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在对基本 LMS算法进行修改的基础上 ,提出了基于高阶累积量极性 -动量迭代的自适应线性调频 ( Linear Frequency Modulation,LFM)信号增强新算法。该算法有抑制高斯噪声效果好 ,计算量小 ,收敛快且输出信号平稳等特点。仿真结果证实了该算法的有效性和可靠性。因此 ,具有较强的实用性和较好的应用前景。 相似文献
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研究了Hopfield模型的神经网络数据关联算法.在此基础上,通过引进扩展的Hop6e阳模型,建立了一种能够自动调节网络参数的神经网络数据关联算法,克服了神经网络数据关联算法应用过程中需要人工干预选择网络参数的缺点.仿真实验证明了新算法比JPDA算法具有更高的运行效率,而性能与其相同,是密集多回波环境中一种有效的关联算法. 相似文献
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适用于高阶QAM信号的双模式盲均衡算法及仿真 总被引:3,自引:4,他引:3
提出了一种适用于QAM信号的双模式盲均衡算法,该算法以常规的CMA算法为初始模式,第二模式中分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡。通过判决条件对均衡器输出信号进行判决,使得该算法的迭代过程在两种模式之间自动切换,其收敛速度优于常数模算法CMA和基于判决圆环的双模式算法。通过水声多途信道的仿真实验,验证了该算法良好的收敛性能。 相似文献