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new-fuzzy-clustering
- 本文目前模糊C-均值聚类算法不适用于有噪声和样本不均衡等问题,借助改进算法AFCM和WFCM的思想,提出另一种新的聚类算法。它是AFCM和WAFCM结合的一种算法,但有着更好的健壮性和聚类效果。
基于太阳能空气集热器的相变墙采暖系统实验研究
- 摘 要：提出一种新型的太阳能空气集热器，使其与相变储能墙复合采暖，充分利用太阳能。白天由太阳能空气集热器加热室内空气，热空气通过相变墙后进入室内，相变材料蓄热；夜间相变墙辐射换热加热室内空气，相变材料放热。实验表明：此采暖系统运行安全可靠，能显著提高室内温度，降低室内温度不均衡度，热舒适性较好，具有一定的应用前景。 关键词：相变墙；蓄热；太阳能空气集热器；节能
global_parameter
- WLAN仿真－系统参数配置 系统参数主要分为2类： 一类是可以配置的，可以根据使用者的需求改变的参数 1）你打算让这个仿真跑多少个OFDM符号？ 2）你打算采用什么样的调制方式？ 3）你打算让你的系统跑在什么样的环境下，AWGN？Rayleigh fading? 4）你的接收端采用什么样的配置，比如，是否采用理想均衡，线性插值均衡，理想同步，频偏纠正等等？ 5）你的信道采样频率是多少？你的载波频率是多少？ 一类是固定不变的，发送端按照协议规定设置
doc1
- 用于无线传感器网络的节能路由模型与仿真 马 震,刘 云,沈 波 (北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室,北京100044) 摘 要:针对多跳无线传感器网络中传感器节点能耗不均衡的问题,本文提出了一种节能路由模型 EER ,并对模型进行了分析与仿真. EER 在网络中动态划分节点簇,动态建立簇头节点到sink 点的 多跳路由,通过非线性算法控制节点簇的尺寸,采用局部信息汇聚与汇聚信息多跳传递相结合的方 式向sink 点传递数据,从而达到平衡节点能耗的目的. 仿真结果表
Homo LAHE
- 对图像先同态滤波，再进行局部直方图均衡化，可以模糊图片进行增强，遥感图像去薄云等等，但不是很完善。-First image homomorphic filtering, and local histogram equalization can enhance the blurred images, remote sensing images and so on to thin, but it is not very perfect.
histoeq1
- 通过利用matlab中自带的丰富的函数资源，对图像进行直方图均衡法的图像增强处理，对一些因为直方图分布范围宽，但不均匀的图像处理效果优于线性变换法，如所附图像-Histogram equalization
tipian
- 这条曲线一般称为艾宾浩斯遗忘曲线，也称艾宾浩斯保持曲线，它的纵坐标代表保持量。曲线表明了遗忘发展的一条规律：遗忘进程是不均衡的，在识记的最初遗忘很快，以后逐渐缓慢，到了相当的时间，几乎就不再遗忘了，也就是遗忘的发展是“先快后慢”。
AdaptiveLMSequalizer
- 通信中的用的LMS均衡算法VHDL实现，代码不长，很容易看懂-Communication with the LMS equalization algorithm to achieve VHDL code is not long, it is easy to understand
Rayleigh_Equilizer
- 建立Jakes模型，生成Rayleigh信道。以此为基础，研究不调制，及DSPK等方式的调制下，均衡技术（尤其是迭代均衡）的给误码性能带来的增益。-To build the Jakes model,we can get the Rayleigh channel,on the basis of which we study on the benefit of equilization(Iterative equilization specially) in DSPK modulation.
zhifang
- 直方图均衡化的小程序，算法不是很好，但效果还好哦，适合初学-Histogram equalization of the small programs, algorithms are not very good, but the result was okay Oh, suitable for beginners
jiyumohushenjingwangluo
- 基于模糊神经网络盲均衡算法的研究 摘要 无线和数字通信系统中，由于信号在传输过程中会受到复杂传播机制 的影响，从而产生码间干扰。为了消除码间干扰，要在接收端进行均衡， 以补偿信道特性，正确恢复发送序列。传统的均衡器由于需要不断地发送 训练序列，已经不能满足数字通信技术发展的要求。盲均衡技术不需要训 练序列，仅利用接收序列的统计特性便能自适应地调节参数，也就是说， 盲均衡技术本身完全不用训练序列，就可以自启动收敛并防止失锁情况， 且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号
haproxy-1.4.3.tar
- HAProxy提供高可用性、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点， 这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在当前的硬件上，完全可以支持数以万计的并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中， 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。-HAProxy provide high availability, load balancing, and
CMA
- 一种新的基于数据可靠性判决引导的CMA盲均衡算法，该算法在计算量增加不多的前提下，能同时获得较快的收敛速度和较小的稳态误 差，特别适用于MQAM数字通信系统，且实现起来简单-A new decision-directed based on the data reliability of the CMA blind equalization algorithm, which increased more than in the calculation of the premise, it co
bitreezonghe
- /*综合性试验（排序二叉树） 1.建立一棵排序二叉树（随机产生1000个0～999的数） 2.前、中、反中序遍历 3.统计叶子数、结点数、深度 4.查找、插入、删除 5.求最大、最小值 6.求查找的次数n1，与二分查找作比较（n1>n2，二叉树不均衡） 7.排序算法与中序遍历的效率比较 *8.将上述各步的结果写入文件（result.txt）-/* Test (sort of binary tree) (1) to establish a sort bin
imbanlace_kernel
- 基于径向基核函数的不均衡数据集的极限学习机分类源代码-Based on radial basis function unbalanced datasets Extreme Learning Machine classifier source code
xiaobofenxi
- 当本地区达到最大负荷1980+i956MVA时，如果电网能保证按最大运行方式 运行，具备理想的最大供电能力，则容载比为1．2一订．0，电网各供电小区容载比不 均衡，靠各小区之间110KV联络线进行负荷调整也难以达到均衡。-When the maximum load 1980+i956MVA the region, if the grid can guarantee operation at the maximum operating mode, with the ideal maximu
imbalanced-learn-master
- 基于不均衡数据的学习，包含各种机器学习算法，python 操作(imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn_ and is part of scikit-learn-contr
cotraining-master
- 用java实现了co-training，用于少量标注数据来获取大量的标注数据，也在于解决数据不均衡问题(This is an algorithm for aspect-based sentiment analysis using co-training, a semi-supervised machine learning algorithm that partitions the machine learning features into two sufficient and uncorre
MyHist.m
- 自己实现直方图均衡,不调用Matlab函数。数字图像处理基础入门(It realizes histogram equalization without calling Matlab function. An introduction to digital image processing)
bayes_analyse
- 基于代价敏感的朴素贝叶斯二分类对于不均衡数据的处理(Cost sensitive naive Bayes two classification for unbalanced data processing)