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標(biāo)簽： DELPHIBBS CHM 19982000 delphi
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：h886166
主要實(shí)現(xiàn)5個(gè)大的功能模塊：基本信息的管理、客戶會(huì)員管理、常業(yè)務(wù)管理、系統(tǒng)用戶管理、系統(tǒng)幫助信息。每個(gè)模塊有分成多詳細(xì)的功能子模塊
上傳時(shí)間： 2016-12-19
上傳用戶：hopy
提出了一種改進(jìn)的LSM-ALSM子空間模式識(shí)別方法，將LSM的旋轉(zhuǎn)策略引入ALSM，使子空間之間互不關(guān)聯(lián)的情況得到改善，提高了ALSM對(duì)相似樣本的區(qū)分能力。討論中以性能函數(shù)代替經(jīng)驗(yàn)函數(shù)來(lái)確定拒識(shí)規(guī)則的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別率、誤識(shí)率與拒識(shí)率之間的最佳平衡；通過(guò)對(duì)有限字符集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分類(lèi)器的識(shí)別率和可靠性。關(guān) 鍵 詞 學(xué)習(xí)子空間; 性能函數(shù); 散布矩陣; 最小描述長(zhǎng)度在子空間模式識(shí)別方法中，一個(gè)線性子空間代表一個(gè)模式類(lèi)別，該子空間由反映類(lèi)別本質(zhì)的一組特征矢量張成，分類(lèi)器根據(jù)輸入樣本在各子空間上的投影長(zhǎng)度將其歸為相應(yīng)的類(lèi)別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關(guān)矩陣的部分特征向量來(lái)構(gòu)造子空間，實(shí)現(xiàn)了特征信息的壓縮，但對(duì)樣本的利用為一次性，不能根據(jù)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和學(xué)習(xí)，對(duì)樣本信息的利用不充分；學(xué)習(xí)子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過(guò)旋轉(zhuǎn)子空間來(lái)拉大樣本所屬類(lèi)別與最近鄰類(lèi)別的距離，以此提高分類(lèi)能力，但對(duì)樣本的訓(xùn)練順序敏感，同一樣本訓(xùn)練的順序不同對(duì)子空間構(gòu)造的影響就不同；平均學(xué)習(xí)子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓(xùn)練過(guò)程中，用錯(cuò)誤分類(lèi)的樣本去調(diào)整散布矩陣，訓(xùn)練結(jié)果與樣本輸入順序無(wú)關(guān)，所有樣本平均參與訓(xùn)練，其不足之處是各模式的子空間之間相互獨(dú)立。針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的子空間模式識(shí)別方法。子空間模式識(shí)別的基本原理1.1 子空間的分類(lèi)規(guī)則子空間模式識(shí)別方法的每一類(lèi)別由一個(gè)子空間表示，子空間分類(lèi)器的基本分類(lèi)規(guī)則是按矢量在各子空間上的投影長(zhǎng)度大小，將樣本歸類(lèi)到最大長(zhǎng)度所對(duì)應(yīng)的類(lèi)別，在類(lèi)x()iω的子空間上投影長(zhǎng)度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函數(shù)稱(chēng)為分類(lèi)函數(shù)；為子空間基矢量。兩類(lèi)的分類(lèi)情況如圖1所示。
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：熊少鋒
由于使用了大量數(shù)目的子載波，這就使得多載波系統(tǒng)對(duì)多種同步誤差都很敏 感。同步誤差可分為兩大類(lèi):載波相位
標(biāo)簽： 載波
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：bruce
本書(shū)以最新的資訊家電、智慧型手機(jī)、PDA產(chǎn)品為出發(fā)點(diǎn)，廣泛並深入分析相關(guān)的嵌入式系統(tǒng)技術(shù)。 適合閱讀： 產(chǎn)品主管、系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析人員、欲進(jìn)入此領(lǐng)域的工程師、大專(zhuān)院校教學(xué). 本書(shū)效益： 為開(kāi)發(fā)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)品必備入門(mén)聖經(jīng) 進(jìn)入嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的寶典 第三代行動(dòng)通訊終端設(shè)備與內(nèi)容服務(wù)的必備知識(shí).
