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為解決直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)的數(shù)字收發(fā)機(jī)中初始頻率的捕獲問題，提出了一種通過DFT變換，在頻域 上進(jìn)行拋物插值運(yùn)算的頻偏估計(jì)的算法。該算法可適應(yīng)低信噪比、寬頻率偏移范圍的惡劣通信環(huán)境和突發(fā)的通信 模式，且算法復(fù)雜度較低。該算法已在FPGA 中實(shí)現(xiàn)。
標(biāo)簽： 直接序列 擴(kuò)頻系統(tǒng) 數(shù)字收發(fā) 機(jī)中
上傳時(shí)間： 2016-02-16
上傳用戶：youlongjian0
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，通過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能夠完全恢復(fù)嵌入到音頻中的水印數(shù)據(jù)．通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號(hào)處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測(cè)時(shí)不需要原始的音頻信號(hào)．
標(biāo)簽： 數(shù)字音頻 水印算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2016-02-25
上傳用戶：royzhangsz
加權(quán)k均值算法，或者稱為加權(quán)C均值聚類算法
上傳時(shí)間： 2016-02-26
上傳用戶：TF2015
高效的k-means算法實(shí)現(xiàn)，使用了k-d樹與局部搜索等提高k-means算法的執(zhí)行效率，同時(shí)包含示例代碼，用c++代碼實(shí)現(xiàn)。 Effecient implementation of k-means algorith, k-d tree and local search strategy are implementd to improve the effeciency, samples are included to show how to use it. All codes are implemented in C++.
上傳時(shí)間： 2016-03-28
上傳用戶：yulg
基于DSP平臺(tái)實(shí)現(xiàn)turbo碼Max_Log_MAP算法，基于標(biāo)準(zhǔn)C 語言研究 了Turbo 碼Max - Log - MAP 譯碼算法的軟件編程與實(shí)現(xiàn),為了提高程序的運(yùn)行效率,結(jié)合TMS320C6000 系列DSP 芯片 的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)采用循環(huán)展開、數(shù)據(jù)的存取優(yōu)化設(shè)計(jì)、算法改進(jìn)等措施進(jìn)行了代碼優(yōu)化,給出了測(cè)試結(jié)果，非常值得一看
標(biāo)簽： Max_Log_MAP turbo DSP 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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操作系統(tǒng)課程設(shè)計(jì)會(huì)用到的，用C++開發(fā)的，模擬內(nèi)存分配和回收的算法，很不錯(cuò)，親自試驗(yàn)過哦
標(biāo)簽： 操作系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：hullow
在一種變步長(zhǎng)LMS 算法的基礎(chǔ)上，引進(jìn)動(dòng)量因式，提出了一種新的改進(jìn)LMS 的算法。新算法整體性能優(yōu) 于變步長(zhǎng)LMS 算法以及LMS 算法。通過理論分析，比較了新的算法和變步長(zhǎng)LMS 算法以及LMS 算法的收斂性 和穩(wěn)態(tài)性，提出了一種設(shè)想以提高新算法的穩(wěn)態(tài)性。仿真試驗(yàn)證明了新算法的優(yōu)越性以及設(shè)想的在仿真條件下的正 確性。
上傳時(shí)間： 2016-04-20
上傳用戶：aysyzxzm
很好的kmeans算法，用C編寫，輸入：簇的數(shù)目K 和包含N 個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)集 輸出：K 個(gè)簇，使平方誤差準(zhǔn)則最小
上傳時(shí)間： 2016-05-18
上傳用戶：zsjzc
K-means算法，聚類分析中的一個(gè)重要的算法，用于分類
上傳時(shí)間： 2016-06-10
上傳用戶：天誠24
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用于單因素時(shí)間 序列的預(yù)測(cè),采用了單步與多步相結(jié)合預(yù)測(cè) 說明： 采用GA(浮點(diǎn)編碼)優(yōu)化NN的初始權(quán)值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 優(yōu)化權(quán)值
標(biāo)簽： ga_bp_predict cpp 程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-02-18
上傳用戶：冇尾飛鉈
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