將編碼的差分跳頻系統等效為串行級聯碼，充分利用頻率轉移函數所產生的網格關聯信息， 采用軟輸入軟輸 算法，進行類Turbo串行迭代譯碼，能有效改善系統的誤比特性能． 此，如何實現差 分跳頻系統串行級聯結構的外編碼器和頻率轉移函數(( 函數)的匹配設計是值得深入研究的問題．基 于互信息的外信息轉移圖(ExIT)能有效預測迭代譯碼的收斂特性，并根據E xlT選擇適當的內、外碼 進行級聯．采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯結構中外編碼器和G函數的外信息轉移 過程，提出了一種采用ExIT圖選擇G函數及外編碼器的方法．通過對陔l方法的理論分析和性能仿真， 結果表明，在一定的輸入先驗信息量條件下，信噪比越高，G函數輸 互信息量越大；在給定信噪比條件 下，不同G 函數劉 應的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同，能有效實現對性能較好的G 函 數的選擇；對于給定G甬數，在不同外編碼方式下，通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值；能反應 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞，從而實現外編碼器和G函數的匹配設計．
標簽： 南京大學學報
上傳時間： 2015-04-27
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將編碼的差分跳頻系統等效為串行級聯碼，充分利用頻率轉移函數所產生的網格關聯信息， 采用軟輸入軟輸 算法，進行類Turbo串行迭代譯碼，能有效改善系統的誤比特性能． 此，如何實現差 分跳頻系統串行級聯結構的外編碼器和頻率轉移函數(( 函數)的匹配設計是值得深入研究的問題．基 于互信息的外信息轉移圖(ExIT)能有效預測迭代譯碼的收斂特性，并根據E xlT選擇適當的內、外碼 進行級聯．采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯結構中外編碼器和G函數的外信息轉移 過程，提出了一種采用ExIT圖選擇G函數及外編碼器的方法．通過對陔l方法的理論分析和性能仿真， 結果表明，在一定的輸入先驗信息量條件下，信噪比越高，G函數輸 互信息量越大；在給定信噪比條件 下，不同G 函數劉 應的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同，能有效實現對性能較好的G 函 數的選擇；對于給定G甬數，在不同外編碼方式下，通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值；能反應 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞，從而實現外編碼器和G函數的匹配設計．
標簽： G函數
上傳時間： 2015-04-27
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ads2012 如何使用moment via configuration 模擬高速傳輸
標簽： ads
上傳時間： 2015-05-05
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C語言冒泡、插入法、選擇排序算法分析
標簽： 排序 最大值 總和
上傳時間： 2015-06-03
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遺傳算法為群體優化算法，也就是從多個初始解開始進行優化，每個解稱為一個染色體，各染色體之間通過競爭、合作、單獨變異，不斷進化。 優化時先要將實際問題轉換到遺傳空間，就是把實際問題的解用染色體表示，稱為編碼，反過程為解碼，因為優化后要進行評價，所以要返回問題空間，故要進行解碼。SGA采用二進制編碼，染色體就是二進制位串，每一位可稱為一個基因；解碼時應注意將染色體解碼到問題可行域內。 遺傳算法模擬“適者生存，優勝劣汰”的進化機制，染色體適應生存環境的能力用適應度函數衡量。對于優化問題，適應度函數由目標函數變換而來。一般遺傳算法求解最大值問題，如果是最小值問題，則通過取倒數或者加負號處理。SGA要求適應度函數>0，對于<0的問題，要通過加一個足夠大的正數來解決。這樣，適應度函數值大的染色體生存能力強。 遺傳算法有三個進化算子：選擇（復制）、交叉和變異。 SGA中，選擇采用輪盤賭方法，也就是將染色體分布在一個圓盤上，每個染色體占據一定的扇形區域，扇形區域的面積大小和染色體的適應度大小成正比。如果輪盤中心裝一個可以轉動的指針的話，旋轉指針，指針停下來時會指向某一個區域，則該區域對應的染色體被選中。顯然適應度高的染色體由于所占的扇形區域大，因此被選中的幾率高，可能被選中多次，而適應度低的可能一次也選不中，從而被淘汰。算法實現時采用隨機數方法，先將每個染色體的適應度除以所有染色體適應度的和，再累加，使他們根據適應度的大小分布于0-1之間，適應度大的占的區域大，然后隨機生成一個0-1之間的隨機數，隨機數落到哪個區域，對應的染色體就被選中。重復操作，選出群體規模規定數目的染色體。這個操作就是“優勝劣汰，適者生存”，但沒有產生新個體。 交叉模擬有性繁殖，由兩個染色體共同作用產生后代，SGA采用單點交叉。由于SGA為二進制編碼，所以染色體為二進制位串，隨機生成一個小于位串長度的隨機整數，交換兩個染色體該點后的那部分位串。參與交叉的染色體是輪盤賭選出來的個體，并且還要根據選擇概率來確定是否進行交叉（生成0-1之間隨機數，看隨機數是否小于規定的交叉概率），否則直接進入變異操作。這個操作是產生新個體的主要方法，不過基因都來自父輩個體。 變異采用位點變異，對于二進制位串，0變為1，1變為0就是變異。采用概率確定變異位，對每一位生成一個0-1之間的隨機數，看是否小于規定的變異概率，小于的變異，否則保持原狀。這個操作能夠使個體不同于父輩而具有自己獨立的特征基因，主要用于跳出局部極值。 遺傳算法認為生物由低級到高級進化，后代比前一代強，但實際操作中可能有退化現象，所以采用最佳個體保留法，也就是曾經出現的最好個體，一定要保證生存下來，使后代至少不差于前一代。大致有兩種類型，一種是把出現的最優個體單獨保存，最后輸出，不影響原來的進化過程；一種是將最優個體保存入子群，也進行選擇、交叉、變異，這樣能充分利用模式，但也可能導致過早收斂。 由于是基本遺傳算法，所以優化能力一般，解決簡單問題尚可，高維、復雜問題就需要進行改進了。 下面為代碼。函數最大值為3905.9262，此時兩個參數均為-2.0480，有時會出現局部極值，此時一個參數為-2.0480，一個為2.0480。算法中變異概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最優模式保留，結果會更豐富些，也就是算法最后不一定收斂于極值點，當然局部收斂現象也會有所減少，但最終尋得的解不一定是本次執行中曾找到過的最好解。
標簽： 遺傳算法
上傳時間： 2015-06-04
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可將Youtube網站上傳之影片下載封存欣賞
標簽： Youtube影片下載器
上傳時間： 2015-11-12
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該類方法主要指的是活動輪廓模型（active contour model）以及在其基礎上發展出來的算法，其基本思想是使用連續曲線來表達目標邊緣，并定義一個能量泛函使得其自變量包括邊緣曲線，因此分割過程就轉變為求解能量泛函的最小值的過程，一般可通過求解函數對應的歐拉(Euler．Lagrange)方程來實現，能量達到最小時的曲線位置就是目標的輪廓所在。
標簽： 圖像處理
上傳時間： 2016-03-07
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標簽： 墨香
上傳時間： 2016-04-11
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這是復變函數論_鐘玉泉_第三版_高教_答案，對于學習復變函數有很大的參考作用
上傳時間： 2016-04-12
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?CAN BUS: Controller area network(ISO-11898) 是起緣於80年代，由國際標準化組織(ISO)所 發佈，是一種應用於極嚴苛環境下的傳輸匯流排
標簽： CAN
上傳時間： 2016-11-24
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