用DFT分析正弦信号频谱时应注意的几个问题

从DFT谱失真原因出发，分析了信号加窗和DFT频域采样点数对DFT谱的影响，指出了决定DFT谱分辨率的主要是信号长度，即窗长度；在窗长度一定的情况下，窗类型也有影响，而DFT变换点数则决定DFT谱与信号的DTFT谱的接近程度。     

基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测

针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测.研究了基于期望最大化算法和相关向量机模型的多任务BCS参数估计.仿真结果表明:相比于传统单任务BCS重构方法,多任务BCS在节点能耗与网络带宽受限的条件下,通过对估计参数的合理优化,在较低压缩比区域可实现重构均方误差的快速收敛,且检测性能随着任务数的增加而提高.当感知数据相关性从25%增加到75%,且任务数一定时,所提方法的重构观测数明显下降,宽带频谱检测性能显著提高.     

用DFT分析正弦信号频谱时应注意的几个问题

从 DFT谱失真原因出发 ,分析了信号加窗和 DFT频域采样点数对 DFT谱的影响 ,指出了决定 DFT谱分辨率的主要是信号长度 ,即窗长度 ;在窗长度一定的情况下 ,窗类型也有影响 .而 DFT变换点数则决定 DFT谱与信号的 DTFT谱的接近程度     

面向多核任务调度的混合遗传算法

多核处理器的并行任务调度一直是研究的热点话题,属于NP-hard问题。针对此问题,本文提出了一种集启发式算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法于一体的改进混合遗传算法(modified hybrid genetic algorithm,MHGA)。MHGA改进如下:首先,采用启发式的分层调度来初始化种群,提高初始种群质量;其次,提出基于禁忌搜索(tabu search,TS)的随机编号交叉算子,提高种群的多样性;最后,采用基于模拟退火(simulated annealing, SA)的变异,提高个体质量。实验结果表明,与其他遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,MHGA可以得到更小的任务调度时间和更快的最优解搜索能力。