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本文从计算机存储和网络系统差错控制的需要出发,提出了以s(u,v)阵列为特征的组合编码新方法,由这种方法构造出异元均衡组合码、复数旋转码和具有循环特性的一步大数逻辑可译码等几类差错控制码,这些码字都具有十分高的编码和译码速度。 相似文献
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新型复数旋转码的特性分析 总被引:5,自引:0,他引:5
本文在复数旋转的原理基础上,提出了一种新型码字。研究表明,一个用(P_z p(d-1),p_2,d)表示的复数旋转码,具有最小码距d和码效p/(P d-1)。它的检错能力达p 1,纠错能力达(p 1)/2。编码过程和译码原则都相当简单,所以可用来构成一种检错纠错能力可以调节的编码译码两用装置。 相似文献
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聚类有效性评价综述* 总被引:11,自引:3,他引:8
在聚类分析应用中,迫切需要一种客观公正的质量评价方法来评判聚类结果的有效性。为此,从外部评价法、内部评价法和相对评价法三个方面,归纳综述了常用的聚类有效性评价方法,并讨论了模糊聚类评价法和聚类最佳类别数的自动确定问题。 相似文献
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当IP语音包的网络时延抖动较小时,一般的语音缓冲算法可以得到较好的语音质量.当网络中存在突发大时延时,就会出现极大丢包率或极大端到端时延,从而难以获得好的语音质量.为此,提出针对突发大时延下的自适应语音缓冲算法.通过估算网络平均时延和学习语音包经过的网络路径上的状态,来确定需要控制端到端时延大小和语音包的丢包率,动态调整Jitter Buffer队列的最小深度和最大深度,从而可以尽量减小语音裂缝(gap)的出现.通过基于听觉模型的客观音质评价(PESQ)仿真计算以及在实际语音网关设备中的应用表明算法对语音通信质量有一定的改善作用. 相似文献
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模糊神经网络用于非线性系统模型辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献