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傳統空時自適應處理（STAP）算法不能抑制和導航信號同一方向的窄帶干擾并且輸出信干噪比不理想。針對此問題，本文提出了一種結合加權波束的改進STAP抗干擾算法。這種新的算法能有效地抑制窄帶和寬帶干擾，并提升了輸出信干噪比（SINR）。
上傳時間： 2013-11-05
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無人機在空中偵察、監視、通信、反潛以及電子干擾等領域發揮的作用日趨重要，GPS技術已經成為無人機快速，安全，有效地執行任務的關鍵技術。傳統的GPS信號捕獲算法，每搜索一個多普勒頻點需要進行兩次FFT和一次IFFT，運算量大且實時性差。文中利用C/A碼功率譜對稱性的特點，通過減少參與循環的FFT點數的方法對傳統的FFT算法做了改進并利用MATLAB進行了仿真，仿真結果表明，改進后的捕獲方法能夠在滿足捕獲精度的條件下，可以更快的完成捕獲任務，有效地提升了導航定位的實時性。
上傳時間： 2014-01-09
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一篇不錯的傳感網絡定位算法文章
上傳時間： 2013-11-22
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在逆向工程的數據處理中點云采樣是一項關鍵技術，它可以實現點云精簡，從而提高后續的建模效率。文中介紹了基于曲率的點云采樣算法，并進行了相關的實驗，對其有效性進行了驗證。
上傳時間： 2013-11-09
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網絡提供了海量的共享資源，人們需要從網絡上搜索出自己感興趣的信息，由此產生了Web挖掘的問題。Web挖掘就是借用數據挖掘技術來實現的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘，本文主要研究了實現文本挖掘的層次凝聚類算法，對于傳統的算法存在的問題，提出了改進的算法，研究了相似度值對整個算法過程的影響，設計了一個動態改變相似度值的計算公式。
上傳時間： 2014-01-05
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在現代通信系統中，電話語音的頻帶被限制在300 Hz～4 kHz的范圍內，帶來了語音可懂度和自然度的降低。為了在不增加額外成本的前提下提高語音的可懂度和自然度，進行了電話語音頻帶擴展的研究。提出了一種改進的基于碼本映射的語音帶寬擴展算法：在碼本映射的過程中，使用加權系數來得到映射碼本。客觀測試結果表明，用此算法得到的寬帶語音的譜失真度比用一般的碼本映射降低至少2%。主觀測試結果表明，用此算法得到的寬帶語音具有更好的可懂度和自然度。 Abstract: In modern communication systems， the bandwidth of telephone speech is limited from 300Hz to 4 kHz， which reduces the intelligibility and naturalness of speech. Telephone speech bandwidth extension is researched to get wideband speech and to improve its intelligibility and naturalness， without increasing extra costs. This paper put forward an improved algorithm of speech bandwidth extension based on codebook mapping. In the process of codebook mapping， weighted coefficients were used to get mapping codebook. Objective tests show that spectral distortion of wideband speech obtained by this algorithm reduces at least 2%， comparing to conditional codebook mapping. Subjective tests show that the wideband speech obtained by this algorithm has better intelligibility and naturalness.
上傳時間： 2014-12-29
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排序是計算機程序設計中一項經常發生的操作，排序算法的研究有其重要的理論及應用意義。文中就幾種排序算法的思想，C語言例程以及時間復雜度進行了分析講解，并指出幾種排序算法的適用情況。
上傳時間： 2013-11-18
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基于FPGA的FIR數字濾波器算法實現
上傳時間： 2015-01-02
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提出了一種基于Surendra改進的運動目標檢測算法，通過對背景更新系數的改進，獲取穩定準確的背景，再將背景幀與含運動區域的圖像幀用差分運算獲得運動目標圖像。實驗結果表明，該算法能夠較快反應環境的變化，準確地獲得背景圖像，提高運動目標檢測的準確性。
上傳時間： 2013-11-19
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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取，在超參數取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試，實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
上傳時間： 2013-10-23
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