在一定程度上改善了傳統(tǒng)方法的局限性，但這些方法自身也存在著一些不足。之后，曾喆昭等人提出了一種基于余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，給出了該算法的收斂條件，并將其應(yīng)用到高階多通帶FIR濾波器中，用實(shí)例說明了該算法在精度
2019-07-08 07:16:17
摘要故障診斷是保證水輪發(fā)電機(jī)組安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。軸心軌跡辨識(shí)是HGU故障診斷的一種有效方法。提出了一種基于綜合幾何特征和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CGC-PNN）的HGU軸軌識(shí)別方法。該方法從結(jié)構(gòu)、區(qū)域和邊界
2021-09-15 08:18:35
圖數(shù)據(jù)是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但能夠蘊(yùn)含很多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中無法蘊(yùn)含的信息。圖數(shù)據(jù)無處不在，世界上大部分?jǐn)?shù)據(jù)都能夠用圖數(shù)據(jù)來表達(dá)。為了高效的提取圖特征，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常重要的圖特征提取方式。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2022-09-28 10:34:13
多用戶檢測(cè)技術(shù)多用戶通信系統(tǒng)廣播網(wǎng)：一部發(fā)射機(jī)發(fā)送信息到多個(gè)接收機(jī)。存貯轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)：每個(gè)成員都具有存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)功能多址系統(tǒng)：系統(tǒng)中大量用戶共用通信信道以傳送信息到接收機(jī)。對(duì)于多址系統(tǒng)，又分為頻分多址
2009-06-15 09:15:07
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
，稍有不同就無法復(fù)現(xiàn)論文的結(jié)果。而網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為一種特殊的超參數(shù)，在深度學(xué)習(xí)整個(gè)環(huán)節(jié)中扮演著舉足輕重的角色。在圖像分類任務(wù)上大放異彩的ResNet、在機(jī)器翻譯任務(wù)上稱霸的Transformer等網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:52:14
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
工智能。幾乎是一夜間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從無人相信變成了萬人追捧。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)
2018-06-05 10:11:50
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
性能。引言眾所周知， TD-SCDMA [1] 的（NodeB或終端）接收機(jī)要求使用多用戶（聯(lián)合檢測(cè)）以提供滿足通信傳輸要求的鏈路性能。[5] 中介紹了4種類型已實(shí)現(xiàn)的、高性能的聯(lián)合檢測(cè)器。 這些都是基于迫零
2009-07-29 08:32:28
access和SQL支持多用戶或者多線程同時(shí)訪問嗎？
2018-05-20 14:24:32
請(qǐng)問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
連接塊是一種模塊，通常用于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，特別是在殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network，ResNet）中廣泛使用，也是我比較熟悉的。組卷積塊是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的模塊，其主要目的是將卷積操作
2023-09-11 20:34:01
探索整個(gè)過程中資源利用的優(yōu)化使整個(gè)過程更加節(jié)能高效預(yù)計(jì)成果：1、在PYNQ上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2、對(duì)以往實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化3、為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)路在硬件上，特別是在FPGA實(shí)現(xiàn)提供一種優(yōu)化思路和方案
2018-12-19 11:37:22
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-03 22:10:19
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競(jìng)爭(zhēng)，每一時(shí)刻只有一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識(shí)別層、識(shí)別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
大家好，本人目前做的一個(gè)計(jì)量的項(xiàng)目。要求做一臺(tái)設(shè)備，但是支持多用戶同時(shí)訪問的功能。請(qǐng)問Labview有這樣的機(jī)制嗎？該如何實(shí)現(xiàn)？
2016-08-05 14:45:06
本文首先簡(jiǎn)單的選取了少量的樣本并進(jìn)行樣本歸一化，這樣就得到了可供訓(xùn)練的訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后訓(xùn)練了400×25×2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后對(duì)最初步的模型進(jìn)行了誤差分析并找到了一種效果顯著的提升方法！
2021-07-12 06:49:37
基于改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DTMF檢測(cè)算法基于改進(jìn)的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DTMF解碼仿真結(jié)果分享一種DTMF信號(hào)檢測(cè)器工程的應(yīng)用方案
