The Dirichlet Distribution

本文深入探讨了狄利克雷分布的概念,并通过链接提供了进一步的学习资源。此外,文章详细解释了伽玛函数的性质,包括其递推公式和阶乘的推广作用,同时链接了关于概率分布(如Beta分布、多项式分布和高斯分布)的讨论。

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The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布

可参考http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/510/

Probability Distributions(Beta分布,多项式分布和高斯分布)

可参考:http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/21/

 

\Gamma \,函数,也叫做伽玛函数(Gamma函数),是阶乘函数在实数与复数上的扩展。对于实数部份为正的复数z,伽玛函数定义为:

\Gamma(z) = \int_{0}^{\infty} \frac{t^{z-1}}{e^t} \,{\rm{d}}t

此定义可以用解析开拓原理拓展到整个复数域上,非正整数除外。

\Gamma \,函数的递推公式为: \Gamma(x+1)=x\Gamma(x)

对于正整数n\,,有

\Gamma(n+1)=n!

可以说\Gamma \,函数是阶乘的推广。

来自wiki的解释:http://zh.wikipedia.org/wiki/Γ函数

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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