：运用动力学原理建立了小车-倒摆的仿真模型, 并以对象输入输出的测试数据为依据，讨 论了Takagi-Sugeno 模糊模型的参数辨识，提出了模糊逆模型控制方案，基于此借助Matlab 的 Simulink 设计了小车-倒摆的动态模型及其模糊自适应控制系统。仿真结果证明了本文采用的控制 策略的有效性。
上传时间： 2015-12-13
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lingo基础教程.doc LINGO使用指南 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1
上传时间： 2013-12-19
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2014-12-05
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2014-11-14
上传用户：fnhhs
：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2013-12-18
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一种基于局部密度比权重设置模型的加权支持向量回归模型来单步求解多分类问题：该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权lib支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器,希望对大家有用!
上传时间： 2013-12-06
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