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高斯混合<b>模型</b>

  • 無線傳感器節(jié)點定位算法

    無線傳感器節(jié)點定位算法，對高斯分布和對數(shù)模型采用CRBs和MLEs估計器對TOA和RSSI算法進行仿真。

    標(biāo)簽： 無線傳感器 節(jié)點定位 算法

    上傳時間： 2016-11-12

    上傳用戶：shawvi

  • 這個個程序是利用卡爾曼濾波實現(xiàn)人體關(guān)節(jié)點的跟蹤問題

    這個個程序是利用卡爾曼濾波實現(xiàn)人體關(guān)節(jié)點的跟蹤問題，運用的是CV模型，噪聲為高斯白噪聲！有用的拿去看看！

    標(biāo)簽： 程序 卡爾曼濾波 節(jié)點

    上傳時間： 2013-12-25

    上傳用戶：問題問題

  • QPSK系統(tǒng)在無線通信信道中的仿真,通過對有若干條（大于2條）路徑的無線多徑衰落信道中的QPSK系統(tǒng)進行誤碼率性能仿真

    QPSK系統(tǒng)在無線通信信道中的仿真,通過對有若干條（大于2條）路徑的無線多徑衰落信道中的QPSK系統(tǒng)進行誤碼率性能仿真，并在與理想的高斯加性白噪聲信道中同樣系統(tǒng)的BER性能進行比較，利用SA方法給出本仿真模型的仿真結(jié)果

    標(biāo)簽： QPSK 無線通信 信道

    上傳時間： 2013-12-18

    上傳用戶：nanfeicui

  • DSB-SC信號的生成與解調(diào) 1) 用離散（DSP）的方法生成DSB信號 2) 載波頻率為150KHz

    DSB-SC信號的生成與解調(diào) 1) 用離散（DSP）的方法生成DSB信號 2) 載波頻率為150KHz，音頻為500Hz和2000Hz的混合音。 3) 加入高斯白噪聲 （4） 語音信號 的傳輸。 改變抽樣頻率和量化臺階大小，觀察重建信號以及量化噪聲信號的波形；對于語音信號主觀評價聲音質(zhì)量的變化。

    標(biāo)簽： DSB-SC DSB 150 DSP

    上傳時間： 2017-06-05

    上傳用戶：ommshaggar

  • 有關(guān)MPSK調(diào)制

    有關(guān)MPSK調(diào)制，傳輸模型。成型脈沖分為矩形，升余弦脈沖，平方根升余弦脈沖。M的值為2，4和8.所加噪聲是高斯白噪聲。

    標(biāo)簽： MPSK 調(diào)制

    上傳時間： 2017-09-09

    上傳用戶：JIUSHICHEN

  • 職業(yè)教育心理學(xué)

    1. 心理學(xué)家（ ）于1879年在德國的萊比錫大學(xué)建立了世界上第一個心理實驗室，從而使心理學(xué)成 為了一門獨立的科學(xué)。 A 艾賓浩斯（Ebbinghaus）B 繆勒（G.E.Muller）C 費希納（Fechner） D 馮特（W.Wundt） 2. 研究人的心理活動的一般規(guī)律的科學(xué)是指（ ）。 A 工程心理學(xué) B 普通心理學(xué) C 工程心理學(xué) D 社會心理學(xué)

    標(biāo)簽： 職業(yè)教育心理學(xué)

    上傳時間： 2015-03-10

    上傳用戶：FUCSAD

  • 高斯激光焊接

    激光焊接仿真；搭接焊接；利用高能量密度的激光束作為熱源的一種高效精密焊接方法。

    標(biāo)簽： 高斯 激光焊接

    上傳時間： 2018-05-29

    上傳用戶：dl2017

  • simulink中的awgn建模

    參數(shù)都已經(jīng)調(diào)整好了，是基于simulink的高斯白噪聲信道模型

    標(biāo)簽： simulink awgn 建模

    上傳時間： 2019-04-21

    上傳用戶：Anthonyccc

  • turbo碼在MATLAB仿真中的誤碼率曲線

    turbo碼在MATLAB仿真中的具體的調(diào)制解調(diào)模型的建立，以及最終的得到在高斯白噪聲信道下的誤碼率曲線

    標(biāo)簽： MATLAB turbo 仿真 誤碼率

    上傳時間： 2020-04-28

    上傳用戶：jimu123

  • EDA分布估計算法經(jīng)典論文

    壓縮包中有5篇論文，分別為《Data-driven analysis of variables and dependencies in continuous optimization problems and EDAs》這是一篇博士論文，較為詳細的介紹了各種EDA算法；《Anisotropic adaptive variance scaling for Gaussian estimation of distribution algorithm》《Enhancing Gaussian Estimation of Distribution Algorithm by Exploiting Evolution Direction with Archive》《Niching an Archive-based Gaussian Estimation of Distribution Algorithm via Adaptive Clustering》《Supplementary material for Enhancing Gaussian Estimation of Distribution Algorithm by Exploiting Evolution Direction with Archive》《基于一般二階混合矩的高斯分布估計算法》介紹了一些基于EDA的創(chuàng)新算法。

    標(biāo)簽： EDA 分布估計算法 論文

    上傳時間： 2020-05-25

    上傳用戶：duwenhao

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