:首先介紹了DS--UWB系統(tǒng)的的發(fā)射與接收模型,然后分析了利用滑動(dòng)相關(guān)法對(duì)信道進(jìn)行估訃,并巾此給出 了不同RAKE接收機(jī)RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對(duì)接收機(jī)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(shù)選取的誤碼性能進(jìn)行了仿真和對(duì)比。結(jié)果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達(dá)到接收性能明顯優(yōu)于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時(shí)。這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。
上傳時(shí)間: 2014-12-05
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:首先介紹了DS--UWB系統(tǒng)的的發(fā)射與接收模型,然后分析了利用滑動(dòng)相關(guān)法對(duì)信道進(jìn)行估訃,并巾此給出 了不同RAKE接收機(jī)RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對(duì)接收機(jī)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(shù)選取的誤碼性能進(jìn)行了仿真和對(duì)比。結(jié)果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達(dá)到接收性能明顯優(yōu)于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時(shí)。這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。
上傳時(shí)間: 2016-01-25
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:首先介紹了DS--UWB系統(tǒng)的的發(fā)射與接收模型,然后分析了利用滑動(dòng)相關(guān)法對(duì)信道進(jìn)行估訃,并巾此給出 了不同RAKE接收機(jī)RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對(duì)接收機(jī)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(shù)選取的誤碼性能進(jìn)行了仿真和對(duì)比。結(jié)果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達(dá)到接收性能明顯優(yōu)于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時(shí)。這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。
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:首先介紹了DS--UWB系統(tǒng)的的發(fā)射與接收模型,然后分析了利用滑動(dòng)相關(guān)法對(duì)信道進(jìn)行估訃,并巾此給出 了不同RAKE接收機(jī)RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對(duì)接收機(jī)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(shù)選取的誤碼性能進(jìn)行了仿真和對(duì)比。結(jié)果表明了帶均衡器的MRC—RAKE只用較少的分支 就可以達(dá)到接收性能明顯優(yōu)于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比較大時(shí)。這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。
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上傳時(shí)間: 2014-11-14
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上傳時(shí)間: 2013-12-18
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IEEE802.11a物理層的仿真模型,能仿真誤碼率、數(shù)據(jù)速率,信噪比等多個(gè)參數(shù)
標(biāo)簽: 802.11 IEEE 物理層 仿真模型
上傳時(shí)間: 2016-06-02
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(1)人眼的HVS模型,對(duì)于它的研究可以使 我們的水印具有更好的視覺效果。(2)數(shù)字水印的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)字水印 通常在一定的變換域內(nèi)進(jìn)行,隨著近年來各種變換的發(fā)展,我們研究了 小波變換的理論基礎(chǔ)為我們的后續(xù)工作打下了良好的基礎(chǔ)。(3)提出了 一種有效的水印方案。同時(shí)我們還給出了相關(guān)問題的討論。這種方案能 有效地提取水印,并能抵御常見的水印攻擊,并對(duì)算法的有效性與經(jīng)典 的算法進(jìn)行了相應(yīng)的比較,同過比較,我們可以看出該方法的有效性。 (4)基于ICA-SCS去噪的二值水印改進(jìn)。
上傳時(shí)間: 2013-12-30
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介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來 然后分析了條碼圖像經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差的算法 采用Flourier變換自適應(yīng)地選取閾值去除噪聲導(dǎo)致的無效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識(shí)別率。
上傳時(shí)間: 2014-11-30
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介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來 然后分析了條碼圖像經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差的算法 采用Flourier變換自適應(yīng)地選取閾值去除噪聲導(dǎo)致的無效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識(shí)別率。
上傳時(shí)間: 2014-11-25
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