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導(dǎo)盲杖

  • 直接序列擴(kuò)頻信號(hào)的盲檢測(cè)

    本文將時(shí)域相關(guān)檢測(cè)法,循環(huán)譜檢測(cè)法,倒譜檢測(cè)法和高階累積量檢測(cè)法四種方法應(yīng)用于直接序列擴(kuò)頻信號(hào)(DSSS)的盲檢測(cè),給出了具體的實(shí)現(xiàn)方法,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證比較,結(jié)果表明,時(shí)域相關(guān)法和循環(huán)譜法并不適用于低信噪比情況下信號(hào)的盲檢測(cè),相對(duì)于高階累積量法,倒譜法在實(shí)時(shí)性方面有較大優(yōu)勢(shì),有較好的發(fā)展前景。

    標(biāo)簽: 直接序列 擴(kuò)頻信號(hào) 盲檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-10-15

    上傳用戶:feilinhan

  • 改進(jìn)的OPAST算法及其在盲多用戶檢測(cè)中的應(yīng)用

    文中詳細(xì)地介紹了正交投影子空間跟蹤算法(OPAST),它是一種基于最優(yōu)化問(wèn)題的方法,保證了每次迭代時(shí)權(quán)向量的正交性,并具有和PAST算法一樣的線性復(fù)雜度,以及與自然冪法(NP)一樣的全局收斂性。然而將其應(yīng)用于盲多用戶檢測(cè)時(shí),在迭代一定次數(shù)后,會(huì)出現(xiàn)誤碼率突然增大現(xiàn)象,這就導(dǎo)致了算法性能的下降,為了解決這一問(wèn)題,文中提出一種方法,并通過(guò)仿真結(jié)果,證明它是行之有效的。

    標(biāo)簽: OPAST 算法 多用戶檢測(cè) 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2014-11-11

    上傳用戶:xaijhqx

  • 基于PARAFAC模型的新型DS-CDMA盲接收機(jī)

    根據(jù)平行因子(PARAFAC)模型,研究DS-CDMA盲多用戶檢測(cè)算法。將直接三線性分解算法(DTLD)與三線性交替最小二乘(TALS)算法結(jié)合,提出一種新的DTALS-PARAFAC盲接收機(jī),解決了三線性交替最小二乘(TALS)算法中因?yàn)槌跏贾倒烙?jì)不當(dāng)引起的收斂速度差的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,與TALS-PARAFAC接收機(jī)相比,DTALS-PARAFAC接收機(jī)改善了誤碼率性能,并且具有更快的收斂速度。

    標(biāo)簽: PARAFAC DS-CDMA 模型 接收機(jī)

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:songkun

  • PADS2007中盲埋孔的設(shè)計(jì)

    PADS2007中盲埋孔的設(shè)計(jì)

    標(biāo)簽: PADS 2007 盲埋孔

    上傳時(shí)間: 2013-11-17

    上傳用戶:nanshan

  • PADS2007中埋盲孔的設(shè)計(jì)

    關(guān)于PADS中多層板埋盲孔的設(shè)計(jì)!

    標(biāo)簽: PADS 2007 盲孔

    上傳時(shí)間: 2015-01-01

    上傳用戶:brilliantchen

  • 幾種盲均衡算法的比較及仿真研究

    以新興的盲均衡技術(shù)為理論基礎(chǔ),一些盲均衡算法相繼提出。本文以高階的QAM信號(hào)作為輸入信號(hào),針對(duì)常模算法、多模算法、加權(quán)多模算法存在的缺陷,最終引入一種性能優(yōu)越的加入動(dòng)量項(xiàng)的加權(quán)多模算法。通過(guò)計(jì)算機(jī)的仿真實(shí)驗(yàn)首次對(duì)這些算法進(jìn)行依次比較,所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明加入動(dòng)量項(xiàng)的加權(quán)多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明顯優(yōu)于前面幾種算法,它具有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差,因此具有實(shí)用價(jià)值。

    標(biāo)簽: 盲均衡 比較 仿真研究 算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-17

    上傳用戶:jkhjkh1982

  • 盲信號(hào)分離的現(xiàn)狀和展望

    盲信號(hào)分離的現(xiàn)狀和展望

    標(biāo)簽: 信號(hào)分離

    上傳時(shí)間: 2014-01-04

    上傳用戶:1966640071

  • 基于FIR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性盲信號(hào)分離

    基于FIR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性盲信號(hào)分離

    標(biāo)簽: FIR 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信號(hào)分離 非線性

    上傳時(shí)間: 2014-01-14

    上傳用戶:sqq

  • 基于步長(zhǎng)自適應(yīng)的盲信號(hào)分離

    基于步長(zhǎng)自適應(yīng)的盲信號(hào)分離

    標(biāo)簽: 信號(hào)分離

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

    上傳用戶:qwe1234

  • 基于非負(fù)矩陣分解算法進(jìn)行盲信號(hào)分離

    基于非負(fù)矩陣分解算法進(jìn)行盲信號(hào)分離

    標(biāo)簽: 非負(fù)矩陣分解 算法 信號(hào)分離

    上傳時(shí)間: 2015-02-01

    上傳用戶:qilin

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