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随着中国移动通信事业的发展,为全面提高移动通信的服务质量,客户服务中心的建设日益成为一个热点问题。本文主要结合移动通信的业务发展,就如何建设客户服务中心作出一定的探讨,包括移动客户服务中心的总体需求分析,系统构成、关键技术分析等 相似文献
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高斯白噪声中单频复正弦信号频率估计 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种在加性复高斯白噪声中对单频复正弦信号频率的估计方法。该方法是基于利用自相关系数对Kay的方法和扩展。它从自相关系数的相位差的最佳线性组合中提取频率值。相对于Kay的方法,自相关系数中相位差信息的信噪比提高了。新的估计方法的方差具有更低的输入信噪经阈值,而保持了Kay的方法的无偏性和频率估计范围。我们给出了新方法的均方误差分析及其数值结果。该方差分析适用于中等以上的信噪比或大样本长度的情况。给出了估计其估计方差输入信噪比阈值的近似公式,该公式得出的阈值与样本长度大于24的模拟结果相当接近。 相似文献
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利用连续帧图象之间的时序关系,提出了一种基于运动图象的手写笔画时序信息提取方法.根据汉字结构特点和汉字识别的需要,此文首先定义了网格时序和笔顺两种手写汉字的笔画时序信息;然后,应用数学形态学方法确定手写汉字笔画像素点出现的图象帧序,并提取网格时序;最后通过笔段提取与融合获取笔顺.从实验结果看,所提取的笔画时序,尤其是起始和终止笔画是正确的,表明该方法有效的. 相似文献
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为了提高手写汉字的识别率和降低训练时间,提出了一种基于多通道PCA(Principal component analysis)模型的手写汉字识别方法.该方法首先根据汉字的结构特点,将手写汉字分解为“一”、“I”、“J”、“\”4种方向子模式,然后分别对每个子模式进行主分量分析,最后通过建立起每类汉字的多通道PCA模型来进行手写汉字的识别.该方法既兼顾了主分量对手写汉字的描述能力,又有效地降低了建立模型的训练时间.针对1034类别的手写汉字样本的实验结果表明,该汉字识别方法的识别率较欧氏距离分类器提高了4.4个百分点,而其训练时间则明显低于直接进行PCA重建的识别方法,由此可见,该方法是有效的。 相似文献
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在本文中,我们针对标准MMSE自适应接收机在频率非选择性衰落信道中的相位滑动和失锁问题,提出了一种无需进行训练和信道参数估计的盲差分自适应接收机。为自适应地实现该接收机,我们同时提出了一种基于正交分解的盲平均随机梯度(Orthogonal Decomposition-based Blind Aver-aged stochastic Gradient,简称ODBAG)算法。仿真结果表明,这种以ODBAG算法实现的盲差分自适应接收机在瑞利(Rayleigh)衰落信道中,误码率性能比传统匹配滤波器(Matched Filter,简写为MF)接收机有显著的提高,并接近改进的MMSE自适应接收机的性能。 相似文献
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