第一行function告诉Matlab这是一个函数,a,b是输入,c是输出,myadd是函数名.以m文件定义的函数必须保存为函数名的形式,上例中,函数应保存为myad

(一)二维数据曲线图 一.绘制单根二维曲线 1.基本调用格式 plot(x,y) (1)x,y为长度相同的向量,分别用于储存x坐标和y坐标数据 (2)用于绘制以x,y为横,纵坐标的二维曲线. (3)举例 >> x=linspace(,*pi,); >> y=*exp(-*x).*cos(*pi*x); >> plot(x,y) 效果如下: 从这里我们可以明白plot绘图,其实是取点,然后用光滑的曲线进行连接的.可以说是最差的插值方法吧. 2.plot函数最简单的调用格式

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D 

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html 实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBjdy 关于MATLAB 插值(Interpolation)http://blog.sina.com.cn/s/b

在使用matlab进行矩阵计算的时候,经常会遇到要使用for循环的情况.但其实很多操作可以用内部的一些函数代替. bsxfun, arrayfun, cellfun, spfun, structfun bsxfun: 1 C = bsxfun(fun,A,B) bsxfun可以对矩阵A和矩阵B进行对应元素的fun函数操作.其中,fun是任何标量输入输出的二元操作的函数,例如基本的加减乘除,三角函数,大小比较,以及其他任何符合条件的自定义函数. 注意,fun不能是符号,例如+,*之类,这些符号都有

我们将沿着以下几步思考:1.State the problem关于这个例子陈述问题很简单.我们想写一个判定二元一次方程的程序:是否有两个实根,重复实根,或者两个复数根2.Define the inputs and outputs该程序要求输入二元一次方程的三个参数:a,b,c 输出方程根的判定情况3.Design the algorithm任务可被分为三个部分:input,processing,and output Read the input dataCalculate the rootsWr

%SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对定义域[-5,5]上的二元函数求最优解—Jason niu [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; figure mesh(x,y,z) hold on xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('SA:利用SA最优化,定义域[-5,5]上的二元函数z = x^2

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 定积分解决的是一维连续量求和的问题,而解决多维连续量的求和问题就要用到重积分了.重积分是建立在定积分的基础上的,它的基本思想也是将重积分化为定积分来计算,其中关键是积分限的确定,这也是重积分的难点所在.正是因为重积分从计算上来说仍是使用的定积分的方法,MATLAB系统并没有提供专门的命令函数来处理重积分,因此在我们确定了积分限后仍是使用int()命令来处理重积分问题.有些积分区间形状比较复杂,为了方便表达积

matlab中randn(‘state’)转载:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3572284.html randn('state') 随机数都是由RandStream随机数据流生成的(里面有一套固定的算法,一般用时间发生装置).其中就有'state','seed','twister'等参数. ‘state’是对随机发生器的状态进行初始化,并且定义该状态初始值.比如你过一段时间还要使用这个随机数的时候,还能保持当前的随机取值. 比如randn('state',20

二元正态分布可视化本体 由于近来一直再看kaggle的入门书(sklearn入门手册的感觉233),感觉对机器学习的理解加深了不少(实际上就只是调包能力加强了),联想到假期在python科学计算上也算是进行了一些尝试学习,觉得还是需要学习一下机器学习原理的,所以重新啃起了吴恩达的cs229,上次(5月份的时候?)就是在多元高斯分布这里吃的瘪,看不下去了,这次觉定稳扎稳打,不求速度多实践实践,尽量理解数学原理,所以再次看到这部分时决定把这个分布复现出来,吴恩达大佬用的matlab,我用的pytho