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網(wǎng)(wǎng)絡(luò)算法

逆向工程中的點(diǎn)云采樣算法研究

在逆向工程的數(shù)據(jù)處理中點(diǎn)云采樣是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云精簡，從而提高后續(xù)的建模效率。文中介紹了基于曲率的點(diǎn)云采樣算法，并進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)，對其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

標(biāo)簽： 逆向工程算法研究采樣

上傳時(shí)間： 2013-11-09

上傳用戶：l254587896
基于Web挖掘的層次凝聚類算法研究

網(wǎng)絡(luò)提供了海量的共享資源，人們需要從網(wǎng)絡(luò)上搜索出自己感興趣的信息，由此產(chǎn)生了Web挖掘的問題。Web挖掘就是借用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘，本文主要研究了實(shí)現(xiàn)文本挖掘的層次凝聚類算法，對于傳統(tǒng)的算法存在的問題，提出了改進(jìn)的算法，研究了相似度值對整個(gè)算法過程的影響，設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)改變相似度值的計(jì)算公式。

標(biāo)簽： Web 聚類算法研究

上傳時(shí)間： 2014-01-05

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改進(jìn)的Min-Min網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法

在網(wǎng)格環(huán)境中，如何對任務(wù)進(jìn)行高效調(diào)度是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。目前Min-Min調(diào)度算法是一個(gè)簡單、快速、有效的算法，但它很難滿足網(wǎng)格任務(wù)對服務(wù)質(zhì)量的要求。在獨(dú)立型的任務(wù)調(diào)度模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于權(quán)值的改進(jìn)Min-Min調(diào)度算法。改進(jìn)后的算法通過量化網(wǎng)格任務(wù)的優(yōu)先級和等待時(shí)間，解決了原有算法存在的高質(zhì)量任務(wù)和大任務(wù)等待時(shí)間過長的問題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法滿足了網(wǎng)格任務(wù)對優(yōu)先級和等待時(shí)間的服務(wù)質(zhì)量要求，是一種網(wǎng)格環(huán)境下有效的任務(wù)調(diào)度算法。

標(biāo)簽： Min-Min 網(wǎng)格任務(wù) 調(diào)度算法

上傳時(shí)間： 2014-12-29

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基于博弈論的頻譜分配算法及仿真

本文在分析了無線電頻譜管理現(xiàn)狀及頻譜資源緊張的前提下，引出頻譜管理中的認(rèn)知無線電技術(shù)，同時(shí)提出了基于博弈論的電磁頻譜管理的模型化方法，深入地分析了博弈論算法的收斂性及效用函數(shù)的選擇，并且通過Matlab仿真以最小化系統(tǒng)間總干擾為目標(biāo)描述了博弈論模型在電磁頻譜動(dòng)態(tài)管理中的應(yīng)用。

標(biāo)簽： 博弈論仿真頻譜分配算法

上傳時(shí)間： 2013-10-19

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平面網(wǎng)絡(luò)中QOS多播路由算法研究與設(shè)計(jì)

多播通信這種兼顧了廣播通信與單播通信兩者優(yōu)點(diǎn)的通信模式，已經(jīng)被越來越多地應(yīng)用于平面網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)之中。首先討論了面向源節(jié)點(diǎn)的多播路由策略。在分析傳統(tǒng)多播路由算法中最佳鏈路選擇函數(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)新的最佳路由模型和QMRI算法，該算法成功地解決了網(wǎng)絡(luò)中多播節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)變化時(shí)的QOS路由選擇問題。

標(biāo)簽： QOS 平面網(wǎng)絡(luò) 路由算法研究

上傳時(shí)間： 2013-12-06

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GSM無源探測系統(tǒng)目標(biāo)檢測算法

對于GSM相控陣無源雷達(dá)接收機(jī)獲取的目標(biāo)數(shù)據(jù)提出一種用最佳后驗(yàn)感知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理的算法，在復(fù)雜的雜波及噪聲背景下，相比于流行的卡爾曼濾波，提高了目標(biāo)的檢測跟蹤精度，對促進(jìn)GSM無源探測系統(tǒng)實(shí)用化具有重要意義。

標(biāo)簽： GSM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無源探測系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-11-06

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多傳感器多目標(biāo)跟蹤的JPDA算法

文中提出了一種適用于多傳感器多目標(biāo)跟蹤的JPDA算法，它以極大似然估計(jì)完成對來自多傳感器的測量集合進(jìn)行同源最優(yōu)分劃，然后采用JPDA方法對多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。經(jīng)過理論分析和仿真試驗(yàn)，證明了該方法能有效地進(jìn)行多傳感器多目標(biāo)的跟蹤，且具有算法簡單、跟蹤精度高、附加的計(jì)算量小等優(yōu)點(diǎn)。

標(biāo)簽： JPDA 多傳感器多目標(biāo)跟蹤算法

上傳時(shí)間： 2013-11-02

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基于碼本映射的語音帶寬擴(kuò)展算法研究

在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，電話語音的頻帶被限制在300 Hz～4 kHz的范圍內(nèi)，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(jìn)行了電話語音頻帶擴(kuò)展的研究。提出了一種改進(jìn)的基于碼本映射的語音帶寬擴(kuò)展算法：在碼本映射的過程中，使用加權(quán)系數(shù)來得到映射碼本。客觀測試結(jié)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(jié)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.

標(biāo)簽： 映射帶寬擴(kuò)展語音

上傳時(shí)間： 2014-12-29

上傳用戶：15501536189
傳感器網(wǎng)絡(luò)定向擴(kuò)散機(jī)制中梯度生成算法的研究

如何生成優(yōu)化的梯度是傳感器網(wǎng)絡(luò)定向擴(kuò)散中的一個(gè)關(guān)鍵問題, 本文在分析一種基本梯度生成算法的問題基礎(chǔ)之上,利用興趣包的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)對其進(jìn)行改進(jìn), 設(shè)計(jì)了一種分布式的最短路徑梯度生成算法. 該算法極大的降低了鄰居節(jié)點(diǎn)間建立“平行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構(gòu)建從源節(jié)點(diǎn)到sink 節(jié)點(diǎn)的多條最短路徑. 仿真表明, 改進(jìn)的算法可建立更為有效的梯度, 從而使得定向擴(kuò)散中數(shù)據(jù)報(bào)文沿著更短的路徑傳輸, 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量利用率更高.

標(biāo)簽： 傳感器網(wǎng)絡(luò) 定向擴(kuò)散機(jī)制梯度

上傳時(shí)間： 2014-12-29

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一種改進(jìn)的MIMOOFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法

本文對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，針對信道沖擊響應(yīng)的最大抽頭數(shù)大于每個(gè)OFDM符號中導(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