<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[weixin_61810521的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; weixin_61810521]]></copyright><item><title><![CDATA[excel想生成一列随机数并删除公式保留值]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/157073556</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/157073556</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Sun, 18 Jan 2026 01:16:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[可以保留这组数据，去掉公式。先生成一列1-10的随机数。复制这列数据，选择性粘贴值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HCIP云计算实验（VMware）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/157035556</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/157035556</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Fri, 16 Jan 2026 23:28:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了FusionAccess ITA组件的安装过程。首先下载FusionAccess_Manager_Installer_8.0.2.iso文件，创建16G内存的CentOS虚拟机替代EulerOS。安装步骤包括：配置网卡、设置密码等系统安装操作，随后安装FA_vAG组件。安装FA_ITA后，系统应自动获取图形界面，否则需执行&quot;startTools&quot;命令。最后可通过https://192.168.52.52:8448访问ITA登录界面。整个过程涵盖了从虚拟机创建到ITA组件部署的关]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[波束赋型工作原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/156837092</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/156837092</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Mon, 12 Jan 2026 01:09:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[5G通信中的波束赋形技术通过动态调整天线阵列的信号相位，实现精准定向传输。该技术包含三个阶段：首先基站通过宽波束扫描寻找终端设备；随后建立专属数据波束进行高速传输；最后持续追踪移动设备，动态调整波束方向。其核心原理是利用波的干涉效应，通过相位控制使目标方向信号增强，其他方向信号减弱。该技术显著提升了5G网络的信号强度、传输速率和能效，广泛应用于无线通信、雷达系统和医学成像等领域。实现过程涉及信道估计、权值计算和信号预编码等数学处理，形成一个闭环的动态优化系统。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[给出一个信道估计的算法，如何复现代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/150871871</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/150871871</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Tue, 26 Aug 2025 22:48:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[该摘要描述了基于PARAFAC分解的智能反射面辅助MIMO系统信道估计算法实现。算法通过双线性滤波处理接收信号矩阵，利用Khatri-Rao积和逐元素SVD分解技术，分别估计基站-IRS信道矩阵H和IRS-用户终端信道矩阵G。实现过程包括：1)构建伴随矩阵和克罗内克积；2)对变换后的矩阵进行重塑和截断SVD分解；3)从主奇异向量重构信道矩阵。仿真结果表明该方法能有效估计信道参数，并通过NMSE指标评估估计精度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB中函数的详细使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/150868289</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/150868289</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Tue, 26 Aug 2025 21:33:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了MATLAB函数的基本用法和注意事项。主要内容包括：1)函数语法规则，强调函数名与文件名必须一致；2)函数文件的两种形式（独立函数文件和包含局部函数的脚本文件）；3)子函数的定义和调用方法，要求子函数必须与主函数在同一文件且位于主函数之后；4)多文件调用的实现方式。通过加法计算、圆面积计算等示例代码，具体演示了单输入输出、多输入输出函数的定义和调用方法。文章特别指出脚本中函数必须放在文件末尾，且脚本文件名不能与内部函数名相同。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mysql数据库安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/145680270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/145680270</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2025 13:13:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、官网下载Mysql。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB中多张fig图合并为一个图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/142443742</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/142443742</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Sun, 22 Sep 2024 21:06:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab绘图]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[软阈值迭代]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132856958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132856958</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Wed, 13 Sep 2023 19:16:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[最小化目标函数：||y - k_r*x_r - k_t*x_t||^2 + lambda * (||x_r||_1 + ||x_t||_1)y=k_r*x_r+k_t*x_t+n 其中k_r和k_t是感知矩阵，x_r和x_t是稀疏向量，写出优化问题，并用压缩感知求解该问题，a. 根据当前估计的稀疏向量x_r和x_t，计算残差向量r = y - k_r * x_r - k_t * x_t。d. 更新稀疏向量估计值：x_r = x_r'，x_t = x_t'。% 更新稀疏向量x_r。% 更新稀疏向量x_t。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ADMM信道估计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132838822</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132838822</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Tue, 12 Sep 2023 21:04:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[在上述代码中，solve_ADMM函数接受输入参数y、k_r、k_t、rho和epsilon，并输出最优解x_r和x_t。以上即是利用ADMM求解 min||x_r||_1+||x_t||_1  s.t. y=k_r*x_r+k_t*x_t 的详细步骤。如果满足停止准则，例如：||y - k_r*x_r^t - k_t*x_t^t||_2^2 < ε，其中ε为预设的容差，则停止迭代；输出最终迭代得到的解x_r^t和x_t^t作为问题的最优解。利用ADMM求解 min||x_r||_1+||x_t||_1。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[压缩感知优化问题（下）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132173261</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132173261</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Mon, 14 Aug 2023 14:03:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[在,这个问题是一个NP-hard问题,通。：是待恢复稀疏信号；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[压缩感知优化问题（上）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132150002</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/132150002</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Tue, 08 Aug 2023 18:44:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们的目的是从观测值y恢复出原始信号x。