matlab中微多普勒代码
MA_RADAR
Initial
matlab
code
for
Micro-Doppler
project
(Master's
thesis)
2021-09-30 17:42:38
7.76MB
1
信息
作为硕士论文的一部分，对C ++中实现的顺序排序算法与CUDA中实现的并行排序算法之间的比较进行了研究。 我们实现了七个算法：双音排序，多步双音排序，自适应双音排序，合并排序，快速排序，基数排序和样本排序。 顺序算法是在使用C ++的CPU上实现的，而并行算法是在使用CUDA平台的GPU上实现的。 我们改进了上述实现，并采用了它们，以便能够对任意长度的输入序列进行排序。 我们在六个不同的输入分布上比较了算法，这些分布包括32位数字，32位键值对，64位数字和64位键值对。 结果表明，基数排序是最快的顺序排序算法，而基数排序和合并排序是最快的并行排序算法（取决于输入分布）。 与顺序实现相比，通过并行实现，我们最多可实现157倍的加速。
作者：DarkoBožidar
导师：TomažDobravec博士
资料下载
结果： :
硕士学位论文（斯洛文尼亚版） ： : usp
2021-08-26 10:15:00
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基于词频g指数的共词聚类关键词选取研究——以教育技术学硕士学位论文为例.pdf
2021-08-20 09:13:47
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2021-05-21 20:28:27
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神经网络的光学链接非线性均衡
与Leonardo Minelli硕士学位论文固有的python代码开发相关的存储库。 本文的主题是关于通过利用一些人工神经网络实现来实现光纤通信链路的非线性均衡。
2021-04-08 22:02:18
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masters_thesis：使用IEMOCAP数据集上的文本和听觉线索从语音中识别情绪的硕士学位论文
2021-03-29 10:35:40
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