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GB∕T 2423.62-2018 环境试验 第2部分:试验方法试验Fx和导则:
多输入多输出
振动.pdf
即将于2019年7月1日实施的环境试验标准, GB∕T 2423.52-2018
2021-09-26 16:54:24
4.12MB
环境试验
即将实施
1
论文研究-不完全信道状态信息条件下MIMO信道容量分析 .pdf
不完全信道状态信息条件下MIMO信道容量分析,张倩倩,王中苓,本文在了解了无线MIMO系统模型的基础上,针对在信道估计有误差的情况下,把信道估计误差和信道噪声作为等效噪声得到等效噪声方差��
2021-09-13 08:12:46
263KB
MIMO(多输入多输出)系统
1
迭代
多输入多输出
智能控制中的迭代学习控制有着广泛的用途,迭代学习控制算法简单,控制效果优良,以上给出了
多输入多输出
系统的迭代学习控制仿真程序
2021-08-16 10:52:36
12KB
迭代学习控制
1
多输入多输出
预测型迭代学习matlab仿真实现
多输入多输出
预测型型迭代学习matlab仿真实现,可适应不同的曲线。
2021-08-11 09:11:45
1KB
#资源分享达人计划#
matlab
预测型迭代学习
#源码类#
多输入多输出
P型迭代学习matlab仿真实现.rar
两输入两输出的比例型迭代学习控制算法的实现
2021-08-06 09:07:37
1KB
matlab
迭代学习
基于非完美信道信息的MIMO NOMA系统和速率最大化
基于非完美信道状态信息,针对系统发射功率受限和用户速率需求约束下的系统和速率最大化问题,结合
多输入多输出
(MIMO)和非正交多址接入(NOMA)技术设计预编码和接收机。限定强用户的每条数据流都需要解码相应的弱用户信号以利用串行干扰技术消除弱用户信号的干扰,利用半正定规划和一阶泰勒展开将所形成的非凸优化问题转化为D.C.问题,并采用罚函数解决预编码秩为1的限制。仿真结果表明,相比于正交多址接入技术,所提出的D.C.算法可以提高系统和速率。
2021-07-31 21:22:39
774KB
多输入多输出
非正交多址接入
预编码设计
D.C.规划
1
多输入多输出
LSSVM磨机负荷软测量
针对湿式磨机在磨矿过程中负荷(ML)难以测量的特点,提出了一种基于核函数选择的多输出LSSVM磨机负荷软测量方法。引入能量熵的概念,借助超球体表示和核函数本身蕴涵的度量特征,提出基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法;利用LSSVM建立模型对
多输入多输出
磨机负荷进行软测量,且将据此测量的结果与BP神经网络测量结果进行了比较。仿真结果表明,借助样本分布能量熵选择LSSVM核函数,有助于SVM泛化能力和磨机负荷软测量准确率的提高。
2021-07-21 14:38:30
345KB
磨机负荷
核函数
能量熵
最小二乘支持向量机
1
matlab开发-
多输入多输出
多系统的模型预测控制
matlab开发-
多输入多输出
多系统的模型预测控制。采用二次规划方法模拟
多输入多输出
系统的模型预测控制
2021-07-13 10:43:11
512KB
Simulink基础
1
高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测
在实现多变量数据预测过程中,发现利用MATLAB自带的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)无法实现
多输入多输出
的数据预测,于是利用了gpml-matlab-v4.1-2017-10-19这个工具箱,并简单实现了多变量数据的预测值以及给出了每个预测值对应的方差。 注:涉及的训练数据和测试数据会在附件中给出。
2021-07-04 22:22:02
1.89MB
高斯过程
数据拟合
预测模型
多输入多输出
1
深度学习
多输入多输出
数据集
深度学习
多输入多输出
数据集
2021-06-26 21:01:25
2.07MB
deep
learning
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