基于各种OFDM同步算法，针对Schmidl提出的同步算法存在符号定时难以准确确定的不足，提出了一种利用2个特殊训练序列的有效的同步方案，同时给出了一种整数倍频偏估计的改进算法。理论分析和仿真结果都表明，与传统方案相比，该方案频率同步性更好，符号定时更精确，是一种非常有效实用的方案。

ADC的一个重要趋势是转向更高的分辨率。这一趋势影响着一系列的应用，包括工厂自动化、温度检测，以及数据采集。对更高分辨率的需求使设计者们从传统的12位SAR(逐次逼近寄存器)ADC，转向分辨率达24位的Δ-Σ ADC。 鉴于当前对更高分辨率的需求，设计者必须更好地了解ADC噪声、ENOB、有效分辨率，以及信噪比。

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北京乡镇行政区划边界WGS84经纬度坐标，包括300多个城乡边界坐标。示例：{'type': 'Feature', 'properties': { 'name': '百泉街道' }, 'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[[115.97394424800007, 40.452409773000056], [115.97984792500006, 40.45316667000003], [115.98107748300004, 40.45333364600003], [115.9855175030001, 40.454088531000025], [115.98652289100005, 40.45237488600003], [115.98959330100001, 40.45327573000003], [115.98995947100002, 40.453431702000046], [115.99023861, 40.45377863400006], [115.99184533400012, 40.45386163100005], [115.99189835400011, 40.45378164700003], [115.99210841100012, 40.452752857000064], [115.9926595930001, 40.45096422300003], [115.99270957700003, 40.44990543800003], [115.9928856360001, 40.449375546000056], [115.99338282800011, 40.44849872700007], [115.99389404800002, 40.44823378500007], [115.99442623900006, 40.44690405800003], [115.99045340900011, 40.44560028800004], [115.98917079700004, 40.444606478000026], [115.98705878100009, 40.44273283800004], [115.98543298700008, 40.44095018500008], [115.98081176300002, 40.436830978000046], [115.98055867100004, 40.43741385800007], [115.97627970600001, 40.436186070000076], [115.97536741700003, 40.43946740000007], [115.97328247500002, 40.43929441700004], [115.97324646300001, 40.43943038900005], [115.96853333500007, 40.439061424000045], [115.96778600700009, 40.43924738000004], [115.96515783100006, 40.43932734200007], [115.96456756900011, 40.43940432100004], [115.9649537570001, 40.43981424200007], [115.9645135720001, 40.44015416900004], [115.96355314200002, 40.440176156000064], [115.96352516600007, 40.441174955000065], [115.96537400600005, 40.441483908000066], [115.96571616300002, 40.44160388600005], [115.96602232100008, 40.442156778000026], [115.96573526000009, 40.44401839900007], [115.96568825000008, 40.44431833800007], [115.9646700180001, 40.45049308200004], [115.96746529300003, 40.45107198800008], [115.97006347900003, 40.45160990200003], [115.97383920100003, 40.45239577500007], [115.97394424800007, 40.452409773000056]]]}},

回声抵消线性部分有效方法，有效控制自适应算法的更新步长，包括双讲，回声路径变化等

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解决windows系统下，update失败，并且cleanup后再update也失败的问题，虽然谷歌百度也能解决但是你需要花费很多时间去找到自己需要的，我这里是详细总结后的实践步骤，亲测一直可行，谢谢支持。

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Pyramid_Scale_Network 这是PyTorch版本的“ repo”版本库，“利用多列架构在人群计数中的潜力”，它提供了用于人群计数任务的最先进，直接且端到端的体系结构。 我们还建议另一项有关人群计数的工作（），已被ECAI2020接受。 数据集 上海科技数据集 先决条件 我们强烈建议Anaconda作为环境。 的Python：3.6 PyTorch的：1.5.0 培训与测试 1，python make_dataset.py＃生成基本事实。 ShanghaiTech数据集应放在“数据集”目录中。 2，python train.py＃火车模型3，python val.py＃测试模型 结果 partA：MAE 55.5 MSE 90.1 B部分：MAE 6.8 MSE 10.7

kr.m 有效地计算两个矩阵的 Khatri-Rao 乘积，或几个矩阵的 Khatri-Rao 乘积串。