：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相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數(shù)選取的誤碼性能進行了仿真和對比。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。這種優(yōu)勢更加明顯。
上傳時間： 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相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數(shù)選取的誤碼性能進行了仿真和對比。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。這種優(yōu)勢更加明顯。
上傳時間： 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相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數(shù)選取的誤碼性能進行了仿真和對比。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。這種優(yōu)勢更加明顯。
上傳時間： 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相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數(shù)選取的誤碼性能進行了仿真和對比。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。這種優(yōu)勢更加明顯。
上傳時間： 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相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數(shù)選取的誤碼性能進行了仿真和對比。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。這種優(yōu)勢更加明顯。
上傳時間： 2016-01-25
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上傳時間： 2014-11-14
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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相關法對信道進行估訃，并巾此給出 了不同RAKE接收機RAKE合成權(quán)系數(shù)選取方案。對接收機采用最大比(MRC)、最小均方誤差(MM SE)及帶均衡 器的(MRC)合并系數(shù)選取的誤碼性能進行了仿真和對比。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。這種優(yōu)勢更加明顯。
上傳時間： 2013-12-18
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用JAVA編的一個小程序，關于詞法分析的
上傳時間： 2014-01-01
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本源代碼完全實現(xiàn)手機短信收發(fā)和操作電話本的功能，示例程序可當作一個簡單的短信處理小工具來使用。支持中文、英文、數(shù)字多種文字類型，自動 識別文字編碼，自動選擇最佳的編碼方式（7Bit、8Bit或USC2），超長短信能自動拆分成多條發(fā)送，還可群發(fā)短信，收到短信自動通過聲音提示，還能識別 來電信息，顯示來電號碼。可以對本機、SIM卡、已撥電話紀錄、未接電話紀錄等多個電話本進行讀寫操作。能自動查找設備接口。另外還演示了UNICODE編 程的方法。
上傳時間： 2014-01-23
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本文的題目是基于gabor小波的人臉識別技術(shù)研究，文檔可用caj打開。人臉識別技術(shù)是讓機器具有人的智能，可以記憶、辨認人的一種前沿技術(shù)。它結(jié)合了計算機圖形學，計算機圖象處理和模式識別等多種學科領域。隨著社會對快速、準確的自動身份驗證的實際需求日益迫切，人臉識別已經(jīng)成為模式識別和計算機視覺領域的研究熱點。在對近年來一些主要的人臉識別算法進行了歸類和總結(jié)的基礎上，本文研究了基于Gabo:小波人臉識別方法，并對這種方法的理論依據(jù)，實現(xiàn)過程等進行了全面的分析。
上傳時間： 2013-12-22
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