强化学习理论、算法及应用.pdf

多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用.pdf

本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用

问题描述： 在一个圆形操场的四周摆放着n 堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2 堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。 编程任务： 对于给定n堆石子,编程计算合并成一堆的最小得分和最大得分。 数据输入： 第1 行是正整数n，1£n£100，表示有n堆石子。第二行有n个数，分别表示每堆石子的个数。 结果输出: 输出的第1 行中的数是最小得分；第2 行中的数是最大得分。

plc编程理论、算法及技巧（第2版）.txt

2．2 MIMO雷达的匹配滤波处理 对每个接收阵元收到的信号都用 个匹配 滤波器进行匹配滤波，即可分离出 个发射信号 所贡献的回波成份。由于各信号满足正交性，匹 配滤波可以用相关器来等效实现。 第 n个阵元收到的信号为 (t)=o：e—J(一 ) aTt(O)s(t)+ (t) (13) 用 S (t)(i=1，2，⋯， )与 (t)做相关进行 匹配滤波可以得到 个输出 rt+ = I (t)Si (t)dt (14) 0 式(14)中 ti是第 个距离单元的起始时间。则 n1= e—J( 一1) c O+ “nl 『 Z nl J] “c-n-1)~『。一 三1_。 ]c。+『 (15) (16) 即 Z ：oge—J( 一 a (0)Co+U (17) U 是第 n个阵元的噪声和信号向量的进行 相关处理得出的向量，将 Ⅳ个阵元的匹配滤波输 出Z1，2：2，⋯，ZⅣ组成MN维列向量 Z = Z1 ： ● ZN a (0) e—j a ，(0) e-j(Ⅳ一 ) a (0) 匹配滤波在具体实现时，除时域求相关外，也 可以采用频域处理来实现，如图2所示。 图2 MIMO雷达频域匹配滤波 2．3 MM O雷达的波束形成 对于 发Ⅳ收的 MIMO雷达，接收端匹配滤 波后有 MN个输出，由于各发射和接收单元的位 置是已知的，对这 MN个信号进行移相相加，则可 以在一个或多个方向上形成波束。 如在 P方向上形成接收波束，其输出为 Y(P)=b“(P)·Z (22) 其中 b(P)=a，(肛) a (P) (23) 当 P=0时，，，(p)输出有峰值，表示有 目标。 匹配滤波及 DBF如图 3所示。若在 Ⅳ个方 向上形成接收波束，各波束的输出分别为 Y(P )， _y(II2)，⋯，Y(PⅣ)，若在 P 的方向上有 目标，则会 出现峰值。 ＼ ⋯ ＼ z 2 二|! z l !! Z1 Z2 y(p )=b“(p ． )·z (p )=b“(p )·z y(p )=b“(p )·z 图3 MIMO雷达的波束形成 ) 一 1 一 Ⅳ e 一 e

大数据-算法-高维数据几何分析理论算法与应用研究.pdf

大数据-算法-非线性多阶段最优控制系统理论算法及应用.pdf

学习支持向量机的权威资料，大家可以下载阅读，比较全面。

本书以研究程序算法设计为中心，既有设计理论分析、编程方法说明，又有编程技巧推介、实例程序介绍。本书介绍的编程技巧既是作者理论研究的结果，也是作者多年经验的总结，是很宝贵的。本书篇幅较大，内容丰富，既是说明PLC编程原理的理论书，又是介绍编程技巧的方法书，还是提供众多程序实例的资料书。