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MIMO Wireless Communications From Real World Propagation to Space Time Code DesignMIMO Wireless Communications From Real World Propagation to Space Time Code DesignMIMO Wireless Communications From Real World Propagation to Space Time Code Design

Tensorflow 2 DA-RNN 的Tensorflow 2（Keras）实现， 论文： : 安装 pip install da-rnn 用法 from da_rnn import ( DARNN ) model = DARNN ( 10 , 64 , 64 ) y_hat = model ( inputs ) Python Docstring符号 在此项目的方法的文档字符串中，我们具有以下表示法约定： variable_{subscript}__{superscript} 例如： y_T__i表示 ，在时间T第i个预测值。 alpha_t__k表示 ，注意权重在时间t测量第k个输入特征（驾驶序列）的重要性。 DARNN（T，m，p，y_dim = 1） 以下（超级）参数的命名与本文一致，但本文未提及的y_dim除外。 T int窗口的长度（时间步长） m in

Edge Drawing: A combined real-time edge and segment detector的实现，在最后连线的时候和论文略有区别，按照论文的方法有点问题，最后结果类似，看出问题的朋友可以私信我为什么。

time

在这项研究中，我们介绍了两种基于分数低阶循环平稳性的鲁棒信号选择新算法，以解决在存在干扰和α稳定分布脉冲的情况下估计循环平稳信号到达时间差（TDOA）的问题噪音。 基于传统的信号选择和分数低阶统计量（FLOS）的TDOA方法在存在非高斯α稳定脉冲噪声和干扰信号干扰的情况下会导致性能下降。 通过利用分数低阶循环平稳性，我们能够开发一种新颖的多周期方法和广义分数阶低阶光谱相干方法。 所提出的方法抑制了α稳定脉冲噪声的影响，并更好地利用了循环平稳信号的循环平稳特性。 仿真结果表明，新方法对干扰和脉冲噪声具有较高的容忍度，并且比常规算法具有更高的估计精度。

联合估计到达时间差（TDOA）和到达频率差（FDOA）或多普勒的问题具有多种实际应用。 在存在非高斯α稳定脉冲噪声和干扰的情况下，常规的循环歧义函数和分数阶低阶歧义函数的性能会下降。 为了克服这些缺点，提出了一种基于分数低阶循环平稳性的鲁棒性平稳信号选择算法。 该新方法利用了循环平稳性特征和分数阶低阶统计量，对干扰具有很高的容忍度，并且对高斯噪声和非高斯α稳定脉冲噪声均具有较强的鲁棒性。 通过与基于循环平稳性和基于分数低阶统计量（FLOS）的方法进行比较，证明了该方法在存在脉冲噪声和干扰的情况下的鲁棒性和有效性。

对基于半导体光放大器(SOA)中非线性偏振旋转效应(NPR)效应的单一光缓存环多数据包的全光时隙交换(TSI)处理能力进行了理论和实验研究,在使用归纳法导出单一缓存环实现多数据包全光时隙(TSI)必要条件的基础上,针对各种全光TSI操作要求得出了相应光数据包的调度方案,在实验上,以基于SOA中NPR效应的单一光缓存环实验系统,开展了多数据包全光TSI操作的实验研究,根据上述光数据包理论调度方案进行相应系统参数设定,进行了速率为10 Gb/s的3个和4个数据包的全光TSI实验,实验结果与理论预期相符合,研究成果为减少昂贵SOA元件的用量、简化基于光缓存环全光TSI系统的结构提供了可靠依据,对推进...

对于一类具有未知时变延迟的大型系统，考虑了分散的输出反馈控制问题。 不确定的互连受系数未知的一般非线性函数限制。 每个子系统的控制方向参数都是未知的，这给分散控制器设计带来了挑战。 为了解决这个问题，我们在Nussbaum函数的帮助下提出了一种新的分散控制方案。 首先设计分散式滤波器。 通过构造Lyapunov-Krasovskii函数，我们设计了动态输出反馈控制器。 严格证明了闭环系统是渐近稳定的。 最后，进行了仿真，结果验证了所提方法的有效性。

Discrete-Time Signal Processing, 3rd--【Oppenheim】