基于机器学习的可见光通信信号处理研究现状

随着无线通信领域的发展,具有诸多优点的可见光通信(VLC)已经发展成为了一种具有广阔前景的通信手段。然而,可见光通信中的各种非线性效应会给其信号处理带来诸多的困难,并恶化系统的性能。机器学习在解决非线性问题方面具有很大的优势和潜力,结合机器学习算法的可见光通信技术必然具有巨大的研究价值。已有研究表明,传统的机器学习算法如K-means、DBSCAN以及支持向量机(SVM)等在预均衡、后均衡、抗系统抖动,以及相位纠正等方面均有很好的表现。而深度神经网络(DNN)则因为其强大的非线性拟合能力能够更进一步提升VLC系统的性能。对以上几种方法进行了分析和介绍,并对其在可见光通信信号处理领域的应用进行了分析与总结,希望可以为机器学习解决可见光通信方面的各种非线性问题提供参考。     

分析电力施工技术及工程造价的管理和控制

在国际化进程的推进以及我国市场经济体制的完善之下,各个企业之间的竞争也开始变得越来越激烈,电力施工企业也不例外。我国的电力事业得到了迅速的发展,电力工程建设规模也越来越大,要想从激烈的竞争环境中获取到一席之地,电力施工企业必须要提升自身的成本管控意识,做好工程造价控制工作,本文主要分析电力施工技术及工程造价的管理和控制方式。