Sparse Matrix Multiplication

本文介绍了一个简单的矩阵乘法实现方法,使用Java语言编写。该算法通过遍历两个矩阵的元素并进行乘法运算来计算结果矩阵。对于稀疏矩阵,此方法能够跳过值为0的元素以提高效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

public class Solution {
    public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        int row = A.length, column = B[0].length;
        int[][] res = new int[row][column];
        for (int i = 0; i < row; i++) {
            for (int k = 0; k < A[0].length; k++) {
                if (A[i][k] == 0) {
                    continue;
                }
                for (int j = 0; j < column; j++) {
                    res[i][j] = res[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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