针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题，为提高检测性能和处理实时性，提出了 一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法。该方法依据初始能量检测的判决结果，对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法，并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数。理论分析和仿真结果表明，该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度。

铅酸蓄电池应用广泛，准确检测其剩余容量是电池管理系统中的重要一环。 提出将蓄电池开路电压、温度和内阻 三个状态指标作为联合检测量，结合基于 GAPSO- LSSVM 算法对剩余容量进行检测。 在 LSSVM 算法中引入 PSO 算 法对其惩罚参数和核函数参数进行寻优，避免人为因素干扰，提高了精度。 然后再引入 GA 算法，解决了 PSO 算法易局 部收敛的问题，进一步提升了精度。 最后，MATLAB 仿真验证了基于 GAPSO- LSSVM 的联合检测算法在蓄电池剩余容 量的检测方面效果良好，平均误差百分比可以控制在 3%以内，具有极大的实际应用意义。

摘要随着现代监视环境日异复杂化，人们对侦察系统态势感知能力的要求不断提高。侦察系统的主要功能包括目标检测、跟踪和分类，由于三者是相互关联的过程，利用其耦合关系对

安全技术-网络信息-认知无线网络中多信道联合检测算法和认知数据库的研究.pdf

当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享, 经过数次卷积提取各自独立的特征后, 在卷积层根据最优权值对两个卷积网络进行融合；继续使用卷积核提取融合后的特征, 最后通过全连接层得到输出。相比于以往卷积网络对RGB-D图像采用的早期融合和后期融合方法, 在检测时间相近的情况下, 双流卷积网络检测的准确率和成功率分别提高了4.1%和3.5%。

matlab毕业设计程序 %% TD_SCDMA的信道估计与联合检测: TD_SCDMA.m clear; clc; %************************************************************ %%仿真过程用到的变量 bit_len=88; %每个突发帧结构所包含的用户数据比特数 %TD-SCDMA每个突发帧的数据比特为704，扩频因子为16，采用QPSK调制，故用户数据比特数为704/16*2=88 N=44; %经过QPSK调制知道每个突发帧所包含的符号数 K=8; %用户个数 P=128; %基本midamble码的长度 Q=16; %扩频因子

广东省地市级2019-2020学年高一下学期期末教学质量联合检测语文试卷（无答案）.doc

Multi YOLO V5——检测和语义分割 概述 这是我的本科毕业项目，基于 。 这种多任务模型只增加了少量的计算和推理 GPU 内存（约 350MB），并且能够完成对象检测和语义分割。 我的数据集（从 Cityscapes 实例分割标签转移）上的对象检测指标略有改进（与单任务 YOLO 相比），Cityscapes 语义分割指标如下所示。 该存储库近期不会更新（在标记 TomMao-2.0 realse 之后） ，未来版本可能会发布到 。 为了节省我的时间和方便交接，请原谅我下面的文件将用中文写成。 在语义分割部分，我参考了如下代码： 是以增加少量计算和显存为老人，同时完成目标检测和存储分区（1024×512输入约增加350MB，同尺寸增加一个bisenet需要约1.3GB） ，两个单模型独立输入额外的东西）。 (尝试实验数据集)，分割指标模型验证集mIoU 0.73，测

行业分类-设备装置-联合检测CA19-9与CEA的时间分辨荧光免疫层析试纸条及试剂盒.zip

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