如何生成優(yōu)化的梯度是傳感器網(wǎng)絡(luò)定向擴(kuò)散中的一個(gè)關(guān)鍵問題, 本文在分析一種基本梯度生成算法的問題基礎(chǔ)之上,利用興趣包的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)對其進(jìn)行改進(jìn), 設(shè)計(jì)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(jié)點(diǎn)間建立“平行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構(gòu)建從源節(jié)點(diǎn)到sink 節(jié)點(diǎn)的多條最短路徑. 仿真表明, 改進(jìn)的算法可建立更為有效的梯度, 從而使得定向擴(kuò)散中數(shù)據(jù)報(bào)文沿著更短的路徑傳輸, 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量利用率更高.
標(biāo)簽： 傳感器網(wǎng)絡(luò) 定向擴(kuò)散 機(jī)制 梯度
上傳時(shí)間： 2014-12-29
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本文對MIMO OFDM 系統(tǒng)中基于iJlI練序列的信道估計(jì)問題進(jìn)行了研究，針對信道沖擊響應(yīng)的最大抽頭數(shù)大于每個(gè)OFDM符號中導(dǎo)頻數(shù)的情況，提出一種有效的結(jié)合前后若干iJII練序列進(jìn)行信道估計(jì)的算法和結(jié)合方式。仿真結(jié)果表明，在基于無線局域網(wǎng)(WLAN)中打包傳送的MIMO OFDM系統(tǒng)里，本文的方法比采用塊狀訓(xùn)練序列的估計(jì)算法有著更小的歸一化均方誤差。
標(biāo)簽： MIMOOFDM 信道估計(jì)算法
上傳時(shí)間： 2013-10-23
上傳用戶：xianglee
本文采用Memetic算法進(jìn)行飛行控制系統(tǒng)PIO評估，提出了一種結(jié)合自適應(yīng)差分進(jìn)化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI開發(fā)的飛機(jī)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(tǒng)進(jìn)行評估。評估結(jié)果表明，與工業(yè)傳統(tǒng)網(wǎng)格評估方法相比，改進(jìn)的優(yōu)化算法可以在全飛行包線范圍內(nèi)找出最壞的飛行狀態(tài)，具有更高的可靠性、效率。
上傳時(shí)間： 2013-11-24
上傳用戶：lina2343
基于機(jī)器人在平面區(qū)域運(yùn)動的避障問題，通過單一障礙物路徑長度設(shè)計(jì)算法，利用MATLAB軟件進(jìn)行分別計(jì)算，綜合比較得出機(jī)器人從區(qū)域起點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的避障最短路徑。
上傳時(shí)間： 2013-10-16
上傳用戶：yuanwenjiao
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(shí)存在，但以溫度的影響最為明顯，所以對傳感器的溫度補(bǔ)償也就尤為重要。本文結(jié)合目前應(yīng)用比較普遍的各種溫度補(bǔ)償方法，通過編制程序，對壓力傳感器的輸出非線性作了補(bǔ)償。結(jié)果表明，基于最小二乘法的溫度補(bǔ)償方法簡單，速度快，但是精度一般，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)男Ч茫撬惴◤?fù)雜。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：wyiman
電子發(fā)燒友網(wǎng) -> 上傳資料 .傳感器傳遞函數(shù)回歸算法及其應(yīng)用研究
上傳時(shí)間： 2013-11-15
上傳用戶：yd19890720
溫度控制的PID算法的C語言程序,里面有具體程序的實(shí)現(xiàn)，還有各個(gè)參數(shù)的意義介紹，十分詳細(xì)，非常有用
上傳時(shí)間： 2013-10-22
上傳用戶：yepeng139
文中詳細(xì)總結(jié)現(xiàn)有的WSN的一些經(jīng)典定位算法，并比較各算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
上傳時(shí)間： 2013-11-12
上傳用戶：bvdragon
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(jìn)算法。該算法將每一類的訓(xùn)練樣本單獨(dú)作為訓(xùn)練字典，利用迭代校正和基于金字塔分層機(jī)構(gòu)的運(yùn)動偏移估計(jì)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(shí)現(xiàn)分類。實(shí)驗(yàn)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(shí)間： 2013-11-15
上傳用戶：haiya2000
介紹PID算法的好資料
上傳時(shí)間： 2013-11-09
上傳用戶：894448095
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