上傳時(shí)間： 2015-09-03
上傳用戶：阿四AIR
高分辨率要求系統(tǒng)具有大的帶寬，瞬時(shí)帶寬的增加必將提高系統(tǒng)對(duì)硬件的要求，本文采用方便靈活的步進(jìn)頻率波形信號(hào)。脈間頻率步進(jìn)波形通過(guò)子脈沖載頻的步進(jìn)變化來(lái)獲得大的有效帶寬，使成像具有高分辨率，采用加窗和補(bǔ)零方法提高信噪比，但該信號(hào)對(duì)目標(biāo)徑向速度非常敏感。采用補(bǔ)零方法提高距離取樣分辨率，使距離像細(xì)化，并用公式說(shuō)明了補(bǔ)零只能提高距離取樣分辨率，并不能改變頻率步進(jìn)信號(hào)的距離分辨能力。該信號(hào)波形對(duì)目標(biāo)徑向速度的敏感，使目標(biāo)能量分散到鄰近的距離單元造成距離分辨率下降，如果不事先進(jìn)行速度補(bǔ)償，直接對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行逆傅立葉變換，將使所成一維距離像發(fā)生頻譜展寬，并伴有距離像發(fā)生平移。本文證明了當(dāng)目標(biāo)有徑向速度時(shí)仍采用對(duì)回波信號(hào)直接進(jìn)行逆傅立葉變換的方法將使一維距離像發(fā)生頻譜展寬并伴有距離像發(fā)生頻移，從而嚴(yán)重影響了一維距離像的質(zhì)量。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：gmh1314
OFDM仿真 參數(shù)： ％ 子載波數(shù) 128 ％ 位數(shù)/ 符號(hào) 2 ％ 符號(hào)數(shù)/ 載波 1000 ％ 訓(xùn)練符號(hào)數(shù) 0 ％ 循環(huán)前綴長(zhǎng)度 8 (1/16)*T ％ 調(diào)制方式 4-QAM ％ 多徑信道數(shù) 3 ％ IFFT Size 128 ％ 信道最大時(shí)延 2
標(biāo)簽： OFDM 1000 符號(hào) 128
上傳時(shí)間： 2015-10-07
上傳用戶：1051290259
遺傳算法程序 主要程序 ga.m 遺傳算法核心程序 BinaryExample.m 二進(jìn)制編碼應(yīng)用程序 FloatExample.m 浮點(diǎn)編碼的應(yīng)用程序 相關(guān)算子及函數(shù) initializega.m 種群初始化函數(shù) simpleXover.m 用于二進(jìn)制編碼的簡(jiǎn)單交叉算子 arithXover.m 用于浮點(diǎn)編碼的算術(shù)交叉算子 binaryMutation 用于二進(jìn)制編碼的變異算子 nonMutation.m 用于浮點(diǎn)編碼的非均勻變異算子 roulette.m 輪盤(pán)選擇算子 normGeomSelect.m 標(biāo)準(zhǔn)化幾何分布排序選擇算子 maxGenTerm.m 以最大進(jìn)化代數(shù)為判別條件的進(jìn)化終止函數(shù) calcbits.m 計(jì)算二進(jìn)制編碼染色體串長(zhǎng)度的函數(shù) f2b.m 由浮點(diǎn)表達(dá)到二進(jìn)制表達(dá)的轉(zhuǎn)換函數(shù) b2f.m 由二進(jìn)制表達(dá)到浮點(diǎn)表達(dá)的轉(zhuǎn)換函數(shù) parse.m 字符串識(shí)別函數(shù) delta.m 非均勻變異的變異量計(jì)算函數(shù) exampleFn 一個(gè)二元函數(shù) startup.m 進(jìn)行路徑設(shè)置
標(biāo)簽： BinaryExample FloatExample 程序 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：cazjing
一般的esprit算法好的時(shí)間比較大，在計(jì)算子空間是算法比較煩，我改了一些矩陣算法。
上傳時(shí)間： 2015-10-20
上傳用戶：onewq
一般的esprit算法好的時(shí)間比較大，在計(jì)算子空間是算法比較煩，我改了一些矩陣算法。
上傳時(shí)間： 2015-10-20
上傳用戶：q123321
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