掌握IEEE802.11a WLAN仿真实现

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资源摘要信息:"IEEE 802.11a是一种无线局域网(WLAN)标准，它作为IEEE 802.11协议集的一个组成部分，主要目的是提供更高的数据传输速率。在给定的文件信息中，我们有一个名为ad813db10fea.zip的压缩包文件，该文件包含了关于IEEE 802.11a WLAN系统的仿真程序，以及一个说明书文档用于学习和参考。 IEEE 802.11a标准工作在5 GHz的频段，由于该频段较为开阔，因此相比于2.4 GHz频段的IEEE 802.11b/g标准，能够提供更高速率的数据传输（最高支持54 Mbps）以及更多的非重叠信道。此外，该标准采用了正交频分多址（OFDM）技术，这种技术在物理层面上可以有效地减少多径效应和频率选择性衰落的影响，提高了无线信号在多路径环境中的传输性能。 仿真程序通常包括一个或多个模块，每个模块都模拟了WLAN系统中的一个特定部分或功能。在IEEE 802.11a的WLAN系统仿真中，可能包含以下几种模块： 1. 发射机和接收机模块：负责信号的生成、调制、发射和接收、解调等基本通信过程。 2. 信道建模模块：用于模拟信号在自由空间中的传播、多径效应、干扰以及衰落等物理环境因素。 3. 编码和解码模块：包括用于信号纠错和保护的前向纠错编码（FEC）技术，如卷积码、交织等。 4. MAC（媒体访问控制）模块：负责协调网络中设备对共享媒介的访问，实现CSMA/CA（载波侦听多路访问/碰撞避免）等机制。 5. 网络管理模块：用于配置网络参数、监控网络状态、管理网络故障等高级管理功能。 6. 用户界面模块：提供一个可视化的操作平台，使得用户可以轻松设置参数，启动和监控仿真过程。 在实际应用中，这样的仿真程序可以帮助工程师和研究人员进行以下工作： - 测试不同网络配置和参数对系统性能的影响。 - 评估和比较不同算法的性能，例如不同的调制解调技术和信道编码策略。 - 预测在各种环境条件下的网络性能，包括建筑物内部、室外开阔地、存在干扰源等。 - 设计和验证新的无线通信系统方案，确保在实际部署前系统的可行性和稳定性。 值得注意的是，IEEE 802.11a标准虽然在速率上比802.11b/g标准有显著提升，但由于其工作在较高的频段，信号的传播距离较短，穿透能力也相对较弱。因此，802.11a更适合于距离较短、干扰较少的室内环境。 另外，压缩包文件的文件名称列表仅提供了一个文件名“ad813db10fea”，这可能是压缩文件在系统中的唯一标识符。具体包含哪些文件和目录结构，还需解压后才能明确。 在了解了IEEE 802.11a标准及其WLAN系统的仿真程序后，我们可以更好地理解无线通信技术的发展以及如何通过仿真实验来优化无线网络的设计和性能。随着无线通信技术的不断演进，仿真工具将继续在新技术的研究和应用开发中发挥关键作用。"

FEA.rar-convergence.m_files.rar_FEA_fea.rar_tu

2022-09-21 上传
标题中的"FEA.rar-convergence.m_files.rar_FEA_fea.rar_tu"似乎是指一个关于有限元素分析（FEA）的压缩包文件，其中包含了与求解收敛性问题相关的MATLAB脚本（"convergence.m_files"）和其他FEA相关的资料。...

fea.rar_FEA_fea.rar_计划书_项目计划书

2022-09-14 上传
"fea.rar_FEA_fea.rar_计划书_项目计划书"这个标题暗示了我们正在处理一个关于FEA（有限元分析）项目的计划文档，其中可能包含了对软件开发流程、预期目标、资源分配、时间表以及风险管理等方面的详尽阐述。...

