本文提出在数字移动通信中子带滤波器组处理可以提高不同阵元信号的相关性，从而能改善自适应阵列抑制码间干扰(ISI)和共信道干扰(CCI)的能力．在文[6]的基础上，本文研究了子带滤波器组在宽带自适应天线旁 瓣相消中的应用，对其原理进行了理论分析，提出了有效的子带处理方法．经研究表明，子带滤波器组处理能有效增加主、辅助天线信号的相关性，从而提高系统干扰相消比．而且适当的过采样能使系统干扰相消比进一步提高．计算机仿真结果和实测雷达数据处理结果证实了子带处理方法的有效性和理论分析的正确性．
上传时间： 2013-12-24
上传用户：dreamboy36
木论文主要研究了子带滤波器组的设计方法，尤其是具有线性相位特性的完全重构滤波器组的设计，以及完全重构的子带滤波器组在图像消噪中的应用。
上传时间： 2015-12-25
上传用户：asdfasdfd
在软件测试的单元测试中，需要找出满足某种覆盖率（如分支覆盖）的测试数据（函数参数值）来判断被测函数是否有bug。源程序利用遗传算法的全局寻优特性实现了测试数据的自动产生而不用人工凭经验输入参数值。程序中被测试函数用的是三角函数。源码用C++实现了GA的寻优过程，并注有必要的注释，运行结果能够很快找到解。
上传时间： 2013-12-01
上传用户：三人用菜
本书共有数值计算中常用的Delphi子过程100多个，内容包括解线性代数方程组，插值，数值积分，特殊函数，函数逼近，特征值问题，数据拟合，方程求根和非线性方程组求解，函数的极值和最优化，数据的统计描述，傅里叶变换谱方法，解常微分方程组和解偏微分方程组，每一个过程都包括功能，方法，使用说明，过程和例子五部分。
上传时间： 2016-01-02
上传用户：saharawalker
Java 版本的 PHP serialize/unserialize 完整实现。目前实现了对各种基本类型、数组、ArrayList、HashMap、和其它可序列化对象的序列化。实现了 PHP 5 中的Serializable 接口的支持。实现了 PHP 中的 __sleep 和 __wakeup 魔术方法的支持。实现了对所有标示（N、b、i、d、s、a、O、R、r、U、C）的反序列化，在对标示 a 反序列化时，可以根据下标和值来自动判断是 ArrayList 还是 HashMap。并且在反序列化时可以强制指定反序列化的类型。该类是静态类，无需也不能被实例化。除了包含了 serialize 和 unserialize 方法以外，还增加了一个 cast 方法，用来进行反序列化后的类型转换，该方法主要用于将反序列化后的 ArrayList 转化为数组或者 HashMap。
标签： unserialize ArrayList PHP serialize
上传时间： 2016-01-06
上传用户：奇奇奔奔
％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个来计算图形信息，性能相当的好。在计算线性方程组时，一些不能分解的矩阵或者严重病态矩阵的线性方程都能很好的得到解
标签： decomposition SVD sigular value
上传时间： 2013-12-14
上传用户：大融融rr
用matlab实现的基于LSB的数字水印算法。算法可以在BMP灰度图像中嵌入水印，水印信息为二值图像，并将其扩展到与原始图像同样大小，进行重复嵌入，提高鲁棒性。同时算法中给出了PSNR值以评价水印图像的效果，
上传时间： 2016-01-07
上传用户：yangbo69
实现《密码学导引》一书中DES算法差分攻击。输出J1-J8及密钥Key。默认是3轮DES，可任意设定轮数，修改Round的值即可。
上传时间： 2016-01-07
上传用户：Zxcvbnm
雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中，鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經由函數(function)轉換而得的。此種函數，一般稱之為雜湊函數(Hashing function)或鍵值對應位址轉換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間，能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成，利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下，只要一次就可擷取到。
上传时间： 2016-01-14
上传用户：dancnc
在0 / 1背包问题中，需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。对于可行的背包装载，背包中物品的总重量不能超过背包的容量，最佳装载是指所装入的物品价值最高，即p1*x1+p2*x1+...+pi*xi(其1<=i<=n，x取0或1，取1表示选取物品i) 取得最大值。
标签： 背包问题
上传时间： 2014-06-03
上传用户：myworkpost
