LTE系统中截尾卷积码译码算法研究及仿真性能分析.pdf
2009．~5R宅子测斌May2009繁5期ELECTR0NlCTEsTNo．5LTE系统中截尾卷积码译码算法研究及仿真性能分析张敏，黄俊伟，孟杰(重庆邮电大学移动通信信息产业部重点实验室重庆400065)摘要：在LTE的下行控制信道和广播信道中采用了截尾卷积编码方式，本文介绍了LTE系统中采用的卷积编码器以及广播信道架构，详细分析了截尾卷积码的两种常用译码算法，文章提出了一种改进循环译码算法，在基于LTE-PBCH信道链路中对各种译码算法进行仿真，仿真测试结果表明，截尾卷积码可满足LTE信道对高速率业务
(精品word)基于MATLAB的ADSPAR(2)模型的LMS与RLS算法分析.doc
(精品word)基于MATLAB的ADSPAR(2)模型的LMS与RLS算法分析(精品word)基于MATLAB的ADSPAR(2)模型的LMS与RLS算法分析(精品word)基于MATLAB的ADSPAR(2)模型的LMS与RLS算法分析MATLAB仿真实现LMS和RLS算法题目:序列x（n)有AR(2)模型产生：,w(n）是均值为0、方差为1的高斯白噪声序列。用LMS算法和RLS算法来估计模型参数。按照课本第三章63页的要求,仿真实现LMS算法和RLS算法，比较两种算法的权值收敛速度，并对比不同u值对
2022聚类算法在研究生论文质量分析中的应用.docx
聚类算法在研究生论文质量分析中的应用聚类算法在研究生论文质量分析中的应用关键词：算法,质量,分析,研究生论文聚类算法在研究生论文质量分析中的应用介绍：一、引言随着我国经济社会发展进入新常态，研究生教育改革发展也进入了一个新的历史时期，不断提升研究生教育质量是新时期研究生教育的核心任务。[1]2017年1月刘延东副总理在国务院学位委员会第三十三次会议上指出，质量是研究生教育的生命线，要加强质量保障体系建设，强化培养单位质量意识，抓好质量监控，确保研聚类算法在研究生论文质量分析中的应用详情：[：www.lwl
计算机09级《算法设计与分析》中考试卷1.doc
计算机科学技术学院09级《算法设计与分析》中考试题简答题（共3小题，第1小题2分，第2，3小题4分，总计10分）1.(2分)请用英文写出两种以上能求解0-1背包问题的设计算法策略。2.(4分)请叙述动态规划法的基本思想。3.(4分)请说明：(1)优先队列可用什么数据结构实现？(2)优先队列插入算法基本思想？(3)优先队列插入算法时间复杂度？二、填空题（共10个空，每空1分，总计10分）1．递归的快速排序算法在最好情况下divide阶段所花的时间是，conquer阶段所花的时间是，算法的时间复杂度是。3．背
两类发展方程的高精度分析及外推算法的开题报告.docx
两类发展方程的高精度分析及外推算法的开题报告一、研究背景及意义发展方程是描述物理现象、经济现象等演化过程的重要数学模型。发展方程和传统方程不同，它描述的是随时间变化的过程中，某个特定量的变化率，因此常用来预测未来的趋势，对于应用领域的科学发展和技术进步都具有重要的意义。随着科学技术的不断进步和计算机技术的快速发展，高精度数值计算已经成为了研究发展方程的重要工具，尤其是在求解非线性发展方程、多维发展方程等复杂模型方面，高精度分析方法具有不可替代的作用。同时，外推算法作为一种有效的数值算法，已得到广泛的应用。
DNA序列分段新算法及其在基因组分析中的应用的开题报告.docx
DNA序列分段新算法及其在基因组分析中的应用的开题报告开题报告一、选题背景及意义随着DNA测序技术的发展，大量的基因组数据被产生并存储，为科学家们研究生命起源、进化、繁衍等问题提供了更为广阔的视角。与此同时，快速、高效地处理和分析这些数据也成为了一个巨大的挑战。其中，DNA序列的分段是许多生物信息学任务的基础，如基因预测、比对、注释等。传统的DNA序列分段方法主要基于统计学模型，但其精度和鲁棒性存在一定不足。而近年来不断涌现的深度学习技术在图像、语音等领域取得了显著的成果，因此将其应用于DNA序列分段任务
LFMCW警戒雷达信号处理算法分析及硬件设计的开题报告.docx
LFMCW警戒雷达信号处理算法分析及硬件设计的开题报告题目：LFMCW警戒雷达信号处理算法分析及硬件设计一、选题背景及意义随着社会的发展，对于安全的需求越来越大，雷达技术的应用也越来越广泛。而对于警戒雷达来说，对于信号处理的要求更高，需要对信号进行精确的处理，来确定敌方目标的位置、速度、距离等信息，以便更好地进行防御。因此，本课题旨在对LFMCW警戒雷达的信号处理算法进行研究，以及设计相应的硬件系统，从而满足实际需求。二、研究内容1.LFMCW警戒雷达信号处理算法研究：（1）LFMCW雷达系统的原理及信号
数智时代情报分析中算法分类、演进及应用研究.docx
数智时代情报分析中算法分类、演进及应用研究1.内容概览随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据已经成为了企业和组织的重要资产。在这个背景下，情报分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。情报分析是指通过对海量数据进行收集、整理、分析和挖掘，提取有价值的信息，为决策者提供支持。在这个过程中，算法作为情报分析的核心技术，其分类、演进及应用研究具有重要意义。本文档旨在对数智时代情报分析中算法分类、演进及应用进行全面的研究和探讨。我们将对情报分析中的算法进行分类，包括传统机器学习算法、深度学习算法、自然语言处
数据结构与程序设计参考算法时间复杂分析学习教案.pptx
会计学一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间量度记作：T(n)=O(f(n))上式表示(biǎoshì)随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。问题的规模、空间(kōngjiān)单位和时间单位大O表示法大O运算的规则：1、忽略常数因子(yīnzǐ)。对于常数K和函数f(n)，kf(n)=O(f(n))2、如果f(n)=O(g(n)),并且g(n)=O(h(n))则f(n)=O(h(n))3、f(
并行计算-多媒体课件-并行算法设计与分析-课程总结与复习.doc
《并行算法》课程总结与复习Ch1并行算法基础1.1并行计算机体系结构并行计算机的分类SISD,SIMD,MISD,MIMD；SIMD,PVP,SMP,MPP,COW,DSM并行计算机的互连方式静态：LA(LC),MC,TC,MT,HC,BC,SE动态：Bus,CrossbarSwitcher,MIN(MultistageInterconnectionNetworks)1.2并行计算模型PRAM模型：SIMD-SM，又分CRCW(CPRAM,PPRAM,APRAM),CREW,EREWSIMD-IN模型：S
