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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
一、研究的意义典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）是一种非常经典的多元统计分析方法。
随着技术的发展，典型相关分析的相关研究已经变成近些年较为热门的研究方法，并被成功应用于计算机视觉、图像分析和处理、数据回归分析等方面。
相较于传统的数据拟合问题，典型相关分析不仅可以解决过拟合问题，而且可以保留数据原始信息。
2. 实验内容和要求
1. 查阅相关资料，能理解课题的意义；2. 学习并掌握典型相关分析算法原理；3. 学习并掌握MATLAB软件的使用；4. 利用MATLAB进行算法仿真和测试，分析不同相关性的情况下小区边缘用户信号解调结果的优劣，并给出仿真及分析结果。
3. 参考文献
[1] M. S. Ibrahim and N. D. Sidiropoulos. Cell-edge interferometry: Reliable detection of unknown cell-edge users via canonical correlation analysis. IEEE network[J]. 2019:1-5.
[2] S. Agarwal, S. De, S. Kumar, and H. M. Gupta. QoS-aware downlink cooperation for cell-edge and handoff users. IEEE Trans[J]. 2020, 64(6): 2512-2527.
[3] 景晗. 一种5G高干扰小区处理方法和智能优化工具. 信息通信[J]. 2020(11): 200-202.
4. 毕业设计（论文）计划
2020-12-28~2021-02-16 收集资料，熟悉课题。
寒假2021-02-17~2021-03-08 学习论文撰写规范，查阅资料，根据任务书要求，撰写开题报告。
第1-3周2021-03-09~2021-03-22 学习典型相关分析算法理论，并掌握MATLAB软件的使用。
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