手机内存区别导致功耗差异分析新方法，适用于android手机高通，MTK平台。

本文介绍的基于AT89C5l单片机的数据采集系统能实现16路信号输入，每一路都是0～10 mV的信号，每秒钟采集一遍，从而将数据传给上位PC计算机。

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用( OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹 配追踪( OMP)压缩感知算法对 OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较 少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了 OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。

OTL音频功率放大器的Multisim仿真辅助的实验新方法_徐发强.pdf

人工智能-机器学习-既有线有砟轨道测量新方法研究及其软件研制.pdf

中子动力学方程是刚性方程,数值计算很费机时,为减少计算机时提出了许多算法,常用的有隐式差分法、多步法和自动变步长法等,著名的方法有吉尔方法和埃米特方法。但这些方法的计算程序复杂且总计算时间减少不明显。消去刚性法是一个全新的算法,稳定步长可达到 20 s,计算时间大大下降。

提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见-近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM)。该方法用LS-SVM作为识别器, 用识别率作为SA的目标函数, 提取合适的特征波长数以及对应的特征波长。3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA-LS-SVM, 主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理, 提取特征波长或主成分, 然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测。结果发现, SA-LS-SVM只需从751个数据光谱中提取4个特征波长, 就可以使三种品牌润滑油的识别率达到了100%, 而其他所有的方法发现预测率都达不到100%, 由此验证了SA-LS-SVM的优越性。实验结果表明, SA-LS-SVM不仅能有效地减少建模的变量数, 而且可以提高预测精度。

人工智能-机器学习-蛋白质结构计算机模拟和化学位移分析的新方法.pdf

基于自适应区域相关异构PCNN的图像量化新方法

基于AT89C51的数据采集系统设计新方法