XML节点访问的路径表达式【相对路径】和【绝对路径】的匹配原则

LSSVM_Prediction 通过将LSSVM与PSO和PSR结合使用进行信号预测 纸张来源 董少江，罗天宏，基于PCA和优化LS-SVM模型的轴承老化过程预测，测量，2013.06 准备工作 matlab，LSSVM工具箱，EMD工具箱 执行 1.将LSSVM工具箱添加到以下路径：D：\ Program Files \ MATLAB \ R2015b \ toolbox，然后在matlab中设置该文件夹的路径； 2.打开pack_emd \ package_emd，运行： install_emd.m 3.打开此代码： test_psr_pso.m 4，选择ECG数据集以运行代码 结果 我们关注的是绿线，蓝色是PCA之后的原始数据，而橙色线是单步预测，而绿线是多步预测。 从这个结果，我们发现LSSVM擅长捕获心电图数据的特征。 补充说明 该LSSVM模型使用PSR（相空间重构

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由于小波变换具有良好的时频局部化特性和变焦特性,而神经网络具有自学习、自适应性、强鲁棒 性和推广能力,所以,如何把小波变换和神经网络结合起来,一直是人们关注的问题。本文就给出了答案。pdf文件

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为了增强多天线信源和多个单天线双向中继通信系统的传输性能，并降低信号处理复杂度，提出一种结合波束形成的最优中继选择策略．各个中继只需利用本地信道状态信息进行分布式的选择，2个信源分别利用最大比发送(MRT)和最大比合并(MRC)准则设计发送和接收波束形成向量．利用信道的统计特性，在瑞利衰落信道下分析新传输策略的中断概率性能，推导了系统中断概率的闭合表达式．对新策略与其他5种策略进行了仿真对比分析．结果显示，新传输策略的中断概率明显优于基于路径、基于和速率、基于误符号率、随机单中继选择和等功率多中继并行传输