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多级编码调制方案的等价信道容量划分设计方法
我们提出了一种基于信息论的多级编码调制(MLCM)分区设计方法,通过该方法,我们可以获得一种标注策略,使所有的MLCM等效通道都可以采用相同的分量代码来逼近香农极限。
2023-06-06 12:35:30
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研究论文
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系统建模与simulink仿真课件资料-第4章 频域仿真建模方法学.pdf
系统建模与simulink仿真课件资料-第4章 频域仿真建模方法学.pdf 系统建模 与仿真 好资料 特清晰 第14章 离散事件系统仿真结果分析.pdf
2023-06-05 23:26:35
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matlab
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如何清空matlab的代码-csd-library:来自文献的晴空照度检测方法
如何清空matlab的代码透明检测方法库 什么是晴空检测方法? 晴空检测(CSD)方法是一种分析辐照度数据的时间序列并确定以下两项内容之一的方法:(1)测量时的天空是否没有云[CSDc],或者(2 )在测量[CSD]时是否有清晰的太阳视线。 我们的建议 在审查了库中所有可用的方法并发表了发现之后(Gueymard等,2019 [3],请参见README.md的底部),我们可以很好地了解哪种模型效果最好。 我们发现,尽管某些模型在某些气候条件下表现出色,但[3]中没有模型可以在所有地方可靠地运行。 因此,我们设计了自己的模型,并从这里涉及的所有方面产生了影响: Bright-Sun CSDc和CSDs模型(虽然主要是CSDc)。 这项工作已经发表(Bright等人,2020 [4]),并对本文中详述的其他方法进行了深入研究。 自然,我们发现此方法是最可靠的,并且对晴空辐照度模型的选择非常不敏感(我也已在其另一个存储库中提供了很多代码)。 介绍 欢迎使用CSD方法库。 这是文献中发现的许多CSD方法论的集合,随后将其编码到Matlab中。 请注意,许多模型都需要某种形式的解释或转换。 每个
2023-06-02 16:02:08
2.07MB
系统开源
1
java 文件MD5加密方法
java 文件MD5加密方法,详细的对文件进行无秘钥的Java加密方法!
2023-06-01 20:58:31
1KB
Java
MD5
1
对于“类EMD”方法分解后得到的各个分量计算评价指标 % 包括方差贡献率、平均周期和Pearson相关系数
EEMD分解 分析imf方差比,平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比
2023-06-01 10:16:54
38KB
重构
算法
vmd
imf
1
easyui datagrid 大数据加载效率慢,优化解决方法(推荐)
在使用easyui datagrid途中发现加载数据的效率真的不是一般的差。经测试IE8加载300条数据就感觉明显的慢了,加载2000条数据就另人崩溃用时差不多60秒,就算在google浏览器测试结果也快不了几秒。 平时听闻easyui datagrid效率底下,自己测试才发现真是使人无法忍受。 笔者只好百度,google解决方法,发现一篇文章说改 //1.3.3版本是这样的,其它版本也是这句代码 $(_1e0).html(_1e4.join("")); 改为: $(_1e0)[0][removed] = _1e4.join(""); 笔者找了类似的地方修改,测试后结果还是一
2023-05-31 10:01:12
51KB
AS
data
datagrid
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Dr.eye译典通9.0破解方法和破解补丁
请到台湾官网下载繁体版Dr.eye译典通9.0旗艦版,下载的文件为名称Dreye9Flag.exe, Dr.eye译典通9.0破解方法和破解补丁: 1. 安裝 Dr.eye 譯典通 9.0 旗艦版 2. 一次將您所需要的租賃模組安裝完畢 [註2,重要] 3. 執行修正程式 cr-dreye9-b1031.exe 4. 執行 Dr.eye,請 "離線註冊" 產品序列號: AAAAAA-AAAAAA-AAAAAA-AAAAAA 註冊碼: 請隨便輸入幾個字 (像123這樣,不用太長)
2023-05-30 23:30:43
19KB
Dr.eye译典通9.0
破解方法
破解补丁
1
MCU的测试方法。
MCU从生产出来到封装出货的每个不同的阶段会有不同的测试方法,其中主要会有两种:中测和成测。
2023-05-29 14:45:49
40KB
MCU
耗电测试
I/O引脚
频率特性
1
1.2计算机网络-自顶向下方法.rar
1.2计算机网络-自顶向下方法,高清扫描版本,计算机网络-自顶向下方法
2023-05-26 23:56:03
54.61MB
计算机网络
自顶向下方法
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双层优化入门资料-基本原理和求解方法
双层优化问题(Bilevel Programming Problems),也被称为双层规划,最早由Stackelberg与1934年在经济学相关研究中提出,因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。 对于小规模线性双层优化问题,通过迭代也无法求出问题的解,实际我们要解决的问题一般都不会这么简单,通常规模比较大,或者模型中存在非线性,一般来说很难通过简单的迭代法进行求解,需要考虑其他方法。实际上,双层优化问题是一个 NP 难问题,通常采用的方式是利用 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将双层优化转换为单层优化问题。 本文介绍了双层优化的原理与求解方法,详细介绍了KKT条件在双层优化中的使用方法,并提供了相应的matlab代码供参考学习。
2023-05-26 10:23:49
4.34MB
matlab
1
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