摘 要： 針對非同分布的Nakagami信道，基于矩生成函數(shù)MGF(Moment Generation Function)的分析方法，提出正交空時分組碼系統(tǒng)STBC(Space-Time Block Coding)的一種快速性能評估算法，不需要涉及超幾何函數(shù)積分運算，可在中高信噪比時，快速準(zhǔn)確地估計STBC系統(tǒng)的符號錯誤概率性能。在平坦瑞利衰落信道下的計算機仿真表明，該算法與已有的STBC系統(tǒng)的近似估計算法相比，具有較優(yōu)的性能。 關(guān)鍵詞： 正交空時分組碼； MIMO； MGF； 誤符號率
上傳時間： 2014-12-29
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針對H.264的可伸縮視頻編碼擴展標(biāo)準(zhǔn)（SVC）在噪聲信道中的傳輸，采用低密度奇偶校驗碼（LDPC）提出一種非均衡差錯保護的方案。在所提的方案中，根據(jù)時間、分辨率和質(zhì)量把原視頻序列按重要性分成不同的層。由于不同層的數(shù)據(jù)對錯誤的敏感性不同，對其進行不同碼率的LDPC信道編碼，實現(xiàn)非均衡差錯保護。根據(jù)視頻流中每一幀不同層的PSNR增量不同，和不同信道碼率下正確解碼的概率不同，反復(fù)計算每一幀所有碼率組合的PSNR增量值并找出最大組，從而進行信道編碼并傳輸。實驗表明，在相同的平均碼率條件下，提出的方案相比其他方案的PSNR值增加了2.8 dB，更適合無線信道的傳輸。
上傳時間： 2013-10-13
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本文重點介紹SDH在廣播電視傳輸網(wǎng)中的應(yīng)用：SDH技術(shù)如何傳輸廣播電視信號，在HFC接入網(wǎng)中IP是如何傳送的，以及SDH技術(shù)在我國廣播電視傳輸網(wǎng)中的應(yīng)用概況。
標(biāo)簽： SDH 廣播電視 傳輸網(wǎng) 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-19
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論文采用TCS3200芯片作為顏色傳感器，通過動態(tài)白平衡數(shù)據(jù)表實時修正的方法，設(shè)計了一種在短跑競賽機器人中應(yīng)用的顏色識別方案。通過紅綠藍三基色和黑白兩對比色的數(shù)據(jù)采集，建立測量條件下的白平衡數(shù)據(jù)表，對黃色測量結(jié)果表明，該方法可以將黃色測量值的誤差控制在5%以內(nèi)，且具有識別速度快、穩(wěn)定性好等特點。
標(biāo)簽： 3200 TCS 機器人 中的應(yīng)用
上傳時間： 2014-12-29
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隨著人們生活現(xiàn)代化水平不斷提高，電力的供需矛盾日益加劇，為珍惜并節(jié)約每一度電，聲光雙控開關(guān)的設(shè)計達到了節(jié)約電能的要求。通過聲光雙控開關(guān)的設(shè)計，使學(xué)生熟練應(yīng)用電工電子技術(shù)，進一步掌握了各元器件的工作原理及功能。聲光雙控開關(guān)的設(shè)計安全節(jié)電，使用壽命長且成本低，在很多住宅樓道都安裝了自動控制樓道燈，在日常生活中具有很大的實用性。
標(biāo)簽： 電工電子技術(shù) 聲光雙控 中的應(yīng)用 開關(guān)
上傳時間： 2013-11-08
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ARM系統(tǒng)在光纖光柵傳感行業(yè)中的應(yīng)用
標(biāo)簽： ARM9 FBG 波長 應(yīng)用研究
上傳時間： 2013-10-29
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為了實現(xiàn)在Virtools環(huán)境下自然方便的人機交互過程，設(shè)計開發(fā)了基于Kinect的虛擬裝配交互技術(shù)。該技術(shù)通過三維多手指檢測并結(jié)合Kalman濾波來穩(wěn)定跟蹤指尖，同時基于指尖特征自定義了多種裝配所需的手勢；以Mircrosoft Visual Studio 2010為開發(fā)工具，設(shè)計了手勢操控相關(guān)功能塊的編輯后集成于Virtools環(huán)境中，實現(xiàn)了手勢在虛擬裝配中的交互控制。實例證明，該技術(shù)能很好地完成虛擬裝配過程，效果良好。
標(biāo)簽： Kinect 手勢識別 中的應(yīng)用 虛擬
上傳時間： 2014-12-29
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紅外防撞裝置在起重機保護系統(tǒng)中的應(yīng)用
標(biāo)簽： 紅外防撞裝置 保護系統(tǒng) 中的應(yīng)用 起重機
上傳時間： 2013-11-01
上傳用戶：杏簾在望
PID控制技術(shù)在壓電陶瓷精密定位過程的應(yīng)用 4頁 0.2M
標(biāo)簽： PID 控制技術(shù) 壓電陶瓷 精密定位
上傳時間： 2013-11-15
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稀疏表示分類算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人臉數(shù)據(jù)庫上有很高的識別性能。然而，對于姿態(tài)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(xùn)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(xùn)練樣本單獨作為訓(xùn)練字典，利用迭代校正和基于金字塔分層機構(gòu)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(xiàn)分類。實驗結(jié)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(biāo)簽： SRC 算法 人臉識別 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-11-15
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