無線感測器已變得越來越普及，短期內(nèi)其開發(fā)和部署數(shù)量將急遽增加。而無線通訊技術(shù)的突飛猛進，也使得智慧型網(wǎng)路中的無線感測器能夠緊密互連。此外，系統(tǒng)單晶片(SoC)的密度不斷提高，讓各式各樣的多功能、小尺寸無線感測器系統(tǒng)相繼問市。儘管如此，工程師仍面臨一個重大的挑戰(zhàn)：即電源消耗。
上傳時間： 2013-10-30
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收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機、 WLANWLANWLANWLAN網(wǎng)路橋接器與蜂巢式基礎(chǔ)建設(shè)。
標(biāo)簽： 向量訊號產(chǎn)生器 收發(fā)器 測試 速度
上傳時間： 2013-10-12
上傳用戶：ligi201200
本文探討使用 Linux作為嵌入式作業(yè)系統(tǒng)的方法,透過如何對內(nèi)核、守護程序、庫和應(yīng)用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后，以便配置在以閃存為存儲設(shè)備的嵌入式系統(tǒng)中。
上傳時間： 2014-10-11
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模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
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模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號數(shù)目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、和起始機率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求一個狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
上傳時間： 2014-08-28
上傳用戶：heart520beat
動態(tài)連結(jié)程式庫 (DLL) 一直以來都是Windows的重要基礎(chǔ)，Windows CE也不例外。DLL對作業(yè)系統(tǒng)十分重要，本節(jié)的內(nèi)容主要是分析loader.c中的程式碼，它負(fù)責(zé)載入EXE和DLL。這裏要討論的是關(guān)於DLL的部分
上傳時間： 2015-07-01
上傳用戶：vodssv
本書以最新的資訊家電、智慧型手機、PDA產(chǎn)品為出發(fā)點，廣泛並深入分析相關(guān)的嵌入式系統(tǒng)技術(shù)。 適合閱讀： 產(chǎn)品主管、系統(tǒng)設(shè)計分析人員、欲進入此領(lǐng)域的工程師、大專院校教學(xué). 本書效益： 為開發(fā)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)品必備入門聖經(jīng) 進入嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的寶典 第三代行動通訊終端設(shè)備與內(nèi)容服務(wù)的必備知識.
上傳時間： 2015-09-03
上傳用戶：阿四AIR
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上傳時間： 2015-09-08
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