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ch2
- 第2章 信号变换 67 2.1 Z变换及MATLAB实现 67 2.1.1 Z变换的定义 68 2.1.2 Z变换的收敛域 68 2.1.3 Z逆变换 70 2.1.4 Z变换的性质 72 2.1.5 Z变换的工程应用 74 2.2 Chirp Z变换及MATLAB实现 77 2.2.1 Chirp Z变换的定义 77 2.2.2 Chirp Z变换的计算方法 79 2.2.3 Chirp Z变换的MATLAB实现 80 2.3 离散傅里叶变换及MAT
GoodsAllocatingProblemwithMultiAimsbasedonTheHybri
- 多目标货物配装问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP难问题，本文用混合粒子群算法求解多目标货物配装问题。混合粒子群算法在基本粒子群算法的基础上，通过引进遗传算法中的交叉和变异的策略，避免了陷入局部最优，加快了达到全局最优的收敛速度。此外，本文提出用权重系数来平衡各目标使各目标都能达到相对较优的效果。-Multi-objective loading of goods is a complicated combinatorial optimization problems are NP hard p
1191287106529_xilinx
- 对自己的设计的实现方式越了解，对自己的设计的时序要求越了解，对目标器件的资源分布和结构越了解，对EDA工具执行约束的效果越了解，那么对设计的时序约束目标就会越清晰，相应地，设计的时序收敛过程就会更可控。-The design of their implementations more understanding of the design of their timing requirements more understanding of the target device resource d
multiclock_design
- 对自己的设计的实现方式越了解，对自己的设计的时序要求越了解，对目标器件的资源分布和结构越了解，对EDA工具执行约束的效果越了解，那么对设计的时序约束目标就会越清晰，相应地，设计的时序收敛过程就会更可控。-The design of their implementations more understanding of the design of their timing requirements more understanding of the target device resource d
AdaptiveequalizerbasedonLMSalgorithm
- 基于matlab用LMS算法实现了自适应均衡器，画出了一次实验的误差平方的收敛曲线，并给出最后设计滤波器系数。-Matlab-based algorithm using LMS adaptive equalizer, draw a square of experimental error convergence curve, and gives the final design of the filter coefficients.
anewLMSalgorithm
- 本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e(n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的sigmoid 函数简单,且在误差e(n)接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在 自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.-In this pap
Q-learning
- 关于Q学习的资料，并且证明了Q学习的收敛性-Information on the Q learning, and prove the convergence of Q learning
RLSVLMS
- MMSE忙多用户检测算法的收敛性能分析，通过仿真选取了遗忘因子和训练序列,仿真结果表明该算法具有较小的误码率性能,可以有效地提高通信质量。-MMSE busy multi-user detection algorithm convergence performance analysis, simulation and training forgetting factor selected sequence, the simulation results show that the algorit
Array-beamforming-optimization
- 本文给出了一种利用幅相加权对阵列天线进行全局优化的方法。为了使天线的辐射波束形成给定的 方向图，采用联合应用DFP和BFGS公式的变度量算法对阵列天线各单元的馈电幅度和相位分布进行优化， 通过C++语言编程计算实现，从而使得优化后的阵列天线主波束形状能够与预给波束形状相吻合，达到设计 要求。全局优化是本文的特色，它弥补了局部优化结果的精确度依赖于初始值的缺点，因而得以保证通过优 化得到的天线主波束与给定波束的主瓣相吻合，副瓣也得到有效控制。该方法具有快速收敛，计算量小等优 点
LMS
- 阐述了LMS算法中步长选择对结果收敛的影响-Described step LMS algorithm convergence results
LMFnlsq2testPDF
- L-M(Levenberg—Marquardt)是一种非线性最优化里面最常用的方法之一，改方法能快速而准确的逼近收敛值。本文简述了改方法的操作原理和具体运用，如可以方便的用于有约束与无约束最优化的求解。-L- M (Levenberg- Marquardt) is a kind of nonlinear optimization inside one of the most commonly used method, change method can fast and accurate app
Improved-job-shop-scheduling-method
- 为了解决考虑生产总成本的车间调度问题，对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成 本的车间调度问题进行了研究，提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的 编码、初始化、选择、交叉和变异操作，通过与基本遗传算法的仿真比较，验证了该算法在收敛速度 和最优解值上的优越性。 -In order to solve the job shop scheduling problem considering the total production cost, the process
RRT-algorithmtype
- 针对基本快速扩展随机树(RRT)算法存在搜索过于平均、效率低下、用时较长的缺陷，提出了一种偏向目标型的改进型RRT算法。这种算法在生成随机点时以一定概率选择最终目标点作为局部目标点，使树的扩展有一个趋向于最终目标点的趋势，从而加快了算法的收敛速度，优化了规划路径-For basic fast Random Tree (RRT) search algorithm exists too mean, inefficient, long time with defects, we proposed a