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基于FIA的代數(shù)幾何碼的譯碼
任劍, 肖國鎮(zhèn)
1995, 17(5): 492-499.  刊出日期:1995-09-19
關(guān)鍵詞: 代數(shù)幾何碼; 基本累次算法; 譯碼算法
設(shè)C是虧格為g的不可約代數(shù)曲線;C*(D,G)為C上的代數(shù)幾何碼,該碼的設(shè)計距離為d*=deg(G)-2g+2。本文首先從理論上證明所給算法的合理性,然后給出一種基于基本累次算法(FIA)的譯碼算法。該算法是G.L.Feng等人(1993)提出的算法的改進(jìn)。它可對[(d*-1)/2]個錯誤的接收向量進(jìn)行譯碼。運算量與存貯量約為G.L.Feng等人算法的一半,且便于軟硬件實現(xiàn)。
一種新的機(jī)動目標(biāo)模型及其自適應(yīng)跟蹤算法
李鴻艷, 馮新喜, 王芳
2004, 26(6): 966-970.  刊出日期:2004-06-19
關(guān)鍵詞: 機(jī)動目標(biāo)模型;跟蹤算法
在當(dāng)前統(tǒng)計模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合實時輸入估計算法(Feng xinxi等,1996)的思想,提出了一種新的機(jī)動目標(biāo)模型,并利用其方差調(diào)整關(guān)系建立了自適應(yīng)跟蹤算法。大量仿真結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確描述目標(biāo)的各種機(jī)動情況,跟蹤算法具有良好的跟蹤性能,具有實際應(yīng)用價值。
一組基于廣義局部沃爾什變換的紋理特征
張志龍, 沈振康, 李吉成
2006, 28(6): 1031-1035.  刊出日期:2006-06-19
關(guān)鍵詞: 圖像處理;模式識別;廣義局部沃爾什變換;紋理特征
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義,并在空域中對其加以推廣,用以提取圖像的局部紋理信息;然后在一個宏窗口中估計12個GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析,并與Haralick(1973),Wang Li(1990),以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實驗結(jié)果表明,該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。
一種基于A*算法的多徑尋由算法
趙奇, 趙阿群
2013, 35(4): 952-957. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00983  刊出日期:2013-04-19
關(guān)鍵詞: 網(wǎng)絡(luò)通信, 多徑尋由, 路徑相似度, A*算法, 代價估計函數(shù)
隨著網(wǎng)絡(luò)通信量的急劇增長,多徑傳輸應(yīng)用日漸普遍。多徑尋由算法是實現(xiàn)多徑傳輸?shù)幕A(chǔ)。該文結(jié)合路徑相似度目標(biāo)和啟發(fā)式方法,提出一種新的基于A*算法的多徑尋由算法,稱為MA*算法。該文為該算法設(shè)計了一種新的代價估計函數(shù),通過理論分析證明了該代價估計函數(shù)的可行性。利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖晒ぞ邔?em>MA*算法進(jìn)行了仿真實驗,并與其他多徑尋由算法進(jìn)行了分析比較。實驗結(jié)果表明,MA*算法能以較低的搜索次數(shù)獲取多條路徑代價和路徑相似度合理的路徑;另外通過合理調(diào)整懲罰參數(shù),可以取得路徑代價和路徑相似度的平衡。MA*算法以更小的開銷實現(xiàn)了一種更為通用的多徑尋由算法,能夠應(yīng)用在更廣泛的多徑傳輸環(huán)境。
由最大同類球提取模糊分類規(guī)則
徐明亮, 王士同
2017, 39(5): 1130-1135. doi: 10.11999/JEIT160779  刊出日期:2017-05-19
關(guān)鍵詞: 模糊規(guī)則, 分類, 約簡, Mamdani-Assilan (MA), 同類
為提高模糊分類規(guī)則的有效性和可解釋性,該文提出一種基于最大同類球的模糊規(guī)則提取方法。首先,每個樣本根據(jù)與最近異類之間的距離確定一個最大同類球。然后根據(jù)各個同類球中樣本之間的包含關(guān)系和獨有性對同類球進(jìn)行約簡。再根據(jù)約簡后的同類球建立MA分類器的模糊規(guī)則前件。MA(Mamdani-Assilan)二分類器的模糊規(guī)則后件參數(shù)學(xué)習(xí)以加權(quán)分類錯誤平方最小化為目標(biāo)函數(shù),采用共軛梯度法求解后件參數(shù)。KEEL標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的12個10折交叉驗數(shù)據(jù)集的對比分類實驗驗證了該方法的有效性。
