：首先介紹了DS--UWB系統的的發射與接收模型，然后分析了利用滑動相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權系數選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數選取的誤碼性能進行了仿真和對比。結果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達到接收性能明顯優于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時。這種優勢更加明顯。
上傳時間： 2016-01-25
上傳用戶：youke111
：首先介紹了DS--UWB系統的的發射與接收模型，然后分析了利用滑動相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權系數選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數選取的誤碼性能進行了仿真和對比。結果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達到接收性能明顯優于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時。這種優勢更加明顯。
上傳時間： 2016-01-25
上傳用戶：redmoons
：首先介紹了DS--UWB系統的的發射與接收模型，然后分析了利用滑動相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權系數選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數選取的誤碼性能進行了仿真和對比。結果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達到接收性能明顯優于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時。這種優勢更加明顯。
上傳時間： 2014-11-14
上傳用戶：fnhhs
：首先介紹了DS--UWB系統的的發射與接收模型，然后分析了利用滑動相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權系數選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數選取的誤碼性能進行了仿真和對比。結果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達到接收性能明顯優于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時。這種優勢更加明顯。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：253189838
eVC開發環境， 功能： 對WinCE中的字體進行調整， 實現動態改變字形
標簽： eVC
上傳時間： 2016-02-06
上傳用戶：busterman
本書分為上篇、中篇和下篇三個部分，上篇為Windows CE結構分析，中篇為Windows CE情景分析，下篇為實驗手冊。每一篇又劃分為若 干章。上篇包含有引言，Windows CE體系結構，處理 器排程，儲存管理 ，檔案系統和設備管理 等六 章。中篇包含有系統初始化，處理 器排程過程，分頁處理 ，檔案處理 和驅動器載入等五章。下篇包含有Windows CE應用程式開發，Windows CE系統開發，評測與總結以及實習等四章。 上篇的重點在於分析Windows CE kernel的結構以及工作原理 。這個部分是掌握Windows CE作業系統的基礎。 中篇重點在於分析Windows CE kernel的實際運行 過程。如果說 上篇是從靜態的角度 分析Windows CE kernel，那麼中篇則是試圖從動態的角度 給讀 者一個有關Windows CE kernel的描述。希望讀 者能夠通過對中篇的閱讀 理 解，在頭腦中形成有關Windows CE kernel的多方位的運作情景。 下篇著重於有關Windows CE的應用。對理 論 的掌握最終要應用到實務中。
標簽： 分
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：FreeSky
解線性方程組的Jacobi,Gauss_Seidel,SOR迭代，以及四級四階Runge_Kutta方法，Adams預估校正算法
標簽： Gauss_Seidel Jacobi SOR 解線性
上傳時間： 2014-08-09
上傳用戶：zhangliming420
一個MATLAB範例，可以用來計算分形盒維度
標簽： MATLAB
上傳時間： 2016-03-16
上傳用戶：星仔
/*目的：使一個複數可顯數出來，可做+-/*，還要可以做>>跟<<的功能 題目：定義一個複數的class叫Complex，a(實部)與b(虛部)為double的型態，i表示根號-1， 1.必須包含一個建構子有兩個參數(double型態)，能被用來設定物件中的變數為任意值 2.包含一個建構子只有一個參數(double型態)，呼叫參數的實部且定義為"實部+0i" 3.包含一個預建構子可把物件初始化為0+0i 4.overload以下的operator以致於可以正確的執行:+ - * / << >> */
標簽：
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：lindor
When working with mathematical simulations or engineering problems, it is not unusual to handle curves that contains thousands of points. Usually, displaying all the points is not useful, a number of them will be rendered on the same pixel since the screen precision is finite. Hence, you use a lot of resource for nothing! This article presents a fast 2D-line approximation algorithm based on the Douglas-Peucker algorithm (see [1]), well-known in the cartography community. It computes a hull, scaled by a tolerance factor, around the curve by choosing a minimum of key points. This algorithm has several advantages: 這是一個基于Douglas-Peucker算法的二維估值算法。
標簽： mathematical engineering simulations problems
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：changeboy
