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潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)是一种流行的三层概率主题模型,其实现了文本与文本中的单词在主题层次上的聚类。该模型以词袋(Bag of Words,BOW)模型为假设,所有单词的重要性相同,简化了建模的复杂度,但使得主题分布倾向于高频词,影响了主题模型的语义连贯性。针对此问题,提出了一种基于动态权重的LDA算法,该算法的基本思想是每个单词在建模中具有不同的重要性,在迭代过程中根据单词的主题分布动态生成相应的权重并反作用于主题建模,降低了高频词对建模的影响,提高了关键词的重要性。在4个公开数据集上的实验表明,基于动态权重的LDA算法在主题语义连贯性、文本分类准确率、泛化性能和精度方面比目前流行的LDA推理算法表现得更加优越。

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生成描述精确理论（原始）误码率与 Eb/N0 和 Es/N0 的 MatLab 代码表达式，用于使用格雷编码 2^2n-QAM 调制在具有相干检测接收器的 AWGN 信道上传输对称二进制信号. 用： === 准确BER(n) ExactBER(n, '详细信息') n = 1：QPSK n = 2：QAM16 n = 3：QAM64 n = 4：QAM256 n = 5：QAM1024 n = 6：QAM4096 n = 7：QAM16384 n = 8：QAM65536 等等。 例子： ======== >> ExactBER(2) QAM16 的理论 AWGN 原始 BER： EsN0 = 4 * EbN0 F = sqrt(EsN0/10) BER = (3/8) * erfc(F) + (1/4) * erfc(3*F) - (1/8) * erfc(5*F)

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