SVD(奇异值分解)到底在干什么？

Nreal——了梵蒂冈 2021-12-16 12:58:56

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weixin_38498942 2021-12-16

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奇异值分解就是在低维空间中寻找最接近原矩阵的低维矩阵 ,说白了就是数据降维。

3. **奇异值分解**：对协方差矩阵进行奇异值分解（SVD），得到一组正交的左奇异向量和右奇异向量，以及对应的奇异值。 4. **子空间分离**：奇异值按大小排列，信道子空间通常对应于较大的奇异值，而噪声子空间则...

四是奇异值分解（SVD）预编码，利用信道矩阵的奇异值分解，将发射信号分解为正交空间，以优化传输效果；五是常规预编码与波束赋形的结合，这种混合方法既能发挥多天线的优势，又能实现信号的定向传输。这个MATLAB...

4. **奇异值分解（SVD）预编码**：SVD预编码利用信道矩阵的奇异值分解，将发射信号分解为一系列正交空间，从而达到优化传输的效果。 5. **常规预编码与波束赋形**：预编码也可以与波束赋形相结合，形成一种混合方法...

学习和使用这些代码时，首先要理解MVDR的基本理论，包括阵列信号处理、协方差矩阵、奇异值分解（SVD）等相关概念。然后，通过阅读和运行代码，了解如何在Matlab中实现MVDR算法，包括数据预处理、权重计算和波束形成...

3. **预编码与均衡**：预编码技术如V-BLAST、Tomlinson-Harashima预编码（THP）和奇异值分解（SVD）预编码用于减少用户间干扰。均衡技术则用于抵消信道引起的失真。 4. **多用户调度**：如基于最大信干比（SIC）的...

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