因此可用一个与测量矩阵不相关的变换矩阵对原始信号做稀疏表示，得到稀疏矩阵。为测量矩阵下原始信号的观测值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NMSE信道仿真]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/129533301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/129533301</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Wed, 26 Jul 2023 13:58:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[.....endend。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[加入正则项的信道估计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/130890203</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/130890203</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Fri, 26 May 2023 17:08:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[在每次交替迭代中，逐步收缩阈值算法会先计算当前反射相位和信道矩阵的低秩近似，然后再通过交替更新反射相位和信道矩阵来进一步优化估计结果。在智能反射面信道估计中，常常使用的是基于交替最小二乘（Alternating Least Squares，ALS）的信道估计算法，该算法通过交替更新反射相位和信道矩阵来估计信道状态信息（CSI）。b. 固定F，更新H，最小化 ||X - FH||^2 + lambda||H||^2。a. 固定H，更新F，最小化 ||X - FH||^2 + lambda||F||^2。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[IRS的信道估计基础代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/128249865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/128249865</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Wed, 14 Dec 2022 20:00:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[明确信号的性质，信号可以用向量表示，正是因为信号有大小和方向，大小即为信号的强度大小，方向即为信号的相位，也就是延迟。，也就是说信号经过反射之后可能100%反射出去，也可能有损耗，最差的情况是一点都没反射出去。所以一般考虑最美好的状况就是，如此智能反射单元的系数就是。明确IRS是可控制反射信号的相位，所以以单个智能反射单元为例，该单元可调信号的参数可表示为。是无法控制的，在控制信号大小方面，智能反射单元是鸡肋，它顶多充当一面反射墙，，由于智能反射单元是被动反射的，所以准确来说。如此智能反射单元的系数就是。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab 安装tensor_toolbox工具箱]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/128188126</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/128188126</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Mon, 05 Dec 2022 16:02:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[将tensor_toolbox安装包保存到matlab安装路径下的toolbox 文件夹中打开matlab 找到toolbox文件夹中tensor_toolbox命令行输入添加路径 addpath F:\matalb\MATLAB\toolbox\tensor_toolbox验证 ：然后在tensor_toolbox文件中中任意找一个m文件。命令行输入which cp_als.m或者输入help tensor]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[word设置背景为护眼色]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/128183254</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/128183254</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Mon, 05 Dec 2022 11:03:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[新建一个word空白文档依次点开“设计-页面颜色”，选择自己想要的背景色。一般豆沙绿的参数是：红：202，绿：234，蓝：202。
也可以设置成其它自己喜欢的颜色。  另存为word模板文件Normal.dotm，备用。 永久改变背景颜色 打开“C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Microsoft\Templates”，此为office的默认模板存放位置。找到原默认模板Normal.dotm，可以重命名之，或直接改个后缀使之暂时不可用。然后把刚刚新建的模板文件复制到本文件夹中，注意新]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[信道估计基础知识]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127765107</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127765107</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Thu, 01 Dec 2022 17:25:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[信道估计是使用接收信号表现出来的各种状态来对信道的特性进行估计的过程。信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示。信道估计可以定义为描述物理信道对输入信号的影响而进行定性研究的过程，是信道对输入信号影响的一种数学表示。如果信道是线性的，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。信道估计的目标就是使某种估计误差最小化，同时还要尽量降低算法的复杂度，并具有可实现性。为了在接收端能够准确地恢复发射信号，需要对信道的冲激响应进行估计，这就是信道估计。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英语思维方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127734058</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127734058</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Mon, 07 Nov 2022 19:26:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[这也是为什么although和but、because和so不能同时使用的原因！-to do（将要）（除了谓语不能做，其他成分都可以做）并列句中，后面的句子可以省略与前文相同的成分。有很多恋人最后都变成了陌生人。. （谓语重复，出现了双谓语）有很多恋人最后都变成了陌生人。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PARAFAC分解模型及其信道建模]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127420698</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127420698</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Thu, 27 Oct 2022 10:28:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[对角化算法：将F矩阵的第1行元素提取出来，构成一个对角矩阵（即将第1行的元素放到矩阵的主对角线的位置，其他位置都为0）按照 Kiers 水平展开方式进行 1 阶、2 阶、3 阶矩阵化可得到模式-1、模式-2、模式-3 的水平展开分别为。沿着水平方向，将同一方向的矩阵切片依次排列，便得到三阶张量的水平展开形式。表示张量的内积，即两者对应位置元素的相乘之后再求和。张量的F范数与其矩阵化后的 F范数相等。(第一个矩阵的行L，和最后一个矩阵的列T)。的转置模糊矩阵，又称为列模糊矩阵、列交换矩阵。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多基站智能反射面（IRS）系统建模]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127488539</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61810521/article/details/127488539</guid><author>weixin_61810521</author><pubDate>Thu, 27 Oct 2022 10:27:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[此外，我们假设每个IRS被放置为使得没有从一个单元中的IRS到任何其他IRS和其他单元BTS的反射。这是由这样的场景驱动的，即每个IRS都有指向其基站的视线，并且定向为指向其小区内。我们考虑IRS辅助的蜂窝网络，如图所示，其中几个多天线基站（BS）在几个IRS的帮助下 (例如，在墙上) 服务于几个单天线移动用户（MUs）。用户移动性可以被视为一个时隙过程，其中位于每个基站的子区域中的用户集合可以被认为是在每个时隙内固定的。假设将L个IRS部署在基站可以利用的服务区域中，以提高基站的下行数据通信性能。]]></description><category></category></item></channel></rss>