一種基于最小誤碼率的OFDM自適應(yīng)比特及功率分配算法
薛金銀, 焦秉立
2006, 28(7): 1279-1281.  刊出日期:2006-07-19
關(guān)鍵詞: 正交頻分復(fù)用(OFDM);自適應(yīng)調(diào)制;注水原理
OFDM自適應(yīng)調(diào)制技術(shù)根據(jù)各子載波在頻率選擇性衰落信道中不同的瞬時增益,動態(tài)地分配數(shù)據(jù)比特和發(fā)射功率,可以優(yōu)化系統(tǒng)性能,提高頻譜效率。該文主要研究OFDM系統(tǒng)發(fā)射功率和傳輸比特數(shù)不變時誤碼率最小化的自適應(yīng)(MA)算法。提出一種以注水門限為迭代參數(shù)的MA算法,并引入有記憶步長迭代法,提高算法的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明,與過去的算法相比,該算法能以較低的復(fù)雜度獲得更好的性能。
基于拓?fù)溆绊懚群突厮葸w移的虛擬網(wǎng)可靠性映射方案
王志明, 汪斌強, 王保進(jìn)
2012, 34(12): 2898-2904. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00101  刊出日期:2012-12-19
關(guān)鍵詞: 網(wǎng)絡(luò)虛擬化, 虛擬網(wǎng)映射, 可靠性, 拓?fù)溆绊懚?/nobr>, 回溯遷移
底層物理節(jié)點或鏈路失效將影響虛擬網(wǎng)服務(wù)提供的連續(xù)性,因此如何實現(xiàn)虛擬網(wǎng)的可靠性映射是當(dāng)前研究亟待解決的問題。文章建立了虛擬網(wǎng)映射(VNM)的數(shù)學(xué)模型,量化分析了虛擬網(wǎng)的可靠性,并歸結(jié)出影響虛擬網(wǎng)可靠性的因素。為了克服這些因素,文章分別提出基于拓?fù)溆绊懚?TID)的虛擬網(wǎng)映射(VNM-TID)算法和基于回溯機(jī)制的遷移算法(MA-Back)。仿真結(jié)果表明,VNM-TID MA-Back算法在虛擬網(wǎng)請求接受率、遷移成功率和有效承載率上具有優(yōu)勢,提高了虛擬網(wǎng)的可靠性。
3DH系列可調(diào)恒流管性能和原理分析
洪云翔, 呂品楨
1990, 12(5): 557-560.  刊出日期:1990-09-19
關(guān)鍵詞: 半導(dǎo)體器件; 恒流二極管; 電流溫度系數(shù)
本文分析了一種新型恒流器件的特性和原理,由于采用恒流二極管供流和實現(xiàn)最佳溫度補償獲得了非常穩(wěn)定的輸出電流。器件的動態(tài)阻抗大,電流溫度系數(shù)H10-4/℃,恒定電流IH在5--500mA范圍內(nèi)具有連續(xù)可調(diào)等優(yōu)點。
一種基于三階累積量的準(zhǔn)則及自適應(yīng)濾波算法
高鷹, 謝勝利
2002, 24(9): 1197-1121.  刊出日期:2002-09-19
關(guān)鍵詞: 三階累積量; 優(yōu)度準(zhǔn)則; 最速下降法
該文提出了一個基于三階累積量的優(yōu)度準(zhǔn)則?;诖藴?zhǔn)則,利用最速下降法,得到一種新的基于三階累積的梯度型自適應(yīng)濾波算法,該算法用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)的MA(Moving Average)模型系統(tǒng)辨識的計算機(jī)模擬仿真結(jié)果表明:該算法有良好的收斂性能及對時變系統(tǒng)的跟蹤能力。
H.263中全零系數(shù)塊預(yù)測的新方法
鐘偉才, 劉靜, 焦李成, 劉芳
2003, 25(4): 573-576.  刊出日期:2003-04-19
關(guān)鍵詞: 量化; 運動補償; 全零系數(shù)塊
用H.263標(biāo)準(zhǔn)對甚低碼率圖像編碼時,經(jīng)過幀間預(yù)測后得到的運動補償數(shù)據(jù)通常很小,對這些數(shù)據(jù)再進(jìn)行DCT和量化后往往成為全零塊,Alice Yu算法和周算法是預(yù)先判別全零系數(shù)塊的較為有效的方法,但在對較為復(fù)雜的序列圖像進(jìn)行預(yù)測時分別出現(xiàn)了較大程度的誤判和漏判。針對這些缺點,該文提出了一種新的全零系數(shù)塊的判別方法,它具有能隨量化級的變化自適應(yīng)地調(diào)整全零塊的判斷閾值、無需任何附加運算和對圖像序列內(nèi)容復(fù)雜程度不敏感的優(yōu)點,將該方法應(yīng)用于H.263編碼器中,對Miss America和News圖像序列進(jìn)行仿真實驗。實驗表明,大約有40%-80%的塊可以在做DCT和量化前被判別為全零系數(shù)塊,大大減少了編碼的時間,同時圖像質(zhì)量的下降控制在0.0005 dB以內(nèi)。
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