lte系统中信道估计技术研究,主要包括LS,MMSE算法
上传时间: 2017-06-02
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OFDM在无线局域网中应用,包括编码,信道估计和同步算法
上传时间: 2017-06-02
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介绍行列划分算法和矩阵相乘并行算法M P I 程序, 给出基于矩阵相乘并行算法的M P I 实现, 分析和讨 论处理器数目、复杂性、矩阵划分、B 子块传递、死锁避免和矩阵数据的获取等问题.
上传时间: 2017-06-03
上传用户:royzhangsz
采用德布尔算法进行B样条的生成,可以用来进行型线优化设计前的参数化处理
上传时间: 2017-07-03
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ofdm基本原理 信道估计基本算法研究 应用前景
上传时间: 2014-01-08
上传用户:semi1981
MIMO系统信道估计的经典MUSIC算法,有解释,可完美运行
上传时间: 2013-12-20
上传用户:asdfasdfd
基于 Ma t l a b语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式, 并且提供了多种选择、 交叉、 变异的方法。 通过具体实例对 Ma t l a b的遗传 算法工具箱的用法进行 了说 明介绍.
上传时间: 2017-09-05
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便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势,在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是:首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令,然后成像系统根据命令控制探头发射超声波,并对回波信号处理、合成图像,最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响,但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足:第一、采用的是单片机控制步进电机,控制精度不高,导致成像系统采样不精确;第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙,影响超声图像的分辨率;第三、它的CPU多采用的是51系列单片机,测量速度太慢,同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足,提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案,采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分,使电机旋转更匀速,提高了采样精度;提出并采用DSTI-ULA算法(Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation)在FPGA内实现数字扫描变换,提高了图像分辨率;人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU,改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作,软件的编写、调试,结果表明,本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险(诸如地震、抗洪)中发挥作用,同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间: 2013-05-18
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正交频分复用(OnIlogonaJ Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术通过将整个信道分为多个带宽相等并行传输的子信道,通过将信息经过子信道独立传输来实现通信,子信道的正交性可以保证最大限度的利用频谱资源。OFDM系统通过循环前缀来消除符号间干扰(ISI),通过IDFT/DFT调制解调降低了系统实现的复杂度。由于其频谱利用率高,抗多径能力强,在多种通信场合中都得到了应用。虽然有着上述优点,但为了准确的恢复信号,信道估计是OFDM系统中必须实现的一环。 本文正是针对OFDM接收机中的信道估计模块的运算部件的实现进行了研究。首先,研究了OFDM信道估计的LS算法,一阶线性插值算法,二次多项式插值算法,建立了适用于宽带通信系统的信道估计模块模型。其次研究了加法器电路和乘法器电路的实现,包括进位行波加法器,曼彻斯特进位链,超前进位加法器和乘法原理,阵列乘法器,wallace树乘法器及BOOTH编码算法,并分析了各种电路的特性及优缺点。接着研究了几种主要的除法器设计算法,包括数字循环算法,基于函数迭代的算法,以及CORDIC算法,结合信道估计的特点选择了函数迭代和CORDIC算法作为具体实现的方法。最后,在前面的设计的基础上在FPGA芯片上实现了前面的设计方案。
上传时间: 2013-06-06
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98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”,是一个推销员问题,本题有53个点,所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解,既然求不出精确解,我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下:步1: 设定初始温度T,给定一个初始的巡视路线。步2 :步3 --8循环K次步3:步 4--7循环M次步4:随机选择路线的一段步5:随机确定将选定的路线反转或移动,即两种调整方式:反转、移动。步6:计算代价D,即调整前后的总路程的长度之差步7:按照如下规则确定是否做调整:如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温
上传时间: 2015-03-14
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