FEA.zip_FEA_finite element_matlab有限元_有限元分析_有限元模拟

2022-09-20 上传
本项目“FEA.zip”正是以此为背景，通过Matlab语言，将有限元理论应用于实际问题的模拟，以加深理解并验证理论。 首先，我们要理解有限元方法的基本概念。有限元是一种数值方法，通过将连续区域划分为许多互不重叠...

逐行解释代码： def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

2023-07-20 上传
- `fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :])`：将`fea[:, -1, :]`传递给瓶颈层`self.bottleneck`进行处理，得到瓶颈层的输出张量，赋值给变量`fea_bottleneck`。 - `fc_out = self.fc(fea_bottleneck)....

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

2023-05-25 上传
fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 6) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), ...

#定义一个get_fea类函数，返回类变量x0 def get_fea_x0(self): return self.fea_x0 def get_fea_x1(self): return self.fea_x1 def get_fea_x2(self): return self.fea_x2 def get_fea_x3(self): return self.fea_x3 卷积神经网络已建立，利用上述代码，在此基础上修改出pytorch框架下调用指定层的tsne 中文回答 2023/5/26 11:07:08

2023-05-27 上传
self.fc2 = torch.nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = torch.nn.functional.max_pool2d(x, 2) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = ...

mm = preprocessing.MinMaxScaler() fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)

2023-07-11 上传
接下来，使用`fit_transform()`方法将`fea_train`数据集进行拟合和转换，得到经过缩放后的数据集`fea_train_scaled`。 具体代码如下： ```python from sklearn import preprocessing mm = preprocessing....

def get_features(self, output_list): fea_list_src, fea_list_tar = [], [] for fea in output_list: fea_list_src.append(fea[0: fea.size(0) // 2]) fea_list_tar.append(fea[fea.size(0) // 2:]) return fea_list_src, fea_list_tar

2023-07-13 上传
函数首先创建两个空列表fea_list_src和fea_list_tar，用于存储源特征和目标特征。 接下来，函数使用循环遍历输出列表中的每个特征。对于每个特征，函数会将其前半部分添加到fea_list_src中，将其后半部分添加到fea_...

cost = Variable(torch.FloatTensor(refimg_fea.size()[0], refimg_fea.size()[1]*2, self.maxdisp//4, refimg_fea.size()[2], refimg_fea.size()[3]).zero_()).cuda() for i in range(self.maxdisp//4): if i > 0 : cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,i:] = refimg_fea[:,:,:,i:] cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,i:] = targetimg_fea[:,:,:,:-i] else: cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,:] = refimg_fea cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,:] = targetimg_fea cost = cost.contiguous()翻译一下这段代码

2023-06-11 上传
这段代码主要是为了计算代价图（cost volume），其中refimg_fea和targetimg_fea是经过卷积得到的特征图。具体来说，代码首先创建一个大小为[batch_size, channel*2, maxdisp/4, height, width]的0张量cost，并将其...

def build_gwc_volume_cos(refimg_fea, targetimg_fea, maxdisp, num_groups): refimg_fea = refimg_fea/(torch.sum(refimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) targetimg_fea = targetimg_fea/(torch.sum(targetimg_fea**2, dim=1,keepdim=True).pow(1/2)+1e-05) B, C, H, W = refimg_fea.shape volume = refimg_fea.new_zeros([B, num_groups, maxdisp, H, W]) for i in range(maxdisp): if i > 0: volume[:, :, i, :, i:] = groupwise_correlation(refimg_fea[:, :, :, i:], targetimg_fea[:, :, :, :-i], num_groups) else: volume[:, :, i, :, :] = groupwise_correlation(refimg_fea, targetimg_fea, num_groups) volume = volume.contiguous() return volume

2023-07-23 上传
这是一个构建视差体积的函数，输入参数包括参考图像特征(refimg_fea)、目标图像特征(targetimg_fea)、最大视差(maxdisp)和分组数(num_groups)。首先，对参考图像特征和目标图像特征进行归一化处理。然后，根据最大...
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