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人工智能/神经网络 基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题

基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/460535.html
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技术资料 LDPC码基础与应用（贺鹤云2009）

从理论到实 践由浅入深地介绍了LDPC码的编译原理及其在不同信道下的应用。本书分为8章，内容包括，分组码和卷积码基础及先进技术、BP算法、 因式图和迭代译码、密度进化、LDPC卷积码和广义LDPC码以及软件仿真和 硬件实现方法；并以大量篇幅介绍了LDPC码在无线局域网、深空宇航、磁 性记录介质、光纤衰落信道等领域的应用。 ...
https://www.eeworm.com/dl/841499.html
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技术资料 两通道低延迟滤波器组的设计

本文提出了一种用有效的迭代拉格朗日乘子法设计精确重构的两通道低延迟滤波器组.该方法具有较高的计算效率，既能设计不同长度也能设计相同长度的滤波器组.文中给出了设计例子并与其它方法进行了比较.结果表明，用该方法设计的两通道低延迟滤波器组具有更高的阻带衰减. ...
https://www.eeworm.com/dl/894618.html
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技术资料 基于FPGA设计DSP的实践与改进

· 摘要：  基于通用处理器加上FPGA的架构方案可以简化DSP系统的设计,但时现行的设计流程进行分析,发现由于软硬件设计人员工作之间存在设计迭代,使得开发过程中存在较大时间冗余.为此,引入EDA设计工具对流程进行改进,通过对正弦信号模型和AM调制模型进行实践,结果表明:新设计流程对DSP系统开发效率的提高效果明显 ...
https://www.eeworm.com/dl/935337.html
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技术资料 单片开关电源系列之二

由于 开关电源 的设计是 多变量的迭代过程, 因此采用传统方 法人工设计开关电源 不仅工 作量大、效率低,而且难于实现优化设计。 近年来,随着电源技术的发展和计算机应用的普及, 开关 电源计算机辅助设计与仿真作 为国际上电源领域的一 项新技术 , 受到了人们的高度重视。 目前, 软 件已成为优化开关电源设计的关键技 术 ...
https://www.eeworm.com/dl/951139.html
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技术资料 开关电源计算机辅助设计

由于 开关电源 的设计是 多变量的迭代过程, 因此采用传统方 法人工设计开关电源 不仅工 作量大、效率低,而且难于实现优化设计。 近年来,随着电源技术的发展和计算机应用的普及,开关电源计算机辅助设计与仿真作 为国际上电源领域的一 项新技术 ,受到了人们的高度重视。目前,软件已成为优化开关电源设计的关键技术 ...
https://www.eeworm.com/dl/951154.html
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技术资料 光记录系统中RS码的FPGA实现.rar

纠错码技术是通过增加一定冗余、以降低信息传输速率为代价来提高传输可靠性的有效方法。RS（Reed—Solomon）码是一种不仅能够纠正随机错误，尤其适合纠正突发错误的多进制循环码。随着高效解码算法和大规模集成电路技术的发展，RS码在深空通信、移动通信、军用通信、光纤通信、数字视频广播及磁、光记录等领域得到了广泛应 ...
https://www.eeworm.com/dl/896527.html
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技术资料 地面数字电视广播LDPC信道解码的算法及FPGA实现.rar

纠错编码技术是移动通信、卫星通信、光纤通信和磁盘存储等系统中的关键技术之一。其中，由Gallager在1962年首先提出的低密度奇偶校验码(LDPC)码，在沉寂了多年之后，受到Turbo码的启发，Mackey和Wiberg等人对Gallager码重新进行了研究发现Gallager码优异性能，LDPC码再次成为通信技术研究的热点。LDPC码是一种具有稀疏校验 ...
https://www.eeworm.com/dl/896866.html
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人工智能/神经网络 Visual C++实现的基因遗传算法库源代码以演示程序Free Source Code for Genetic algorithm 2008年05月21日 C++, Windows, Win32

Visual C++实现的基因遗传算法库源代码以演示程序Free Source Code for Genetic algorithm 2008年05月21日 C++, Windows, Win32, Visual Studio, MFC, STL, Arch, Dev, Design 基因遗传算法都是针对概率的，所以因为其随机的本质，导致其结果可能是好的，也可能是坏的，于是我们就需要一个方法确认这个解到底有多大的可用性 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/345623.html
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VC书籍 你已经熟悉了STL。你知道怎么建立容器

你已经熟悉了STL。你知道怎么建立容器，迭代它们的内容，添加删除元素和应用常见算法，比如find和sort。但你并不满足，你不能摆脱STL所提供的超过它们能带来的好处的感觉。应该简单的任务并非那样。应该直截了当的操作确有资源泄漏或错误行为。应该高效的过程却需要比你希望给它们的更多的时间和内存。是的，你知道怎么使用 ...
https://www.eeworm.com/dl/686/258356.html
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