利用压缩感知实现运动目标的稀疏成像时，运动引起的多普勒频移会增加模型维度，改变回波的中心频率，并影响测量矩阵的互相干特性。为了改善MIMO雷达对运动目标的三维成像性能，提出了一种高效的成像方法，在各维分别搜索目标的分布信息，并由该信息作为索引重构新的低维测量矩阵，借此缩小目标区域范围，同时基于测量矩阵的互相干性，应用贝叶斯方法实现多普勒维度投影矩阵的优化，降低多普勒频率采样带来的强相干性，实现高效稀疏成像。仿真结果表明，所提方法可以明显地提升运算效率，具有高效精确的成像性能。
2023-02-18 22:47:38
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本人是南京航空航天大学的学生，我们的一个计算机软件基础大作业是编写4个程序，分别是约瑟夫斯问题、停车场管理、带权图的最小生成树提取、几种排序算法的比较。希望能够帮助到大家，尤其是南航的学弟学妹们！工程里面的注释写的很清楚，相信大家认真看能够理解。 最后我们还有一个Hololens的一个课设项目，混合现实的游戏王，最后做出来也会给大家分享的！ 希望大家别忘了给个好评吧，原创不易，这篇写的算很累了！
2021-11-21 16:11:13
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无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。因此，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。数字排列组合是个经典的算法
2021-03-02 09:06:53
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各种排序算法效率分析比较及源代码
C语言实现
各种排序包括：
直接插入排序，折半插入排序，2—路插入排序和表插入排序；希尔排序和链式基数排序；起泡排序，快速排序，归并排序；简单选择排序，树形选择排序和堆排序。
通过输入不同的数据量和数据大小正序，逆序和乱序情况比较各种排序算法的效率。
其中树形选择排序算法有点错误。
2019-12-21 19:40:45
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