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目前基于多载波调制技术的地面数字电视单频网,采用基带码流分配方式保证数据接收的可靠性,但存在调制离散性,长时延多径等产生的同频干扰问题.而基于射频分发产生的射频同步技术(RFST)为有效解决这些问题提供新的组网方案.通过对现有基带同步的调制离散性分析,得出调制误差率不一致对接收信号误码率的影响结果,并与采用RFST技术的单频网系统方案进行比较.理论推导表明,RFST技术保证各发射站点发射信号频谱特性一致.而仿真结果和实验网测试结果表明,RFST技术有效降低误码率,因此此中、小功率覆盖的方式可为小区域覆盖提供了更优性能的组网方案. 相似文献
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在工程设计中,特别是工业类工程设计中,经常会碰到一些动力荷载的设计问题。例如鼓风机基础、筛分、破碎机室承重构件的设计。预制构件吊装等等。动力荷载与一般静力荷载不同,静力荷载是以极其缓慢的速度加在结构物上的,它的大小在任何时间都是不变的,也不会使结构物产生加速度和惯性力。而动力荷载是突然作用于结构上的,它的大 相似文献
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针对基于深度学习的图像标注模型输出层神经元数目与标注词汇量成正比,导致模型结构因词汇量的变化而改变的问题,提出了结合生成式对抗网络(GAN)和Word2vec的新标注模型。首先,通过Word2vec将标注词汇映射为固定的多维词向量;其次,利用GAN构建神经网络模型--GAN-W模型,使输出层神经元数目与多维词向量维数相等,与词汇量不再相关;最后,通过对模型多次输出结果的排序来确定最终标注。GAN-W模型分别在Corel 5K和IAPRTC-12图像标注数据集上进行实验,在Corel 5K数据集上,GAN-W模型准确率、召回率和F1值比卷积神经网络回归(CNN-R)方法分别提高5、14和9个百分点;在IAPRTC-12数据集上,GAN-W模型准确率、召回率和F1值比两场K最邻近(2PKNN)模型分别提高2、6和3个百分点。实验结果表明,GAN-W模型可以解决输出神经元数目随词汇量改变的问题,同时每幅图像标注的标签数目自适应,使得该模型标注结果更加符合实际标注情形。 相似文献
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