2021-06-03 07:03:11
速度增長(zhǎng)，需要新的硬件和軟件創(chuàng)新來繼續(xù)平衡內(nèi)存，計(jì)算效率和帶寬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 的訓(xùn)練對(duì)于 AI 能力的持續(xù)提升至關(guān)重要，今天標(biāo)志著這一演變的激動(dòng)人心的一步，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合
2022-09-15 15:15:46
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國(guó)數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證 明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分 類問題，最簡(jiǎn)單的異或問題都無法正確分類，因此神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
列文章將只關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN）。CNN的主要應(yīng)用領(lǐng)域是輸入數(shù)據(jù)中包含的對(duì)象的模式識(shí)別和分類。CNN是一種用于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此類網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、多個(gè)卷積層和一個(gè)輸出層組成。卷積層是最重
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
本文設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的伺服運(yùn)動(dòng)控制卡。
2021-06-03 06:05:09
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：控制器由兩部分組成：經(jīng)典增量式PID控制器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2021-09-07 07:43:47
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:38:52
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，工程師最近開始將該技術(shù)用于各種識(shí)別任務(wù)。圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應(yīng)用。
2019-06-19 07:24:41
的檢測(cè)上。與經(jīng)典BP網(wǎng)絡(luò)及附加動(dòng)量項(xiàng)BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與預(yù)測(cè)進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示：遺傳優(yōu)化BP算法具有預(yù)測(cè)精度高、收斂速度快及運(yùn)行時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn)，是一種快速、可靠的方法?！ ￡P(guān)鍵詞： 黃酒； 電子舌； BP
2009-09-19 09:32:15
如何使用STM32F4+MPU9150去實(shí)現(xiàn)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)呢？其過程是怎樣的？
2021-11-19 06:38:58
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
多用戶干擾消除系統(tǒng)的基本原理是什么？如何去實(shí)現(xiàn)一種多用戶干擾消除系統(tǒng)？
2021-05-20 06:39:35
各位大神請(qǐng)問如何實(shí)現(xiàn)多用戶登陸系統(tǒng)是不是要用數(shù)據(jù)庫最好能有個(gè)例子
2015-08-25 19:19:11
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2021-05-21 06:35:27
訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上，通常需要開發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì)，是個(gè)不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP，我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
2020-11-26 07:46:03
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢(shì)在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
能力是無法解決的。而量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是一種具有固有模糊性的網(wǎng)絡(luò)，它的隱層單元采用多量子能級(jí)變換函數(shù)，每個(gè)多能級(jí)變換函數(shù)是一系列具有量子間隔偏移的S型函數(shù)之和，能將決策的不確定性數(shù)據(jù)合理地分配到各類故障
2019-07-05 08:06:02
FPGA的嵌入式應(yīng)用。某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2019-09-20 06:15:20
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
請(qǐng)問如何去設(shè)計(jì)一種峰值檢測(cè)器？
2021-04-23 06:21:25
求助地震波
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流?。?/div>
2013-05-11 08:14:19
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力.將此算法訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識(shí)別中,結(jié)果表明,與BP算法相比,粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高
2010-05-06 09:05:35
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
