在某系統(tǒng)碼相關(guān)測(cè)距中，每一個(gè)飛機(jī)的詢(xún)問(wèn)信號(hào)都可能會(huì)成為其他飛機(jī)的干擾。在有限的可用功率下，就需要一個(gè)可靠和高效的功率控制策略。納什博弈（非合作博弈）理論是適合于功率控制問(wèn)題的一種理論，是飛機(jī)在信噪比和功率利用之間選擇一種均衡。文獻(xiàn)[1]研究了這個(gè)問(wèn)題的納什博弈論策略，得到了一個(gè)非線(xiàn)性系統(tǒng)代數(shù)方程，并提出了一種定點(diǎn)迭代的功率控制算法。文中研究了一種新的基于牛頓迭代的功率控制策略來(lái)解決此類(lèi)代數(shù)方程。仿真結(jié)果說(shuō)明了牛頓迭代算法的效率明顯提高。
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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PLC編程理論算法及技巧
上傳時(shí)間： 2013-10-12
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蟻群算法的理論與應(yīng)用
標(biāo)簽： 蟻群算法
上傳時(shí)間： 2013-11-23
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提出了一種基于Surendra改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)對(duì)背景更新系數(shù)的改進(jìn)，獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景，再將背景幀與含運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像幀用差分運(yùn)算獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠較快反應(yīng)環(huán)境的變化，準(zhǔn)確地獲得背景圖像，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
標(biāo)簽： Surendra 運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 檢測(cè)算法
上傳時(shí)間： 2013-11-19
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為了解決數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法存在的缺陷，提出了一種全新的基于對(duì)候選項(xiàng)集處理的改進(jìn)算法。該算法主要采用一次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)候選項(xiàng)集進(jìn)行計(jì)數(shù)處理的方法，實(shí)現(xiàn)了減少執(zhí)行時(shí)間以及計(jì)算量的目的。實(shí)際應(yīng)用表明，改進(jìn)后的Apriori算法具有操作簡(jiǎn)便、測(cè)試準(zhǔn)確的特點(diǎn)，達(dá)到了提高數(shù)據(jù)挖掘效率和準(zhǔn)確性的要求。
標(biāo)簽： Apriori 數(shù)據(jù)挖掘 法的改進(jìn)
上傳時(shí)間： 2013-10-22
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頻率是電力系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和安全情況的最主要標(biāo)志之一，集成保護(hù)與控制系統(tǒng)需集成低頻減載等控制方式，測(cè)頻是低頻減載算法的核心，本文較全面地闡述了電力系統(tǒng)頻率測(cè)量的重要意義和這些年來(lái)的研究成果。以測(cè)頻主算法的數(shù)學(xué)原理為線(xiàn)索 ，對(duì)現(xiàn)有的各種測(cè)頻算法進(jìn)行了分類(lèi)和評(píng)述，并提出了頻率測(cè)量的發(fā)展方向。在考慮到現(xiàn)有條件的基礎(chǔ)下，考慮算法的實(shí)時(shí)性以及精度問(wèn)題，選用基于DFT算法，并對(duì)該算法進(jìn)行了matlab仿真。
上傳時(shí)間： 2015-01-03
上傳用戶(hù)：baiom
為了在LabVIEW平臺(tái)下更方便的處理非均勻采樣的心電信號(hào)，文中研究了心電信號(hào)的時(shí)域和頻域插值算法。首先采用了拉格朗日插值法、牛頓插值法、埃爾米特插值法和三次樣條插值法等四種時(shí)域插值方法，從算法精度、內(nèi)存消耗和時(shí)間消耗三個(gè)方面做比較，得出埃爾米特插值法最為合適。最后又提出一種頻域插值法：補(bǔ)零傅里葉頻域插值法，來(lái)彌補(bǔ)原始心電信號(hào)頻域分辨率不足的缺點(diǎn)。
標(biāo)簽： LabVIEW 心電信號(hào) 插值 算法分析
上傳時(shí)間： 2013-11-05
上傳用戶(hù)：qitiand
針對(duì)幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測(cè)出與背景灰度接近的目標(biāo)的問(wèn)題，提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類(lèi)間與類(lèi)內(nèi)方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化，然后將得到的兩種二值化圖像進(jìn)行或運(yùn)算，最后利用圖像形態(tài)學(xué)濾波得到準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)、實(shí)時(shí)性強(qiáng)
上傳時(shí)間： 2013-10-08
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文中首先介紹了雷達(dá)測(cè)距的兩種常用方法，通過(guò)分析，調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）雷達(dá)更具有優(yōu)勢(shì)，然后闡述了調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）雷達(dá)測(cè)距系統(tǒng)的基本組成原理，再后本文論述了測(cè)頻中最常用的FFT算法。接著分析研究了由此衍生出的距離譜，根據(jù)距離譜本文重點(diǎn)論述了其估計(jì)算法，說(shuō)明了距離譜最大采樣點(diǎn)法的問(wèn)題，提出距離譜最大值二分估值法，又經(jīng)過(guò)進(jìn)一步改進(jìn)得到距離譜最大值的擬合法。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真的結(jié)果確定距離譜最大值的擬合法提高了測(cè)距的精度。
標(biāo)簽： 雷達(dá)測(cè)距 算法
上傳時(shí)間： 2013-11-20
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針對(duì)人臉識(shí)別中的特征提取問(wèn)題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性?xún)?yōu)勢(shì)來(lái)進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來(lái)提取人臉特征。然后對(duì)得到的高維特征采用PCA進(jìn)行初次降維，再利用LDA實(shí)現(xiàn)再次降維，得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。
標(biāo)簽： Gabor 特征提取 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶(hù)：alex wang
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