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改進(jìn)(jìn)算法

  • 一種改進(jìn)的MIMOOFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法

    本文對(duì)MIMO OFDM 系統(tǒng)中基于iJlI練序列的信道估計(jì)問題進(jìn)行了研究,針對(duì)信道沖擊響應(yīng)的最大抽頭數(shù)大于每個(gè)OFDM符號(hào)中導(dǎo)頻數(shù)的情況,提出一種有效的結(jié)合前后若干iJII練序列進(jìn)行信道估計(jì)的算法和結(jié)合方式。仿真結(jié)果表明,在基于無線局域網(wǎng)(WLAN)中打包傳送的MIMO OFDM系統(tǒng)里,本文的方法比采用塊狀訓(xùn)練序列的估計(jì)算法有著更小的歸一化均方誤差。

    標(biāo)簽: MIMOOFDM 信道估計(jì)算法

    上傳時(shí)間: 2013-10-23

    上傳用戶:xianglee

  • 基于Memetic算法的飛行控制律評(píng)估

    本文采用Memetic算法進(jìn)行飛行控制系統(tǒng)PIO評(píng)估,提出了一種結(jié)合自適應(yīng)差分進(jìn)化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI開發(fā)的飛機(jī)模型ADMIRE為研究對(duì)象,利用Memetic算法對(duì)存在不確定條件下的飛行控制系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估結(jié)果表明,與工業(yè)傳統(tǒng)網(wǎng)格評(píng)估方法相比,改進(jìn)的優(yōu)化算法可以在全飛行包線范圍內(nèi)找出最壞的飛行狀態(tài),具有更高的可靠性、效率。

    標(biāo)簽: Memetic 算法 飛行控制

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:lina2343

  • 機(jī)器人避障中最短路徑的算法研究及應(yīng)用

    基于機(jī)器人在平面區(qū)域運(yùn)動(dòng)的避障問題,通過單一障礙物路徑長度設(shè)計(jì)算法,利用MATLAB軟件進(jìn)行分別計(jì)算,綜合比較得出機(jī)器人從區(qū)域起點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的避障最短路徑。

    標(biāo)簽: 機(jī)器人 最短路徑 算法研究

    上傳時(shí)間: 2013-10-16

    上傳用戶:yuanwenjiao

  • 壓力傳感器溫度補(bǔ)償各種算法的比較分析

    壓力傳感器是一種常用的傳感元件,由于其自身的非線性和外界測量條件的影響,傳感器的輸出特性大都為非線性,故存在多種誤差因素。這些誤差因素通常同時(shí)存在,但以溫度的影響最為明顯,所以對(duì)傳感器的溫度補(bǔ)償也就尤為重要。本文結(jié)合目前應(yīng)用比較普遍的各種溫度補(bǔ)償方法,通過編制程序,對(duì)壓力傳感器的輸出非線性作了補(bǔ)償。結(jié)果表明,基于最小二乘法的溫度補(bǔ)償方法簡單,速度快,但是精度一般,應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)男Ч茫撬惴◤?fù)雜。

    標(biāo)簽: 壓力傳感器 溫度補(bǔ)償 比較

    上傳時(shí)間: 2013-12-13

    上傳用戶:wyiman

  • 傳感器傳遞函數(shù)回歸算法及其應(yīng)用研究

    電子發(fā)燒友網(wǎng) -> 上傳資料 .傳感器傳遞函數(shù)回歸算法及其應(yīng)用研究

    標(biāo)簽: 傳感器 傳遞函數(shù) 回歸 算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-15

    上傳用戶:yd19890720

  • 溫度控制的PID算法的C語言程序

    溫度控制的PID算法的C語言程序,里面有具體程序的實(shí)現(xiàn),還有各個(gè)參數(shù)的意義介紹,十分詳細(xì),非常有用

    標(biāo)簽: PID 溫度控制 C語言程序 算法

    上傳時(shí)間: 2013-10-22

    上傳用戶:yepeng139

  • WSN定位算法簡介

    文中詳細(xì)總結(jié)現(xiàn)有的WSN的一些經(jīng)典定位算法,并比較各算法的優(yōu)缺點(diǎn)。

    標(biāo)簽: WSN 定位算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-12

    上傳用戶:bvdragon

  • 改進(jìn)SRC算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

    稀疏表示分類算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人臉數(shù)據(jù)庫上有很高的識(shí)別性能。然而,對(duì)于姿態(tài)變化,SRC的識(shí)別效果并不理想。針對(duì)SRC算法不能解決測試樣本與訓(xùn)練樣本存在偏移誤差的問題,本文提出了基于SRC的改進(jìn)算法。該算法將每一類的訓(xùn)練樣本單獨(dú)作為訓(xùn)練字典,利用迭代校正和基于金字塔分層機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)偏移估計(jì)方法得到最終的偏移量,最后對(duì)校正后的測試樣本使用SRC算法實(shí)現(xiàn)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)于有偏移誤差的人臉圖像具有較好的魯棒性及識(shí)別率。

    標(biāo)簽: SRC 算法 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-11-15

    上傳用戶:haiya2000

  • PID算法及調(diào)整

    介紹PID算法的好資料

    標(biāo)簽: PID 算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-09

    上傳用戶:894448095

  • 智能車賽道記憶算法

    這是有關(guān)飛思卡爾智能車競賽,賽車對(duì)賽道的記憶算法,對(duì)于智能車比賽有很好的參考作用

    標(biāo)簽: 智能車 記憶算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-10

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