最高的精度。由此表明非局部模塊可以作為一種比較通用的基本組件，在設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)使用。實(shí)驗(yàn)及結(jié)果在這一節(jié)我們簡(jiǎn)單介紹論文中描述的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果。 視頻的基線模型是 ResNet-50 C2D。三維輸出映射
2018-11-12 14:52:50
提出一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲多用戶檢測(cè)算法，利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代原有檢測(cè)器中的濾波器，通過懲罰函數(shù)對(duì)約束恒模代價(jià)函數(shù)進(jìn)行求解，獲得前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和參數(shù)的迭代公式，
2009-04-22 08:41:47
29 在DS/CDMA 系統(tǒng)中，多用戶檢測(cè)技術(shù)可以減小多址干擾和遠(yuǎn)近效應(yīng)，但一般情況下，
多用戶檢測(cè)總是假設(shè)接收機(jī)對(duì)信道特性已知。本文提出一種慢衰落信道中的有效的聯(lián)合信道
2009-06-03 08:46:5214 多用戶通信系統(tǒng)多用戶檢測(cè)的概念多址系統(tǒng)：系統(tǒng)中大量用戶共用通信信道以傳送信息到接收機(jī)。廣播網(wǎng)：一部發(fā)射機(jī)發(fā)送信息到多個(gè)接收機(jī)。存貯轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)：每個(gè)成員
2009-06-14 23:08:219 本文首先分析了多址干擾對(duì)WCDMA造成的影響，從而說明了采用多用戶檢測(cè)技術(shù)的必要性。其次對(duì)多用戶檢測(cè)的效果加以例證，并對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行了分析比較，指出了今后在算法研究上
2009-09-02 17:24:4810 該文給出了一種基于負(fù)熵準(zhǔn)則的FastICA 盲多用戶檢測(cè)方法。修改了FastICA 算法中的非2 次函數(shù)，引入4 次冪函數(shù)，把基于負(fù)熵的非高斯性測(cè)度轉(zhuǎn)化為信號(hào)峰度的形式，這樣降低了計(jì)算量
2009-11-09 11:48:129 該文提出一種下行MIMO MC-CDMA 系統(tǒng)的半盲多用戶恒模接收系統(tǒng)，在恒模檢測(cè)前對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，把MIMO 接收系統(tǒng)轉(zhuǎn)化成多個(gè)SISO(單發(fā)單收)接收系統(tǒng)，用SISO 的恒模算法檢測(cè)信號(hào)，
2009-11-21 13:46:146 該文針對(duì)已有的對(duì)多用戶空時(shí)編碼系統(tǒng)的研究大都集中在多用戶STTC 和STBC 方案， 提出一種聯(lián)合Turbo-BLAST 的多用戶空時(shí)方案。在接收端，針對(duì)傳統(tǒng)的基于符號(hào)干擾抵消(Symbol-Level Cancell
2009-11-24 14:46:204 傳統(tǒng)最優(yōu)多用戶檢測(cè)技術(shù)的計(jì)算量隨用戶數(shù)的增加而呈指數(shù)上升，小波變換技術(shù)的引入降低了計(jì)算的復(fù)雜度，但性能有限。提出并行遺傳算法和小波變換混合多用戶檢測(cè)器，將小波
2010-12-20 09:48:0717 什么是單機(jī)多用戶
簡(jiǎn)單的說單機(jī)多用戶就是讓一臺(tái)計(jì)算機(jī)主機(jī)供多個(gè)用戶使用的產(chǎn)品，它的功能是通過在主機(jī)上安裝專門的多用戶軟件，再使用專門的硬件連
2009-12-21 13:47:05
645 本文將子波網(wǎng)絡(luò)用于實(shí)現(xiàn)DS2CDMA 系統(tǒng)信道中多用戶的信號(hào)檢測(cè). 在實(shí)際中,當(dāng)存在強(qiáng)干擾信號(hào)時(shí)傳統(tǒng)檢測(cè)器(單用戶匹配濾波器) 的性能會(huì)急劇惡化. 本文基于 MMSE (Minimum Mean2Square Error) 線性
2011-06-20 15:42:3129 提出了一種基于徑向基函數(shù)(RBF) 免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的故障檢測(cè)方法,該故障檢測(cè)方法由系統(tǒng)辨識(shí)、殘差過濾和故障報(bào)警濃度等功能模塊構(gòu)成。系統(tǒng)辨識(shí)基于免疫RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于故障檢測(cè)的殘
2011-07-27 16:51:2122 一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基音檢測(cè)算法_曹猛
2017-01-07 19:08:430 基于自由搜索的多用戶檢測(cè)_任誠(chéng)
2017-03-16 08:44:370 最優(yōu)多用戶檢測(cè)（ OMD）技術(shù)可以達(dá)到理論上的最小錯(cuò)誤概率，但已經(jīng)證明它是一個(gè)非確定多項(xiàng)式（NP）問題。作為一種新型的群智能算法，人工蜂群（ABC）算法已被廣泛用于各種優(yōu)化問題，但傳統(tǒng)二進(jìn)制人工
2018-02-10 12:08:351 多用戶電能表是用來測(cè)量電能的儀表，能夠同時(shí)檢測(cè)36戶（單相），12戶（三相）及36戶以下單三相任意組合的電能表俗稱多用戶電表。
2022-09-19 10:06:491993 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)器不斷發(fā)展，并用于多種應(yīng)用，每個(gè)應(yīng)用都有自己的一組要求。安全關(guān)鍵型的應(yīng)用程序需要高精度和可靠性，而低延遲的任務(wù)需要節(jié)約資源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
2022-11-04 17:27:041058 已全部加載完成
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是第k個(gè)用戶的信號(hào)波形，ck,i是其擴(kuò)頻碼，N和W表示擴(kuò)頻因子；n(t)是均值為零，方差為σ2的高斯噪聲，假定用戶發(fā)射數(shù)據(jù)位等概且相互獨(dú)立，利用最大后驗(yàn)概率理論，最佳檢測(cè)器檢測(cè)是選擇下列似然函數(shù)為最大的信息矢量b*
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工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論