人工智能-倒立摆系统自适应神经网络学习算法的研究.pdf

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歌声分离RNN 雷茂 芝加哥大学 介绍 这是使用递归神经网络（RNN）开发的歌声分离工具。 它可以将歌手的声音和背景音乐与原始歌曲区分开。 由于分离尚不完善，因此它仍处于开发阶段。 请检查演示的性能。 依存关系 的Python 3.5 脾气暴躁的1.14 TensorFlow 1.8 RarFile 3.0 进度栏2 3.37.1 LibROSA 0.6 Matplotlib 2.1.1 档案文件 . ├── demo ├── download.py ├── evaluate.py ├── figures ├── LICENSE.md ├── main.py ├── model ├── model.py ├── preprocess.py ├── README.md ├── songs ├── statistics ├── train.py └── utils.py 数据

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DS-CDMA系统的智能天线技术可以增加其有效覆盖区域，并能提高系统的抗干扰性能。因而，快速的自适应波束形成算法是一个重要的课题。提出和研究了一种新颖的适合于自适应盲波束形成的算法，该算法基于数字信号的有限符号特性，采用预判决映射（DP）方法，结合归一化最小均方（NLMS）算法，具有较低的计算复杂度，比较适合于实时处理场合。计算机仿真结果表明，新算法具有较好的收敛性、跟踪性能以及较低的误码率特性。