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任務調(diào)度算法

  • 傳感器網絡定向擴散機制中梯度生成算法的研究

    如何生成優化的梯度是傳感器網絡定向擴散中的一個關鍵問題, 本文在分析一種基本梯度生成算法的問題基礎之上,利用興趣包的轉發次數對其進行改進, 設計了一種分布式的最短路徑梯度生成算法. 該算法極大的降低了鄰居節點間建立“平行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構建從源節點到sink 節點的多條最短路徑. 仿真表明, 改進的算法可建立更為有效的梯度, 從而使得定向擴散中數據報文沿著更短的路徑傳輸, 無線傳感器網絡的能量利用率更高.

    標簽： 傳感器網絡 定向擴散 機制 梯度

    上傳時間： 2014-12-29

    上傳用戶：han_zh

  • 一種改進的MIMOOFDM系統信道估計算法

    本文對MIMO OFDM 系統中基于iJlI練序列的信道估計問題進行了研究，針對信道沖擊響應的最大抽頭數大于每個OFDM符號中導頻數的情況，提出一種有效的結合前后若干iJII練序列進行信道估計的算法和結合方式。仿真結果表明，在基于無線局域網(WLAN)中打包傳送的MIMO OFDM系統里，本文的方法比采用塊狀訓練序列的估計算法有著更小的歸一化均方誤差。

    標簽： MIMOOFDM 信道估計算法

    上傳時間： 2013-10-23

    上傳用戶：xianglee

  • 基于圖像處理的在線監測輸電線斷股垂落高度研究

    紅外與可見光圖像融合質量評價問題的研究是其圖像融合中一項重要而且急需解決的工作。綜合考慮人眼的視覺特性及源圖像和融合圖像的邊緣信息，在無標準參考圖像條件下，提出一種基于交互信息加權的改進結構相似度和邊緣信息保留值的圖像融合質量評價指標。通過對紅外與可見光圖像采用不同融合算法進行的質量評價結果分析表明，評價結果與人眼主觀相一致，是一種有效的圖像融合質量評價方法。

    標簽： 圖像處理 在線監測 輸電線

    上傳時間： 2013-11-23

    上傳用戶：tedo811

  • 基于Memetic算法的飛行控制律評估

    本文采用Memetic算法進行飛行控制系統PIO評估，提出了一種結合自適應差分進化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI開發的飛機模型ADMIRE為研究對象，利用Memetic算法對存在不確定條件下的飛行控制系統進行評估。評估結果表明，與工業傳統網格評估方法相比，改進的優化算法可以在全飛行包線范圍內找出最壞的飛行狀態，具有更高的可靠性、效率。

    標簽： Memetic 算法 飛行控制

    上傳時間： 2013-11-24

    上傳用戶：lina2343

  • 機器人避障中最短路徑的算法研究及應用

    基于機器人在平面區域運動的避障問題，通過單一障礙物路徑長度設計算法，利用MATLAB軟件進行分別計算，綜合比較得出機器人從區域起點到達目標點的避障最短路徑。

    標簽： 機器人 最短路徑 算法研究

    上傳時間： 2013-10-16

    上傳用戶：yuanwenjiao

  • 壓力傳感器溫度補償各種算法的比較分析

    壓力傳感器是一種常用的傳感元件，由于其自身的非線性和外界測量條件的影響，傳感器的輸出特性大都為非線性，故存在多種誤差因素。這些誤差因素通常同時存在，但以溫度的影響最為明顯，所以對傳感器的溫度補償也就尤為重要。本文結合目前應用比較普遍的各種溫度補償方法，通過編制程序，對壓力傳感器的輸出非線性作了補償。結果表明，基于最小二乘法的溫度補償方法簡單，速度快，但是精度一般，應用BP神經網絡補償的效果好，但是算法復雜。

    標簽： 壓力傳感器 分 溫度補償 比較

    上傳時間： 2013-12-13

    上傳用戶：wyiman

  • 傳感器傳遞函數回歸算法及其應用研究

    電子發燒友網 -> 上傳資料 .傳感器傳遞函數回歸算法及其應用研究

    標簽： 傳感器 傳遞函數 回歸 算法

    上傳時間： 2013-11-15

    上傳用戶：yd19890720

  • 溫度控制的PID算法的C語言程序

    溫度控制的PID算法的C語言程序,里面有具體程序的實現，還有各個參數的意義介紹，十分詳細，非常有用

    標簽： PID 溫度控制 C語言程序 算法

    上傳時間： 2013-10-22

    上傳用戶：yepeng139

  • WSN定位算法簡介

    文中詳細總結現有的WSN的一些經典定位算法，并比較各算法的優缺點。

    標簽： WSN 定位算法

    上傳時間： 2013-11-12

    上傳用戶：bvdragon

  • 改進SRC算法在人臉識別中的應用

    稀疏表示分類算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人臉數據庫上有很高的識別性能。然而，對于姿態變化，SRC的識別效果并不理想。針對SRC算法不能解決測試樣本與訓練樣本存在偏移誤差的問題，本文提出了基于SRC的改進算法。該算法將每一類的訓練樣本單獨作為訓練字典，利用迭代校正和基于金字塔分層機構的運動偏移估計方法得到最終的偏移量，最后對校正后的測試樣本使用SRC算法實現分類。實驗結果表明該方法對于有偏移誤差的人臉圖像具有較好的魯棒性及識別率。

    標簽： SRC 算法 人臉識別 中的應用

    上傳時間： 2013-11-15

    上傳用戶：haiya2000

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