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1.
针对Turbo码在译码过程中迭代次数不确定的缺点,提出了一种新的改进算法。即在对附加信息(译码器的先验信息)进行混沌控制的基础上,以附加信息间的距离度量作为迭代终止的判定。仿真试验表明,该改进算法能在保证译码的准确性基础上,避免大量无谓的计算,提高译码速度,尤其在信噪比较大的情况下,效果更为明显。 相似文献
2.
基于并行基因算法的语音识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间 相似文献
3.
TCP Vegas协议已被证明比传统TCP协议性能优越,但在非对称网络中的性能不理想.文中提出针对这一缺陷的改进算法.首先基于确认包中的ecn_to_echo_位估计反向链路的拥塞概率,证明了拥塞概率和分组的环型流程时间(RTT)成正比.接着,通过监测拥塞概率的变化,求出RTT的变化,进而求得拥塞前的实际RTT,并以此为基础执行TCP Vegas流量控制协议.基于NS-2的仿真实验表明,文中算法在正、反向链路出现拥塞时的性能均优于现有Vegas算法. 相似文献
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独立分量分析及其在信号处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
独立分量分析是近年来由盲源分离技术发展而来的一种多维信号统计处理方法,可以根据源信号的基本统计特征,由观测数据最终恢复出源信号.该方法在很多与信号处理相关的领域有强大的应用潜力.文中简要介绍了独立分量分析的基本概念、原理及各种独立性判据,综述了独立分量分析在语音信号处理、图像处理、移动通信等领域的应用,最后结合笔者的研究探索,总结了独立分量分析的研究进展和发展趋势. 相似文献
6.
本文提出了一个基于自适应增量调制序列(简称ADM序列)的语音分析处理方法。理论分析和实验结果均表明,这种新方法不仅在语音首尾判决,语音识别等方面具有良好的效果,同时比传统的方法易于用硬件实现,构成具有高性能价格比的语音识别系统,是一种具有商品化应用前景的新方法。 相似文献
7.
针对无线传感器网络能量有限的问题,基于瑞利衰落信道模型,建立了一种跨越物理层与媒质接入层的能耗模型,并针对IEEE802.11 DCF和时隙ALOHA协议给出了具体的能耗分析. 考虑到无线信道的多变特点与节点饱和度情况,以及用户对信道质量的要求与接入方式,对网络工作过程中的能量消耗进行了详细的分析架构. 最后给出了节点平均功耗与净荷能耗率的仿真与理论分析结果,并仿真分析了发送功率与传输速率变化对能耗的影响. 结果表明,给出的能耗模型理论分析结果与仿真值非常接近,从而验证了模型的有效性;发送功率与传输速率过大、过小都不利于能耗的节省,联合控制更易于提升能耗性能。 相似文献
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基于G/G/1排队模型的802.11 DCF延迟分析 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有802.11 DCF分析模型在进行退避机制分析时不考虑周围节点状态的不足,提出了一种非饱和情况下IEEE 802.11 DCF协议的性能分析方法,推导出了以802.11 DCF为媒体访问控制(MAC)层协议的单跳无线网络中,MAC层的分组延迟及其抖动表达式,并分析了不同分组到达速率、节点数和退避窗口大小对MAC层分组冲突概率、延迟及其抖动的影响.仿真结果表明:MAC层的分组冲突概率、延迟及其抖动随着分组到达速率、节点数的增加而增加;以冲突概率的增加为代价,减小最小退避窗口可以减小MAC层的分组延迟及其抖动. 相似文献
9.
文中根据次用户采用的不同分组层策略,提出了两种认知无线电网络模型及其性能分析方法,推导了次用户的丢包率、分组时延、吞吐量以及频谱利用率表达式。同时,为了验证理论分析模型的准确性,对认知无线电网络的性能进行了仿真。分析和仿真结果表明：（1） 分析模型能准确地评估认知无线电网络的性能;（2）次用户的丢包率、分组时延和频谱利用率随着业务流入速率的增加而增加;（3）使用认知无线电技术,能大大提高频谱利用率;（4）次用户采用不同的分组层策略对频谱利用率的影响很小,但对吞吐量的影响很大。 相似文献
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