滤波电容如何选择
滤波电容的选择精讲...
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探索路径选择技术的精髓，掌握从复杂网络中高效定位最优路径的能力。本专题汇聚了6904份精选资源，涵盖算法设计、硬件实现及实际案例分析，适用于通信网络、自动驾驶、物联网等多个前沿领域。无论您是初学者还是资深工程师，这里都有助于提升您的专业技能，解决实际问题。立即加入我们，开启您的智能路径规划之旅！
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德州仪器 (TI) 处理器几乎能满足您所能想到的各种应用需求。我们阵营强大的处理器系列拥有各种价位、性能及功耗的产品可供选择，能满足几乎任何数字电子设计的要求。利用 TI 广博的系统专业知识、针对外设设计的全方位支持以及随时可方便获得的全套软件与配套模拟组件，您能够实现无穷无尽的设计方案。德州仪器 ...
低能耗和低时延的无线传感器网络数据融合算法
针对无线传感器网络的节点能量有限，且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题，提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇，并根据节点的传输范围，将每个簇中的节点均匀分布，每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据，从而形成...
基于Q学习的无线传感网络自愈算法
无线传感网络存在关键区域节点能量消耗过快，节点能量供应有限以及通信链路拥塞等问题，容易造成节点故障和路由破坏。为减小上述问题对网络传输造成的影响，提出一种基于Q学习的无线传感网络自愈算法，通过引入Q学习的反馈机制，动态感知网络的状态信息，当故障发生时，自适应地选择恢复路径，保证数据实时顺利传输。仿真...
RBF神经网络在特征选择中的应用
提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，能够选择出较优秀的特征子集。...
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