JAVA編寫的馬可夫鏈程式，內包含源碼及.jar檔案
上传时间： 2016-01-08
上传用户：zsjzc
根据基尔霍夫定律：节点上∑i=0和回路中∑u=0这两个公式，无论是在正旋稳态下还是在暂稳态电路中表达网络变量间的关系时都只取决于网络的布局即节点和支路的相互关系，而与支路的特性即支路由那些元件组成及其参数的量值都没有关系。因此当我们根据网络来建立节点电流方程及回路电压方程时，无须画出电路元件。这种节点与支路相互关系以表示电路结构的图，称为网络的图。在网络的图中，为建立KCL、KVL方程，取支路电压、支路电流关联参考方向，在图中的支路上标明。
上传时间： 2016-02-16
上传用户：gdgzhym
L2_1.m: 二維迴旋積(程式) L2_2.m: 矩陣的直積(程式) L2_3.m: 馬可夫鏈的轉移機率(程式)
标签： 程式
上传时间： 2013-12-14
上传用户：dongbaobao
随着无线通信领域中的各种语音、图像、视频等数字化业务大量增长，导致有限的频谱资源变得日益紧张，成为制约无线通信发展的主要因素。经过FCC研究发现，已经授权给现有无线电业务的频谱在时间和空间上存在不同程度的闲置，即存在频谱空洞，造成了频谱资源的严重浪费。为改变这种局面，人们提出了认知无线电技术。它能够检测频谱空洞，在不对授权用户造成干扰的前提下进行频谱接入，实现频谱共享，从而提高频谱利用率。 本文首先介绍了课题研究背景，然后详细论述了认知无线电技术和机会频谱接入技术的定义、关键技术、应用场景和国内外研究现状，并阐述了认知无线电网络的体系架构。 接着研究了基于POMDP（部分可观测马尔科夫决策过程）的机会频谱接入算法。并介绍了POMDP算法的三种接入方式以及对各种算法进行仿真，比较各算法的性能。
上传时间： 2018-03-13
上传用户：lml199589
随着GPS(Global Positioning System)技术的不断发展和成熟，其全球性、全天候、低成本等特点使得GPS接收机的用户数量大幅度增加，应用领域越来越广。但由于定位过程中各种误差源的存在，单机定位精度受到影响。目前常从两个方面考虑减小误差提高精度：①用高精度相位天线、差分技术等通过提高硬件成本获取高精度；②针对误差源用滤波算法从软件方面实现精度提高。两种方法中，后者相对于前者在满足精度要求的前提下节约成本，而且便于系统融合，是应用于GPS定位的系统中更有前景的方法。但由于在系统中实现定位滤波算法需要时间，传统CPU往往不能满足实时性的要求，而FPGA以其快速并行计算越来越受到青睐。 本文在FPGA平台上，根据“先时序后电路”的设计思想，由同步没计方法以及自顶向下和自下而上的混合设计方法实现系统的总体设计。从GPS-OEM板输出的定位信息的接收到定位结果的坐标变换，最终到kalman滤波递推计算减小定位误差，实现实时、快速、高精度的GPS定位信息采集处理系统，为GPS定位数据的处理方法做了新的尝试，为基于FPGA的GPS嵌入式系统的开发奠定了基础。具体工作如下： 基于FPGA设计了GPS定位数据的正确接收和显示，以及经纬度到平面坐标的投影变换。根掘GPS输出信息标准和格式，通过串口接收模块实现串口数掘的接收和经纬度信息提取，并通过LCD实时显示。在提取信息的同时将数据格式由ASCⅡ码转变为十进制整数型，实现利用移位和加法运算达到代替乘法运算的效果，从而减少资源的利用率。在坐标转换过程中，利用查找表的方法查找转化时需要的各个参数值，并将该参数先转为双精度浮点小数，再进行坐标转换。根据高斯转化公式的规律将公式简化成只涉及加法和乘法运算，以此简化公式运算量，达到节省资源的目的。 卡尔曼滤波器的实现。首先分析了影响定位精度的各种误差因素，将各种误差因素视为一阶马尔科夫过程的总误差，建立了系统状态方程、观测方程和滤波方程，并基于分散滤波的思想进行卡尔曼滤波设计，并通过Matlab进行仿真。结果表明，本文设计的卡尔曼滤波器收敛性好，定位精度高、估计误差小。在仿真基础上，实现基于FPGA的卡尔曼滤波计算。在满足实时性的基础上，通过IP核、模块的分时复用和树状结构节省资源，实现数据卡尔曼滤波，达到提高数据精度的效果。 设计中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676为硬件平台，采用Verilog HDL硬件描述语言实现，利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布线，一共使用44438个逻辑资源，时钟频率达到100MHZ以上，满足实时性信号处理要求，在保证精度的前提下达到资源最优。Modelsim仿真验证了该设计的正确性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：二驱蚊器
用matlab编写的 Hidden Markov Modelling 工具包 应用便捷 在国外网站找到的 还不错
上传时间： 2013-07-26
上传用户：ywqaxiwang
针对传感器网络下多目标跟踪时目标数量不断变化这一复杂情况，文中对多目标的跟踪和特征管理方法进行了研究。该方法由数据关联、多目标跟踪、特征管理，和信息融合所组成。其中未知数量多目标的跟踪和数据关联通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来整合本地信息，获取所有相邻传感器的本地一致性，最终实现特征管理。试验证明，本方法能够在分布式的传感器网络环境下对多目标进行准确有效地跟踪和特征管理。
上传时间： 2013-11-18
上传用户：wangdean1101
尊敬的站长： 鄙人是研究MIMO通信系统的一名研究生，经人介绍找到贵站，感觉贵网站资料有鄙人一直苦苦搜索的内容，但苦于自己不是专门的编程人员，对源码所知甚少，仅上传4篇有关我研究专业的英文版论文，均为2005年下半年及06年IEEE检索文章（国内网站均未见中文版本，对于研究MCMC(蒙特卡罗-马尔科夫检测方法)方法有很大帮助），希望能予以录用，给予下载权限（本人只需很少资源有寥寥几个便足矣）。盼回信告之！
上传时间： 2015-08-11
上传用户：上善若水
本文是清华大学论文，題目: 應用於哼唱式檢索之連續性隱藏式馬可夫模型及其強化方法，有很强的参考价值，值得一看。
上传时间： 2014-07-12
上传用户：kelimu
计算没有排队时候的阻塞率，马尔科夫链，用于计算通信质量。
上传时间： 2014-12-08
上传用户：hustfanenze
