一种改进的电力线通信OFDM自适应比特分配算法

针对低压电力线信道的频率选择性衰落等特点,在总功率和峰值功率限制下提出一种低复杂度的自适应比特分配算法.该算法首先对子载波进行分组以降低计算复杂度,组内子载波将采用相同的调制方式.然后采用注水算法解决连续比特输入问题,将其得到的位向量取整后作为贪婪算法的初始比特分配向量,证明了位向量的有效性.根据得到的初始向量在每个子载波上进行比特增加贪婪操作或比特移除贪婪操作.仿真结果表明从初始比特向量开始,每个子载波上最多只需进行一次比特增加或移除操作即可达到最佳吞吐量.与其他传统算法相比,在不同数量子载波、不同总功率约束等限制条件下,所提算法能在保证系统吞吐量的同时使其计算复杂度有效降低.     

遗传算法与神经网络在模式分类中的应用

作者在本文中介绍了怎样利用遗传算法对多层神经网络的结构进行优化,并通过模式分类模拟了实验,说明该方法是可行的、有效的。     

在码间干扰和噪声干扰下的误码率分析

本文分析讨论了两种在码间干扰和噪声干扰下误码率的估计方法。第一种是基于泰勒级数展开的分析方法,第二种是基于傅立叶级数展开的分析法,该方法不用码间干扰的矩函数,可用于各种噪声干扰,计算代价低,适用于相干振幅或相位调制技术。     

一种简化的MIMO-STOBC下行接收算法的研究及仿真实现

深入的研究了MIMO—STOBC下行接收过程，阐述了ML译码原理，在分析比较了多种接收算法的前提下，应用接收信号的统计特性及内在的近似关系，并综合考虑实现复杂度和运算量，利用码分多址思想，提出了一种接收机的简化算法，仿真结果表明，该算法有优良的性能和很高的实用性，特别是在高信噪比的情况下。     

CDMA时分模式下的统计贝叶斯信道估计

分析了CDMA时分模式下的统计贝叶斯信道估计。通过理论分析得到了简化的贝叶斯信道估计权值，其 等同将后向概率的最大化。提出了一种综合贝叶斯估计和门限的改进方法。计算机仿真结果表明不仅提高了信 道估计精度，而且保持了较低的计算复杂度。     

基于RVM的可重用测试方法及应用

介绍了如何运用Synopsys提供的层次化验证方法来快速搭建高质量验证平台,通过将验证模块部分或全部重用到系统级芯片（SoC）验证平台中,大大减少了验证平台的搭建时间,提高了验证环境的执行效率;最后,以一个异步串行通信接口模块UART为例,描述了如何快速搭建一个系统级验证平台。     

分形市场中具有时变利率的欧式外汇期权定价

选取最一般的外汇期权作为研究对象,在分形-Ito-积分下证明国内国外无风险利率均为关于时间t的非随机函数时的欧式外汇看涨和看跌期权价格公式,并说明经典Black—Scholes期权定价公式是本公式的特例。     

遗传基因算法在验证中的改进

随着SOC系统越来越复杂,将遗传基因算法应用于芯片验证,实现验证的自动化,可大幅度提高SOC验证的功能覆盖率。介绍了一种基于遗传算法的验证向量自动生成算法遗传基因算法,并在此基础上提出了一种改进算法,即生长算法。其思路是在遗传基因算法的基本原理上,通过由覆盖率较小的向量群成长为覆盖率较大的向量群。通过在SOC验证平台的应用证明了它们能快速达到较高覆盖率,缩短了验证周期。     

地区大中型工业企业技术创新效率分布的非参数检验

研究我国大中型工业企业技术创新效率分布的非参数检验问题。首先,借助统计方法筛选评价指标;然后,测度了我国大中型工业企业技术创新效率;最后,运用非参数统计方法检验不同地区效率的分布状况。结果表明,东部地区的大中型工业企业的技术创新投入效率较高,但河北和山东则较低;中西部地区的大中型工业企业的技术创新投入效率普遍偏低,但重庆却有较高的技术创新投入效率且较为稳定;东、中西部地区内部各地区的大中型工业企业的技术创新效率分布存在显著差异;高投入与高产出,低投入与低产出的地区,即使技术创新效率相当,它们的效率分布状况也未必一样。     

一种改进的多级并行干扰对消算法--部分干扰对消算法(P-PIC)

研究了一种改进的多级并行干扰对消算法-部分干扰对消算法(P-PIC),该算法在不增加算法复杂度的情况下能有效地提高算法性能.从干扰消除器输入的判决变量入手,从理论上分析了该算法对性能的改进,并给出了计算机的仿真结果,验证了理论分析的正确性.