目前,以互聯網業務為代表的網絡應用,正快速地向包括數據、語音、圖像的綜合寬帶多媒體方向發展,構建寬帶化、大容量、全業務、智能化的現代通信網絡已成為大勢所趨.寬帶無線接入(BWA)憑借其組網快速靈活、運營維護方便及成本較低等競爭優勢,迅速成為市場熱點,各種微波、無線通信領域的先進手段和方法不斷引入,各種寬帶無線接入技術迅速涌現.由于BWA要用于非視距傳輸,所以必須考慮無線信道的多經效應.而OFDM技術憑借著魯棒的對抗頻率選擇性衰落能力和極高頻譜效率引起了學術界和工業界的高度重視.其基本思想是把調制在單載波上的高速串行數據流,分成多路低速的數據流,調制到多個正交載波上并行傳輸,這樣在傳輸時,雖然整個信道是頻率選擇性衰落,但是各個子信道卻是平坦衰落,有效對抗了多經效應,同時由于各個子載波是正交的,極大提高了頻譜效率.可以預料的是,隨著通信系統將向基于IPv6核心網的全IP包的傳輸方向發展,越來越多的通信系統將具有"突發模式"的特征.本文關注的正是突發OFDM系統接收機設計和實現.由于IEEE 802.11a無線局域網是OFDM技術第一次真正的應用于突發系統,實現了面向IP的無線寬帶傳輸,所以基于IEEE 802.11a的突發OFDM系統有著重要的借鑒和研究價值,本文也正是圍繞著這個中心而展開.本文的各章節安排如下:在第一章中主要介紹OFDM的技術原理和在寬帶無線接入中的應用,同時引出本文所關注的突發OFDM接收機設計.在第二章中先介紹了相干接收和信道估計的概念,重點分析了本文所采用的WLAN信道模型和信道估計算法,然后在得到同步誤差表達式的基礎上,先用星座圖直觀的表現OFDM系統中各種同步誤差的影響,再從信噪比損失的角度對符種同步誤差進行分析.第三章是本文的重點之一,在本章中對基于IEEE 802.11a的各種同步算法包括幀檢測和符號定時、載波同步和采樣時鐘同步進行仿真和比較,并針對適合FPGA實現的同步算法進行了重點的分析.第四章也是本文的重點之一,提出了整個OFDM系統平臺的硬件結構和基于IEEE 802.11a的接收機FPGA設計方案,然后從整體上介紹了接收機的實現結構,并給出了接收機各個模塊的具體設計,最后對整個系統調試過程和測試結果進行了分析.
上傳時間： 2013-04-24
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經典c程序100例==1--10 【程序1】 題目：有1、2、3、4個數字，能組成多少個互不相同且無重復數字的三位數？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、個位的數字都是1、2、3、4。組成所有的排列后再去 掉不滿足條件的排列。 2.程序源代碼： main() { int i,j,k printf("\n") for(i=1 i<5 i++) ／*以下為三重循環*/ for(j=1 j<5 j++) for (k=1 k<5 k++) { if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*確保i、j、k三位互不相同*/ printf("%d,%d,%d\n",i,j,k) }
上傳時間： 2014-01-07
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此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法，了解消除文法左遞規在語法分析中的作用 內含 設計算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: （1）把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行 （2）FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則； 消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END （3）化簡由（2）所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的 產生規則。
上傳時間： 2015-03-29
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算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算，嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時，矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號和列號，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復，恢復的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進行恢復；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復。
上傳時間： 2015-04-09
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Routine mampres: To obtain amplitude response from h(exp(jw)). input parameters: h :n dimensioned complex array. the frequency response is stored in h(0) to h(n-1). n :the dimension of h and amp. fs :sampling frequency (Hz). iamp:If iamp=0: The Amplitude Res. amp(k)=abs(h(k)) If iamp=1: The Amplitude Res. amp(k)=20.*alog10(abs(h(k))). output parameters: amp :n dimensioned real array. the amplitude-frequency response is stored in amp(0) to amp(n-1). Note: this program will generate a data file "filename.dat" . in chapter 2
標簽： dimensione parameters amplitude response
上傳時間： 2013-12-19
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經典C語言程序設計100例1-10 如【程序1】 題目：有1、2、3、4個數字，能組成多少個互不相同且無重復數字的三位數？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、個位的數字都是1、2、3、4。組成所有的排列后再去 掉不滿足條件的排列。 2.程序源代碼： main() { int i,j,k printf("\n") for(i=1 i<5 i++) ／*以下為三重循環*/ for(j=1 j<5 j++) for (k=1 k<5 k++) { if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*確保i、j、k三位互不相同*/ printf("％d,％d,％d\n",i,j,k) } }
上傳時間： 2013-12-14
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《算法分析與設計》中的 “矩陣連乘程序”給定n個矩陣｛A1,A2,…,An｝，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2 ,…,n-1。由于矩陣滿足乘法的結合律，根據加括號的如何確定計算矩陣連乘積的計算次序，使得依此次序計算矩陣連乘積需要的數乘次數最少。
上傳時間： 2015-11-22
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結：此算法簡單有效，由于三重循環結構緊湊，對于稠密圖，效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
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給定n個矩陣{A1,A2,…,An}，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察這n個矩陣的連乘積A1A2…An。由于矩陣乘法滿足結合律，故計算矩陣的連乘積可以有許多不同的計算次序，這種計算次序可以用加括號的方式來確定。若一個矩陣連乘積的計算次序完全確定，則可以依此次序反復調用2個矩陣相乘的標準算法（有改進的方法，這里不考慮）計算出矩陣連乘積。若A是一個p×q矩陣，B是一個q×r矩陣，則計算其乘積C=AB的標準算法中，需要進行pqr次數乘。
上傳時間： 2016-06-18
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K-MEANS算法 輸入：聚類個數k，以及包含 n個數據對象的數據庫。 輸出：滿足方差最小標準的k個聚類。 處理流程： （1） 從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心； （2） 循環（3）到（4）直到每個聚類不再發生變化為止 （3） 根據每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據最小距離重新對相應對象進行劃分； （4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）
上傳時間： 2013-12-20
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