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DropNet:“ DropNet”纸的代码
共30个文件
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md:1个
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2021-03-29
08:22:51
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DropNet的 请找到“ DropNet:基于神经网络的视线大规模MIMO的改进丢弃算法”的代码。 该文件是开放获取的,可在获得。 运行“ Fig_3.m”以获取论文的图3。 要获得图4至图6:a)运行“ Train_xx.m”(xx是“ CB”或“ ZF”)b)运行“ Python_Train_NN.ipyb”(通过Python训练NN)c)运行“ Fig_4_Predic_xx .m”(xx是“ MRT”或“ ZF”) 让我知道您是否有任何疑问或可以给您任何帮助:)问候,阿什坎
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DropNet-main.zip (30个子文件)
DropNet-main
Predict_ZF.m 5KB
func
find_sum_rate_ML_prediction_any_dropped_user.m 1KB
find_rho_ij_complex.m 318B
Drop_user_ZF.m 3KB
Complexity_ML.m 1KB
mychannel_uplink_shadowing.m 7KB
find_sum_rate_ML_prediction_any_dropped_user_MRT.m 876B
mychannel_uplink_noshadowing.m 7KB
find_threshold_ZF_MaxMin_ComLetter_General.m 1023B
find_rho_ij.m 313B
Sum_rate_exhaustive_search.m 2KB
myCB_MAXMIN.m 3KB
Sum_rate_exhaustive_search_MRT.m 2KB
find_threshold_CB_MaxMin_ComLetter_General.m 2KB
Drop_user_MRT.m 3KB
Fig_3.m 4KB
LICENSE 1KB
Required_MatFile
Find_Complexity_ZF.m 3KB
Print_Results.m 1KB
Prediction_Writing_Results_CB.m 3KB
LOS_Config.m 1KB
Prediction_Sim_Par_Var_CB.m 1KB
Prediction_Writing_Results.m 2KB
Prediction_Sim_Par_Var.m 1KB
Sim_Par_Var.m 2KB
Find_Complexity_CB.m 3KB
Train_CB.m 7KB
Predict_CB.m 5KB
README.md 572B
Train_ZF.m 6KB
共 30 条
- 1
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Mika.w
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