为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。
3.03MB
1
数字调制解调技术在数字通信中占有非常重要的地位,数字通信技术与FPGA的结合是现代通信系统发展的一个必然趋势。
文中介绍了QPSK调制解调的原理,并基于FPGA实现QPSK调制解调电路。
MAX+PLUSII环境下的仿真结果表明了该设计的正确性。
文中介绍了QPSK调制解调的原理,并基于FPGA实现QPSK调制解调电路。
MAX+PLUSII环境下的仿真结果表明了该设计的正确性。
2024/3/31 19:13:45
176KB
1
基于PGC相位生成载波调制与微分交叉相乘DCM解调算法；
关于该资源的详细内容，可参考博主的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/124653320
关于该资源的详细内容，可参考博主的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/124653320
2024/3/25 14:00:59
382KB
1
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
15KB