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NOMA基础知识

通常, 无线通信网络嵌入无线电接入技术(RAT), 该技术采用多址技术(无线蜂窝系统的一个基本功能)为多个移动终端提供到核心网络的连接。 因此, 根据其基本原理, 多址接入技术可以归类为: 正交多…

功率域复用NOMA

1.基于功率域复用的NOMA,在技术原理上很容易实现,其基本思想是通过不同的功率区分用户,发送端按照给定的功率分配原则给每个用户分配不同的发射功率,为了提高频谱利用率主动引入多用户干扰,在相同的资源上叠加多个用户…

NOMA计算

1.基本计算 假设在一个子信道上能同时上传N和用户信号,那么整数n代表n个用户,子信道宽度表示为Bsc,用户与基站之间的信道系数为hn,那么该信道的输出的叠加信号就是: x ∑ i 1 N p i s i x \sum_{i1}^{N}{\sqrt{p_…

NOMA概念介绍

在实现良好系统吞吐量的同时,为了保持接收的低成本,在4G中采用了正交多址接入技术。然而,面向5G频谱效率提升5~15倍的需求,业内提出采用新型多址接入复用方式,即非正交多址接入(NOMA)。在正交多址技术(OMA)中&#xff…

NOMA简介

NOMA即非正交多址接入技术,是非常有希望的5G技术。其优点是可以提高频谱效率(rate/bandwigth)和接入量,这恰好符合了即将到来的5G时代的爆炸性的数据增长和接入需求,因此吸引了众多研究者的注意。 NOMA的核心理念是在…

5G中非正交多址接入技术(NOMA)是什么?

我&#xff0c;菜拐拐&#xff0c;今天又来了&#xff01;今天的笔记是关于非正交多址技术&#xff08;NOMA&#xff09;&#xff0c;就大体康康><啊&#xff01; 5G中非正交多址接入技术&#xff08;NOMA&#xff09;是什么&#xff1f; NOMA的简要介绍&#xff1f;由频…

NOMA学习

NOMA&#xff08;非正交多址接入技术&#xff09; NOMA基本概念上行NOMA与下行NOMA上行NOMA&#xff08;MAC信道&#xff09;下行NOMA&#xff08;BC广播信道&#xff09; SIC解码顺序叠加编码&#xff08;SC&#xff09;与串行干扰消除&#xff08;SIC&#xff09;叠加编码&am…

非正交多址技术NOMA基础知识

参考文章&#xff1a; 5G&#xff1a;非正交多址接入技术&#xff08;NOMA&#xff09; 5G&#xff1a;非正交多址技术&#xff08;NOMA&#xff09;的性能优势 5G&#xff1a;非正交多址接入&#xff08;NOMA&#xff09;与串行干扰删除&#xff08;SIC&#xff09; 5G&#x…

大数据技术之Hadoop(入门)概述、运行环境搭建、运行模式

文章目录 1 Hadoop 概述1.1 Hadoop 是什么1.2 Hadoop 优势1.3 Hadoop 组成&#xff08;面试重点&#xff09;1.3.1 HDFS 架构概述1.3.2 YARN 架构概述1.3.3 MapReduce 架构概述1.3.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系1.3.5 大数据技术生态体系1.3.6 推荐系统框架图 2 Hadoop 运行…

hadoop命令大全(完整)

hdfs常用命令&#xff1a; 文章目录 1. hdfs文件系统命令1.1 文件路径增删改查系列&#xff1a;1.2 空间大小查看系列命令&#xff1a;1.3 权限管理类&#xff1a;1.4 文件操作&#xff08;上传下载复制&#xff09;系列&#xff1a;1.5 判断系列&#xff1a;1.6 系统功能管理类…

Hadoop 完全分布式搭建(超详细)

Hadoop 完全分布式搭建 1.虚拟机安装系统安装网络设置 2.环境、免密设置前置环境设置免密登录设置集群安装规划 3.安装 Hadoop 完全分布式1.上传安装包 和 JDK1.82.解压文件3.配置环境变量4. 配置 Hadoop-env.sh 文件5. 配置 Hadoop 重要文件6.配置 workers/slaves 文件7.文件分…

【Hadoop】完全分布式集群搭建

知识目录 一、前言二、配置三台虚拟机2.1 克隆三台虚拟机2.2 配置克隆的虚拟机2.3 使用Xshell连接虚拟机2.4 配置SSH免密登录 三、Hadoop集群准备3.1 安装 rsync3.2 安装xsync分发脚本3.3 安装JDK和安装Hadoop3.4 配置环境变量3.5 分发 四、Hadoop集群搭建4.1 修改配置文件4.2 …

Hadoop集群部署和启动与关闭

文章目录 一、安装Hadoop二、Hadoop高可用集群配置三、启动Hadoop高可用集群配置四、关闭Hadoop高可用集群 Hadoop集群的部署方式分为三种&#xff0c;分别是独立模式&#xff08;Standalone mode&#xff09;、伪分布式模式&#xff08;Pseudo-Distributed mode&#xff09;和…

基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践

逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法,它依赖于直线方程,产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中,逻辑回归被用来预测二分类问题,但算法的变体也可以处理多个类。 逻辑回归算法通常应用于二分类问题,称为二项逻辑回归 (binomial logistic regression),当处…

MLR(mixed logistic regression)模型

基本形式 MLR模型是阿里巴巴12年提出&#xff08;17年发表&#xff09;点击率预估模型&#xff0c;它利用分段方式对数据进行拟合&#xff0c;相比LR模型&#xff0c;能够学习到更高阶的特征组合。其基本表达式如下 p ( y 1 ∣ x ) g ( ∑ j 1 m σ ( u j T x ) η ( w j …

基于MLR资讯多分类

针对海量资讯&#xff0c;通过机器学习实现多分类&#xff0c;从而减轻人工打标工作量&#xff0c;具有重要意义。 资讯分类可以拆解为两个问题&#xff1a; 文本分词&#xff0c;提取特征多分类模型 针对文本分词&#xff0c;常见中文分词工具有&#xff1a;HanLP、ansj、j…

mlr3绘制校准曲线

本文首发于公众号&#xff1a;医学和生信笔记 “ 医学和生信笔记&#xff0c;专注R语言在临床医学中的使用&#xff0c;R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 前面介绍了使用tidymodels画校准曲线…

R语言机器学习mlr3:简介

获取更多R语言和生信知识&#xff0c;请关注公众号&#xff1a;医学和生信笔记。 公众号后台回复R语言&#xff0c;即可获得海量学习资料&#xff01; 目录 mlr3简介目标群体为什么重写&#xff1f;设计理念mlr3生态 mlr3简介 mlr3包和其扩展包为R语言提供了一个统一的、面向对…

机器学习之MLR

线性回归&#xff08;Linear regression&#xff09;是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为一元回归&#xff0c;大于一个自变量情…

碳排放预测模型 | Python实现基于MLR多元线性回归的碳排放预测模型

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