量化器 量化器设计这组例程设计和评估标量量化器。 标量量化器由一组判定值和一组输出值定义。 Lloyd-Max 算法用于设计基于给定概率密度函数的最小均方误差标量量化器。 有两个基本的设计例程：QuantOpt 设计通用非均匀间隔量化器，QuantUnif 设计均匀间隔量化器。 对于每个，量化器还可以被限制为具有对称间隔的级别。 支持多种不同的概率密度函数。 1. 统一：统一的 pdf 导致统一的量化器2.高斯：高斯pdf 3.拉普拉斯：双面拉普拉斯pdf 4. Sine：随机相位正弦波的pdf 5. Gamma：Gamma pdf（参数为1/2的广义伽马分布） 6. Generalized Gamma：用附加参数指定的Generalized gamma pdf 7.制表：由一组点指定的pdf。 这些点是 (x,p) 对。 假定 pdf 在给定点和点外零之间是线性的。 对于足够平滑的 p

大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率，提高能量效率，被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加，信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状，提出了近似信息传递(AMP)算法，并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明，该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。

1.构建出一个简单的系统模型：x[k]=h[k]*s[k]+n[k]。对输入的名字采用QPSK调制，得到发送信号s[k]、h[k]为信道、n[k]为噪声； 2.假设已知发送信号s[k]与接收信号x[k]，分别采用MVU与MMSE方法估计得到信道h[k]，绘出误差与信噪比关系曲线； 3.分别采用MVU与MMSE方法，用估计得到的信道h[k]和接收信号x[k]恢复出发送信号s[k]，再进行译码，检查与输入的名字是否一致。 有报告、源程序

ofdm信道估计，LS.LMMSE.SVD

matlab匹配滤波代码仅通过MMSE估计实现的自适应脉冲压缩 作者：Pardhu M 接触： 描述 此方法基于最小均方误差（MMSE）公式，其中从接收信号中自适应估计每个单个距离单元的脉冲压缩滤波器，以减轻大目标附近匹配滤波导致的掩蔽干扰。 代码详细信息 所有代码均以Matlab 2015版本编写。 参考文件 Blunt，Shannon D.和Karl Gerlach。 “通过MMSE估计进行自适应脉冲压缩。” IEEE航空航天和电子系统学报42.2（2006）：572-584。 免责声明 提及的作者对上述论文没有任何版权。

blast检测方案，比价了ZF,MMSE,ZF-SIC,MMSE-SIC四种检测算法的性能

ZF、MMSE、ZF.SIC、 MMSE—SIC这4种算法的性能优劣,并用Matlab进行仿真,分析了这些算法的性能.结果表明,性 能最好的为MMSE—SIC,这是zf

基于MMSE准则的自适应旁瓣对消，平面阵的三维天线方向图计算，matlab仿真

双选信道的各种方法，有常见的一些LS，MMSE和OMP算法，还有一张对比图

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