CIC滤波器适用于高倍抽取率的情况。这篇文章讲述了CIC基本原理，并将CIC转换为非递归结构形式，对于非2的幂次倍抽取率，比如，24、40、180等非2次幂倍抽取，将抽取倍数分解为2P3K4M5T7R等等形式，每级为2/3/4/5/7/11/...等等倍抽取，这样将CIC设计难度降低。且每一级使用多相抽取实现，降低系统资源和功耗。特别适合高倍抽取第一级。结构简单，实现容易。

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络性能更为优异。但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。FPGA 由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做 RNN 加速器的硬件平台。对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

主要介绍了Python实现链表反转的方法,结合实例形式分析了Python迭代法与递归法实现链表反转的相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

1 课设功能需求 基本功能： 下列文法生成变量的类型说明 D->id L L->,id L|:T T->integer|real 参考例6.2构造一个翻译模式，并由此构造一个递归下降翻译器，把每个标识符的类型存入符号表。 功能拓展： 对于输入的一串执行语句，其中包括：赋值语句、选择语句和循环语句。设计递归下降翻译器，完成语法分析和中间代码翻译。 输入：一个完整的源程序 输出：与输入对应的一个语法树、四元式序列 2、资源 课设报告word 课设源码 3、开发环境 编程语言：C++ IDE：VS 2019

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本文提出了一种线性移动平均递归滤波技术，以降低正交频分复用（OFDM）信号的峰均功率比（PAR）。 在过采样的OFDM系统中分析了所提出的低复杂度技术，并且还提出了过采样和线性滤波的OFDM信号的简单分布近似。 相应的时域线性均衡器被开发来恢复原始发送的数据符号。 通过广泛的计算机仿真，新滤波技术对过采样OFDM峰均功率比（PAR），功率谱密度（PSD）和相应的线性均衡器对频率选择性瑞利衰落信道传输符号误差率（ SER）性能进行了研究。 新提出的递归滤波方案可实现有吸引力的PAR降低，不需要额外的快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换（FFT / IFFT）操作，避免传输任何辅助信息，并减少了带外辐射。 同样，相应的线性接收机的性能也非常接近其频域对应的接收机。