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Interface_of_Turbo_code_design
- 现在广义的Turbo码是指采用级联或乘积编码方法并利用迭代译码方法的编译码方案。迭代译码的基本思想是将一个的复杂的长的译码步骤分解为多个相对简单的迭代译码步骤而且在迭代译码步骤之间信息概率的转移或者是软信息的传递确保几乎没有信息损失。 根据其成员码和级联的方法的不同，Turbo码的分类 .本设计论文提供了Turbo码matlab代码以及界面设计（版权所有，仅供参考！） -now generalized Turbo code refers to the use of the product
gailvtongjimatlab
- 本文介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式，希望大家多多支持啊!-in probability and statistics of a number of orders and the use of the format, we hope the generous support ah!
yiqun
- 针对XML 数据半结构化的特点及概率查询的理论，结合蚁群算法，提出添加杂交 算子，更新信息素的方法，不仅能动态选择数据查询方向。
MonteCarloMethod
- Monte Carlo 法是用来解决数学和物理问题的非确定性的（概率统计的或随机的）数值方法。Monte Carlo 方法（MCM），也称为统计试验方法.主要是研究均匀介质的稳定状态[1]。它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法，是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程来获得该相似体的近似解的处理数学问题的一种手段。
Nonparametric_Snakes
- ０７年的一个ＩＥＥＥ文献．传统的snake是确定一组参数来调整内外力的平衡，本文应用非参数snake把获得参数这一困难的问题转化为求边界的一个好的概率密度估计问题
knn
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。
Investigation-on-Simulation2Number-in-AWGN-Channel
- 摘要: 研究了蒙特卡罗仿真原理和仿真结果置信度 结合AWGN(加性白高斯噪声) 信道特点,甄选出3 个合适的 参量,即误码个数、置信概率和仿真结果最大相对误差 提出了AWGN 信道下仿真数据量选取的一般性结论,即误 码个数正比于置信区间上分位点的平方、反比于最大相对误差的平方. 仿真结果验证了所提结论在AWGN 信道各 种信噪比下均有效 同时对于无线通信或移动通信的时变多径衰落信道,如采用OFDM(正交频分复用) 、分集、均 衡、交织等技术,能将信道改造为AWGN 信道,该结论依
jpda
- 用于多目标数据关联的联合概率数据关联算法（jpda算法）的matlab仿真
new-word-identification
- 基于概率统计技术和规则方法的新词发现。利用概率统计与规则相结合的优点来实现新词的识别
chuanrao1
- 从蒙特卡罗方法的思路可看出，该方法回避了结构可靠度分析中的数学困难，不管状态函数是否非线性、随机变量是否非正态，只要模拟的次数足够多，就可得到一个比较精确的失效概率和可靠度指标
Speech_Recognition_System_Based_on_HMM_in_MATLAB_E
- 摘要 : 在 MAT LAB环境下利用语音工具箱 Voice Box实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。在 实时录音的情况下 , 利用该语音识别系统 , 不同的人对 20条 2～8个字的语音命令进行识别 , 准确率可达到 95 ％ , 识别时间 115～3 s , 实现了小词汇量连续语音的非特定人的实时识别。
r214
- 多假设跟踪算法（MHT）是一种在数据关联发生冲突时，形成多种假设以延迟做决定的逻辑。与PDA合并多种假设的做法不同，MHT算法把多个假设继续传递，让后续的观测数据解决这种不确定性。举个例子，PDA对所有假设以对应的概率进行加权平均，然后再对航迹进行更新。因此，如果有10个假设，PDA会将这10个假设有效的合并只留下一个假设。而另一方面，MHT却是保持这10个假设的子集并延迟决定，这样可以利用之后的观测数据解决当前扫描帧的不确定性问题。 -Multiple Hypothesis Tracking
Video_Image_Segmentation_Based
- 为了对光线变化的图像进行顺利侵害，提出了一 种利用贝叶斯学习方法来进行视频图像分割的算法，印先在每个像素点处对不断变化的背景建模，同时计算每个像素点 处的颜色直方图，再用这些直方图来表示该像素点处特征向量的概率分布，然后用贝叶斯学习方法来进行判断，以确定在光线缓慢或者突然变化的时候，每个像素点是属于前景还是属于背景。-In order to change the image of light against a smooth, a Bayesian learning approach t
f
- 模式识别课件 当预先不知道类型数目，或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时，为了确定分类器的性能，可以利用聚类分析的方法。-When the pre-recognition software does not know the type of number, or parameter estimation and non-parameter estimation it is difficult to determine the different types of ca
GA_missile_interpt_anti_vessel_simulation
- 对舰空导弹拦截反舰导弹作战过程进行分 析,然后应用离散事件仿真理论,通过实体流图法建立仿真模型,采用事件调度法推进仿真时钟前进,使用概率统计方法对 仿真结果进行处理并得出结论。 -On ship-to-air missiles to intercept anti-ship missiles operational process analysis, and then the application of discrete event simulation theory, throug
shanon
- shanon编码程序，输入一信源概率分布，即可求出其对应的0，1码序列-shanon coding procedure
B200901
- 本文将排队论(又称随机服务系统)的思想和方法应用到校园信息网线路调节收费问题中，建立了相应于网络收费方案的用户与服务端口的M/M/n/n排队模型，对端口的利用率，用户能被服务的概率等，给出了合理的算式。合理的提出了该校网络按时间长收费的价格参照表。最后，对M//n/n排队模型进一步优化，在改进模型中，我们加入了用户网络流量与设备利用率的关系，从而使价格的制定更加合理，使设备的利用率进一步提高。文章还收集、整理了某高校校园网网络管理中的实际数据，代入模型进行实证分析，获得了相关技术指标。-In t
Programming_specification_and_Examples
- 介绍了软件开发过程中的非常有用的一些规范，它可以让你减少犯错误的概率。-Describes the software development process in a number of very useful specification, which allows you to reduce the probability of mistakes.
DS
- 证据理论的基本原理的论文资料 证据理论采用信度的“半可加性”原则，较好地对不确定性推理问题中主、客观性之间的矛盾进行了折衷处理。而且，证据理论下先验概率的获得比主观Bayes方法要容易得多，已经成为构造具有更强的不确定性处理能力专家系统的一种有效手段。 -he basic principles of evidence theory papers information
Dice
- c++ 骰子点数的概率统计 编写一个掷骰子（dice）的程序。骰子的数据包括被掷骰子数目、掷出骰子的总点数和每个骰子的点数。操作包括掷骰子、返回该次投掷的骰子的总点数以及打印所投掷骰子的点数。-c++ dice points of probability and statistics to prepare a dice (dice) program. Dice dice the data including the number of dice throws the total point