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lecture-examples:在KIT的CEL(通信工程实验室)的讲座中使用的示例脚本
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2021-05-15
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CEL讲座实例 该存储库包含我们的讲座中使用的小示例和模拟。 不同的文件夹包含我们提供的不同讲座的示例: nt1 :Nachrichtentechnik I(数字通信I,德语授课) nt2 :Nachrichtentechnik II(数字通信II,德语授课) wt :Wahrscheinlichkeitstheorie(概率论,德语授课) sigNT :der Nachrichtentechnik中的Signalverarbeitung(通信中的信号处理,德语授课) mloc :通信中的机器学习和优化(英语授课) qc :Quellencodierung(源代码,德语授课,英语示例) cc2 :渠道编码2-高级方法(以英语授课) SC468 :光纤通信会议(OFC,英语授课)上的SC468短期课程 依存关系 常见的依赖项是 python> = 3 jupyter笔记本
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lecture-examples:在KIT的CEL(通信工程实验室)的讲座中使用的示例脚本 (270个子文件)
Code_Rate0.63_irregular.alist 1.5MB
Code_Rate12_regular.alist 1.12MB
custom.css 397B
custom.css 384B
.gitignore 848B
transceiver.grc 219KB
Channel_Effects.grc 55KB
square_timing_recovery.grc 17KB
Spectrogram.ipynb 8.89MB
Fast_Convolution.ipynb 7.69MB
Scalar_Quantization.ipynb 6.43MB
Color_Vector_Quantization.ipynb 5.02MB
Vector_Quantization_Audio_Example.ipynb 4.52MB
KMeans_Color_Quantization.ipynb 4.34MB
LZW_Encoding_Decoding_of_Images.ipynb 3.09MB
Vector_quantizer.ipynb 2.86MB
tensorflow_tutorial_3_clean.ipynb 2.02MB
Prediction_Gain.ipynb 1.88MB
Adaptive_DPCM_DECTlike.ipynb 1.7MB
Prediction_Gain_Block_Adaptation.ipynb 1.45MB
KMeans_Vector_Quantizer.ipynb 1.42MB
Open_versus_Closed_Loop_DPCM_Blockbased.ipynb 1.31MB
Open_versus_Closed_Loop_DPCM.ipynb 1.3MB
AWGN_Demo.ipynb 730KB
eye_diagram.ipynb 661KB
Deep_NN_Detection_QAM_variableBatchSize.ipynb 630KB
ber_ser_linear_modulation.ipynb 613KB
Deep_NN_Detection_QAM.ipynb 591KB
annulus.ipynb 588KB
acf_estimation.ipynb 585KB
Deep_MIMO_Detection.ipynb 564KB
Deep_MIMO_Detection.ipynb 560KB
2D_DCT_illustration.ipynb 558KB
DCT_based_Transform_Coding.ipynb 550KB
KMeans_Illustration_Animated.ipynb 545KB
Autoencoder_Optical_Fiber_variableBatchSize.ipynb 514KB
Repetition_Codes.ipynb 512KB
frequency_data_aided.ipynb 510KB
function_approximation_with_MLP.ipynb 510KB
Adaptive_Quantization_segmentalSNR.ipynb 504KB
function_approximation_with_MLP.ipynb 502KB
Autoencoder_AWGN_variableBatchSize.ipynb 498KB
psd_Blackman_Tukey.ipynb 490KB
u8_markoff.ipynb 479KB
frequency_non_data_aided.ipynb 472KB
Autoencoder_Optical_Fiber_variableBatchSize.ipynb 471KB
Expectation_Maximization_for_GMMs.ipynb 462KB
Rx_asynch.ipynb 456KB
parameter_offset.ipynb 456KB
sampling.ipynb 402KB
Autoencoder_AWGN_variableBatchSize.ipynb 400KB
KMeans_Illustration.ipynb 367KB
multipath.ipynb 366KB
BSC_BEC_Capacity_Finitelength.ipynb 339KB
ofdm_sync_schmidl_cox.ipynb 331KB
u6_qpsk.ipynb 326KB
ofdm.ipynb 320KB
Deep_NN_Detection_BPSK_variableBatchSize.ipynb 305KB
phase_data_aided.ipynb 302KB
diversity_ser.ipynb 298KB
Long_Term_Prediction.ipynb 291KB
white_noise.ipynb 285KB
wlln.ipynb 285KB
Differential_Evolution.ipynb 284KB
diversity_time_diversity.ipynb 278KB
relative_frequency.ipynb 276KB
GMMs_in_Zero_Dispersion_Optical_Channel.ipynb 275KB
u7_stoch_prozess.ipynb 273KB
psd_Welch.ipynb 272KB
poisson.ipynb 271KB
psd_Bartlett.ipynb 269KB
weakly_stationary.ipynb 268KB
Optimal_Quantization_segmentalSNR.ipynb 251KB
psd_YuleWalker.ipynb 245KB
qpsk_oqpsk.ipynb 240KB
Deep_MIMO_Detection_ResNet.ipynb 232KB
filter_design.ipynb 220KB
size_weight.ipynb 219KB
frequency_response.ipynb 213KB
Deep_MIMO_Detection_ResNet.ipynb 210KB
psd_comparison.ipynb 201KB
mp_ap.ipynb 196KB
frequency_selective.ipynb 194KB
isi.ipynb 193KB
u3_teilchen.ipynb 191KB
random_walk.ipynb 187KB
Block_Adaptation.ipynb 186KB
mimo.ipynb 177KB
fsk.ipynb 172KB
Differential_Evolution_Constraints.ipynb 171KB
diversity_snr.ipynb 168KB
logistic_regression_BPSK.ipynb 166KB
generating_distributions.ipynb 164KB
Autoencoder_Compression_AWGN.ipynb 158KB
LDPC_Optimization_AWGN.ipynb 156KB
LDPC_Optimization_AWGN.ipynb 156KB
psd_music.ipynb 155KB
MLP_introduction_ReLU.ipynb 153KB
Deep_NN_Detection_BPSK.ipynb 149KB
psd_esprit.ipynb 147KB
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