自適應(yīng)波束形成是智能天線的關(guān)鍵技術(shù)，其核心是通過(guò)一些自適應(yīng)波束形成算法獲得天線陣列的最佳權(quán)重，并最終最后調(diào)整主瓣專注于所需信號(hào)的到達(dá)方向，以及抑制干擾信號(hào)，通過(guò)這些方式，天線可以有效接收所需信號(hào)。在實(shí)際應(yīng)用中，收斂性，復(fù)雜性和魯棒性的速度是在選擇自適應(yīng)波束形成算法時(shí)要考慮的主要因素。本文聚焦于最小均方（LMS）算法和樣本矩陣求逆（SMI）的算法，分析了它們的性能，并在Matlab的幫助下將這兩個(gè)算法應(yīng)用于自適應(yīng)波束形成。
標(biāo)簽： 自適應(yīng)波束 法的研究
上傳時(shí)間： 2013-11-23
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LMS自適應(yīng)濾波器是一種廣泛使用的數(shù)字信號(hào)處理算法，對(duì)其實(shí)現(xiàn)有多種方法．通過(guò)研究其特性的基礎(chǔ)上，提出了在FPGA 中使用軟處理的嵌入式實(shí)現(xiàn)方案，文中對(duì)實(shí)現(xiàn)方式的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，并給出了硬件實(shí)現(xiàn)中的有線字長(zhǎng)效應(yīng)進(jìn)行了詳細(xì)的分析．
標(biāo)簽： FPGA LMS 自適應(yīng)濾波器
上傳時(shí)間： 2015-01-02
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清華大學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課上實(shí)現(xiàn)的B+樹(shù)，設(shè)計(jì)一個(gè)4階B+樹(shù)，包括： (1) 葉子的每個(gè)記錄應(yīng)該包括4字節(jié)（long）關(guān)鍵碼值和60字節(jié)的數(shù)據(jù)字段(存儲(chǔ)文件名等，可以自定)，設(shè)每個(gè)葉子可以存儲(chǔ)5條記錄，而內(nèi)部節(jié)點(diǎn)應(yīng)該是關(guān)鍵碼值/指針對(duì)。此外，每個(gè)節(jié)點(diǎn)還應(yīng)該有指向同層下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針、本節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的關(guān)鍵碼數(shù)等； (2) 此4階B+樹(shù)應(yīng)該支持插入、刪除以及根據(jù)給定關(guān)鍵碼值進(jìn)行精確檢索與關(guān)鍵碼范圍檢索； (3) 顯示（打?。┐?階B+樹(shù)的生長(zhǎng)(含刪除節(jié)點(diǎn))過(guò)程實(shí)例；
標(biāo)簽： 清華大學(xué) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹(shù)
上傳時(shí)間： 2014-08-05
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98年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽B題“水災(zāi)巡視問(wèn)題”，是一個(gè)推銷員問(wèn)題，本題有53個(gè)點(diǎn)，所有可能性大約為exp(53),目前沒(méi)有好方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個(gè)較優(yōu)解,將所有結(jié)點(diǎn)編號(hào)為1到53,1到53的排列就是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)的變化規(guī)則是:從1到53的排列中隨機(jī)選取一個(gè)子排列,將其反轉(zhuǎn)或?qū)⑵湟浦亮硪惶?能量E自然是路徑總長(zhǎng)度。具體算法描述如下：步1： 設(shè)定初始溫度T，給定一個(gè)初始的巡視路線。步2 ：步3 --8循環(huán)K次步3：步 4--7循環(huán)M次步4：隨機(jī)選擇路線的一段步5：隨機(jī)確定將選定的路線反轉(zhuǎn)或移動(dòng)，即兩種調(diào)整方式：反轉(zhuǎn)、移動(dòng)。步6：計(jì)算代價(jià)D，即調(diào)整前后的總路程的長(zhǎng)度之差步7：按照如下規(guī)則確定是否做調(diào)整：如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進(jìn)行調(diào)整步8:T*0.9-->T,降溫
標(biāo)簽： 大學(xué)生 數(shù)學(xué)建模 巡視 競(jìng)賽
上傳時(shí)間： 2015-03-14
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【問(wèn)題描述】已知線性方程組AX=B，求解該方程組。參考算法： 消去法：將列向量B加到矩陣A的最后一列，構(gòu)成增廣矩陣AB。對(duì)AB進(jìn)行下列三種初等變換，使原矩陣A的部分的主對(duì)角線上的元素均為1，其余元素均為0，則原列向量B的部分即為X的值： 1. 將矩陣的一行乘以一個(gè)不為0的數(shù) 2. 將矩陣的一行加上另一行的倍數(shù) 3. 交換矩陣中兩行的位置
上傳時(shí)間： 2015-06-18
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
Ma tla b 是當(dāng)今使用最為廣泛的數(shù)學(xué)軟件，它具有相當(dāng)強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng) 分析、圖形顯示、甚至符號(hào)運(yùn)算功能，是一個(gè)完整的數(shù)學(xué)平臺(tái)，但是它不能實(shí)現(xiàn)端口操作和 實(shí)時(shí)控制Borland C + +Builder是一種新穎的可視化編程語(yǔ)言，可方便實(shí)現(xiàn)交互界面、數(shù)據(jù) 采集和端口操作等，但是它在數(shù)值處理分析和算法工具等方面，效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于Matlab語(yǔ)言
標(biāo)簽： tla Ma 數(shù)學(xué)軟件
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：牛津鞋
設(shè)A和B是長(zhǎng)度相同的2個(gè)字符串。A和B的距離定義為相應(yīng)位置字符距離之和。2個(gè)非空格字符的距離是它們的ASCII碼之差的絕對(duì)值?？崭衽c空格的距離為0；空格與其它字符的距離為一定值k。 字符串A的擴(kuò)展是在A中插入若干空格字符所產(chǎn)生的字符串。在字符串A和B的所有長(zhǎng)度相同的擴(kuò)展中，有一對(duì)距離最小的擴(kuò)展，該距離稱為字符串A和B的擴(kuò)展距離。 對(duì)于給定的字符串A和B，試設(shè)計(jì)一個(gè)算法，計(jì)算其擴(kuò)展距離。
標(biāo)簽： ASCII 字符 字符串 長(zhǎng)度
上傳時(shí)間： 2014-12-22
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b樣條曲線，有控制點(diǎn)的求法，還有用OPENGL顯示算法
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上傳時(shí)間： 2014-01-27
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