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并建立回归模型是数据分析与机器学习中的核心技能之一，广泛应用于信号处理、系统建模及预测等领域。通过掌握这一技术，电子工程师能够更准确地分析电路性能、优化设计参数，并预测设备的长期稳定性。本页面汇集了23,545份精选资源，涵盖从基础理论到高级应用的全方位指导，帮助您快速提升在回归分析方面的专业能力，解决实际工程问题。立即探索，开启您的数据驱动创新之旅！

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摘　要:根据HFC网络上行信道的特性,建立了信道模型 分析了上行信道中存在的各种噪声对QPSK 调制技术的影响。结果表明在C /N (传输信道载噪比)较低的情况下,采用QPSK调制方式,可以提高系 统的抗干扰能力。 关键词: QPSK 光纤同轴电缆混合网 上行信道 噪声...

📅 👤 hn891122
QPSK 信道 HFC 上行

关于关联向量机应用的最新文献！ 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量...

📅 👤 ddddddos
KPCA KPCA-RVM RVM 向量机

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