为了节省信道资源，可以将多路不同速率、不同猝发时隙的数字信源复合为一路数据的异步数字复接器得到了广泛应用。
为了尽最大可能降低源包数据传输时延、提高信道利用率，提出了一种贪婪型异步动态数字复接器的设计方案，并给出了各路信源的优先级调度策略。
使用硬件描述言语对两种复接模型进行描述。
在不同物理帧和两种信源模式下，通过Modelsim对贪婪型动态复接器和虚拟信道复接器进行了仿真对比。
仿真结果表明，贪婪型动态复接的平均传输时延和时延抖动都优于虚拟信道复接，并能够更有效地节省信源缓存资源。
为了尽最大可能降低源包数据传输时延、提高信道利用率，提出了一种贪婪型异步动态数字复接器的设计方案，并给出了各路信源的优先级调度策略。
使用硬件描述言语对两种复接模型进行描述。
在不同物理帧和两种信源模式下，通过Modelsim对贪婪型动态复接器和虚拟信道复接器进行了仿真对比。
仿真结果表明，贪婪型动态复接的平均传输时延和时延抖动都优于虚拟信道复接，并能够更有效地节省信源缓存资源。
2022/9/6 9:25:41
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基于小波变换（DWT）提出了一种将数字图像隐藏在音频信号中的音频信号的水印设计，以音频信号为载体，将秘密信号嵌入载体音频信号当中，实现音频信号的水印。
采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。
通过基于小波变换的分层水印提取过程对数字图像嵌入到原始音频载体信号中，实现了数字图像水印的多重嵌入和提取，利用MATLAB软件实现一个完整的水印算法，进行功能仿真结果的对比，该算法实现的多重水印具有较好的稳健性和不可察觉性。
采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。
通过基于小波变换的分层水印提取过程对数字图像嵌入到原始音频载体信号中，实现了数字图像水印的多重嵌入和提取，利用MATLAB软件实现一个完整的水印算法，进行功能仿真结果的对比，该算法实现的多重水印具有较好的稳健性和不可察觉性。
2022/9/5 1:47:48
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随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。
2022/9/4 1:58:55
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针对氧化铝配料过程中前往物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.
2022/9/3 6:59:10
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通过综合运用模糊PID控制算法、空间电压矢量脉宽调制方法(SVPWM)与矢量转换技术,搭建了一种包括速度闭环与电流矢量闭环的二相混合步进电机双闭环的控制系统,并借助于MATLAB/Simulink强大的建模仿真功能,对步进电机双闭环控制系统进行了仿真分析。
相关仿真结果表明,该控制系统具有较好的控制功能与动态响应能力。
相关仿真结果表明,该控制系统具有较好的控制功能与动态响应能力。
2017/1/7 9:17:30
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为了克服基于传统查表法实现DDS方法占用存储单元多、运算速度和精度较低等缺陷，重点研究并实现了基于CORDIC算法的线性调频信号产生方法。
采用Verilog硬件描述言语设计实现了基于CORDIC算法的流水线式直接数字合成器(DDS)，结合线性调频信号的相位调制函数，实现了线性调频信号的硬件产生。
ModelSim上RTL仿真结果验证了该方法的正确性。
采用Verilog硬件描述言语设计实现了基于CORDIC算法的流水线式直接数字合成器(DDS)，结合线性调频信号的相位调制函数，实现了线性调频信号的硬件产生。
ModelSim上RTL仿真结果验证了该方法的正确性。
2018/8/25 3:30:45
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为了利用遗传算法处理全局最短路径问题，提出了一种基于矩阵判断的编码方法。
随机产生种群个体，每个种群个体都可以直观反映一种连线的方法。
定义一个判断矩阵，每次使用种群个体前用判断矩阵进行合法性判断。
为了适应这种编码方法，提出了新的遗传策略。
利用LabVIEW进行仿真。
仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可以方便有效的实现这种遗传算法。
相比较一般的编码方法，该编码方法更简单、实用，不需要解码过程，更高效，适用于无线模块组网、灌溉网络管道连接、配电网设置等多类工程设计。
随机产生种群个体，每个种群个体都可以直观反映一种连线的方法。
定义一个判断矩阵，每次使用种群个体前用判断矩阵进行合法性判断。
为了适应这种编码方法，提出了新的遗传策略。
利用LabVIEW进行仿真。
仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可以方便有效的实现这种遗传算法。
相比较一般的编码方法，该编码方法更简单、实用，不需要解码过程，更高效，适用于无线模块组网、灌溉网络管道连接、配电网设置等多类工程设计。
2017/8/11 11:56:27
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针对通用滤波多载波（universalfilteredmulti-carrier，UFMC）系统采用滤波器而导致符号定时同步算法精确度偏低的问题，提出一种适合UFMC系统的符号定时同步改进算法。
该算法考虑了滤波器对符号的影响，提出一种用于符号定时同步的新的训练序列结构，并给出相应的定时测度函数的计算式。
新的训练序列结构消除了采用滤波器带来的平台效应，使得算法的定时估计功能得到改善。
仿真结果表明，改进算法的定时测度函数曲线在起始点有一个尖峰，提高了定时估计的精确度。
该算法考虑了滤波器对符号的影响，提出一种用于符号定时同步的新的训练序列结构，并给出相应的定时测度函数的计算式。
新的训练序列结构消除了采用滤波器带来的平台效应，使得算法的定时估计功能得到改善。
仿真结果表明，改进算法的定时测度函数曲线在起始点有一个尖峰，提高了定时估计的精确度。
2019/1/2 14:14:33
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matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
2019/3/16 4:37:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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