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Theexactsymbolandbiterrorprobabilitiesof
- 一篇有关推导多进制相位调制在高斯信道条件下的符号错误概率，具有重要的参考意义-A derivation of M-ary phase modulation on the Gaussian channel symbol error probability under the condition has important reference value
aaaa
- 基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫 优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa- reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利 用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标 测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
gaosi
- 用C实现高斯消除法,附有原理和程序说明，结果被证明可行-Gaussian elimination method with the C implementation
20070823003
- 自动识别系统电台的卞要功能是在接收状态将接收到的射频信号解调成高斯最小频移键控(GMSI})比特流以供信号处理板使用 而在发射状态则将来自处理板的9.6 kbps的GMSI}比特流调制成适合发射的射频信号并发射。木电台使用半双工方式工作，共用一副大线，其中发射通路只有一个通道，但可通过微处理器改变调制芯片LMX1501的内部设置数以产生两个频率，然后再经过卜变频得到中心频率分别为162.025 MHz和161.975 MHz的发射信号 木电台的接收则分为二路，其解调芯片都是用TA31136来实
gmsk
- ：为了论证高斯最小频移键控(GMSK)信号在时域和频域的相互关系，分析了GMSK信 号调制原理和滤波器传递函数，建立了GMSK调制和解调模型。-: In order to demonstrate Gaussian Minimum Shift Keying (GMSK) signal in time domain and frequency domain, the relationship between the analysis of GMSK signal modulation princ
MapInfoMapAdd
- GIS中的坐标系定义是GIS系统的基础，正确定义GIS系统的坐标系非常重要。在MapInfo地图投影中缺少针对中国很多地区大比例尺 和中比例尺的投影方式，通过对MapInfo中Mapinfow.prj文件的研究，以吐鲁番地区为例，添加了高斯-克吕格（Gauss-Krüger）投影，能解决一些大比例尺对变形小的要求。-GIS in the coordinate system is defined as the basis of GIS systems, GIS systems correctl
Particle_filter
- 基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒
OFDM
- 信道为高斯信道的OFDM信道估计仿真。基于matlab-Channel is Gaussian channel OFDM channel estimation simulation. Based on matlab
gy
- 加椒盐噪声，二维高斯低通滤波器，计算二维线性滤波-Add salt and pepper noise, Gaussian low-pass filter to calculate two-dimensional linear filtering
rennian
- 一种基于肤色分割、区域分析和模板分布的彩色图像人脸检测算法.首先对输入的彩色图像利用混合高斯模型和亮度模型进行分割,然后根据人脸五官的结构特征对得到的区域进一步分析处理,获得所有可能的候选人脸.接着构造了一种基于双眼和人脸模板的概率模型并利用其对候选人脸进行最终检测.-Based on skin color segmentation, regional analysis and the template in color images of face detection algorithm. F
dsgdg
- 该部分内容为高斯建模的文档合集，全部都是PDF格式的文档，描述了高斯建模的过程和一些改进的算法。有需要的可以下载。-The part of the document collection for the Gaussian model are all PDF format documents, describes the process of Gaussian model and some improved algorithms. Need can be downloaded.
analysis
- ： 正交频分复用( O F D M) 是第四代移动通信的核心技术。 该文首先简要介绍了O F D M基本原理， 重点研究了理想同步情 况下， 保护时隙( c P )和不同的信道估计方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对O F D M系统性能的影响。 在给出O F DM系 统模型的基础上， 用 MAT L A B语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。 最后给出在不同的信道条件下， 保 护时隙、 信道估计方法对 OF DM系统误码率影响的比较曲线， 得出了较理想的结论。
shiyaner
- 自选线性方程组，编制一个程序，分别用高斯列主元消元法和LU分解法求解。然后完成作业： 分别用高斯列主元消元法和LU分解法求解下面的方程组（以下方程组供选择）。 -数值计算方法
levmar[1]
- 最小二乘算法比较经典的著述，可以看一下，对学习LM，高斯牛顿法很有启示-Comparison of classical writings least squares algorithm, can look
1223345
- 摘要：人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁 移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性，并对其收敛性进行了 证明。通过对函数的数值实验测试结果表明，改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。 -Abstract: The migration algorithm simulation with the economic centers of p
xxx
- 高斯消元法解方程组，一般方程组都能解，绝对原创-The gaussian elimination method, the general equation can equations
backgroundmodel
- 几篇英文的关于高斯背景建模的文章，很有参考价值，大家可以阅读以下-Several English articles on the Gaussian background modeling, a good reference, we can read the following
modelbasedonspectrumprediction
- 文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一，儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型-This paper presents methods for speech spectrum prediction based on Gaussian mixture models. Spec
1.pdf
- 关于LDPC密度进化理论分析不规则码字阈值，合理优化度分布，构造优异性能的LDPC码。以及高斯近似分析阈值的比较-Analysis of Density Evolution on the irregular LDPC code word threshold, optimize the degree distribution, excellent performance of the LDPC codes constructed. And the Gaussian approximation th
2.pdf
- 关于LDPC密度进化理论分析不规则码字阈值，合理优化度分布，构造优异性能的LDPC码。以及高斯近似分析阈值的比较-Analysis of Density Evolution on the irregular LDPC code word threshold, optimize the degree distribution, excellent performance of the LDPC codes constructed. And the Gaussian approximation th