4．3常规正交噪声MIMO雷达信号 基于噪声的MIMO雷达要求设计足够数量的具有良好自相关特性的一组噪声 信号，且它们之间的互相关电平要尽可能小。白噪声的相关维无穷，则理论上可 以产生无数的正交波形，这就使得噪声成为MIMO雷达波形的候选。 采用MatlabRl4中的高斯分布的随机数发生器(利用Marsaglia算法1158J)产 生一个2陋长的噪声序列(采样率为2GHz)，如图4．1(a)所示。图4．1(b)给出了 相应的自相关函数。

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pytorch实现seq2seq和transformer字符级中英机器翻译，里面有一个小型中英的平行语料数据集和训练好的seq2seq的模型，transformer的模型需要自己训练

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机器翻译 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 其主要的步骤包括数据预处理、分词、建立词典、载入数据集、Encoder-decoder、seq2seq等。 注意力机制与Seq2seq模型 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器

TED平行语料库是多语言平行语料库，包括多语言并行语料库和单语语料库。从TED会议www.ted.com 提取109种世界语言。 多语言的平行语料库包括 12 种语言超过1.2亿 个对齐句子并进行了句子对齐。 所有的预处理都是自动完成。

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人工智能与机器翻译

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