针对集中式多用户多天线认知无线电网络,提出一种基于自适应空间映射的频谱共享策略,根据授权用户接入的随机性所带来的频谱和空间资源占用情况的变化,认知系统将发射信号自适应地映射在认知基站与授权用户之间信道的子空间上,避免或抑制系统间干扰,从而在保证授权用户通信质量的前提下,为认知用户提供通信机会,并且在认知系统内部利用块对角化和奇异值分解方法分离不同认知用户的信号,消除系统内干扰。
功能分析和仿真结果表明,与已有的频谱共享方法相比较,该策略不仅具有更高的认知系统可达和速率,并且对于由不同授权系统负载情况形成的不同场景具有更强的鲁棒性。
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关于矩阵奇异值分解的很详细易懂的讲解本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com
2015/6/14 16:52:46 356KB 奇异值 矩阵
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在无标记增强现实中,基于视觉即时定位与地图构建,结合ORB特征提取算法和顺序抽样一致性,提出了一种改进的注册方法。
利用相似函数衡量匹配样本点对之间的差异性,从具有最高质量函数的数据子集中抽取样本,得到较优的匹配点对,完成了三维地图重建过程中的平面检测。
通过奇异值分解,实现了虚拟物体的方向和位置控制;
结合相机的位姿估计,完成了虚拟物体的注册。
实验结果表明,所提方法的平均注册效率提高了34.5%。
2016/5/13 10:31:57 2MB 机器视觉 增强现实 注册 视觉即时
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这本书是谱方法的经典之作,Springer出版社出版。
谱方法是机器学习中重要的一种方法,利用特征值特征向量,奇异值分解等方法。
本书讲述的是其应用,算法和分析。
道客巴巴上下载需要16,另一个书籍下载网上需要50,csdn上有另一个人传输的这本书只要136页,而本书应该是486页,这是全文版本。
数学书籍决定你未来能走多远。
2020/8/10 23:03:26 3.94MB spectral met
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顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在,根据凸面几何原理,认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元,它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算,直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理,设定一个信噪比门限值SNRth,根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量,将所有的像元点向初始向量方向投影,找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元,本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
2022/9/4 20:45:10 9.29MB 端元提取算法论文及代码
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矩阵论在图像处理方面有着极为广泛的使用,比如奇异值分解,QR分解以及范数等
2022/9/3 18:41:43 88KB 矩阵理论 CV
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OFDMMMSE信道估计算法奇异值分解
2021/8/23 23:18:48 2.11MB MMSE
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本资源是斯坦福ML公开课笔记的13-15部分。
次要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。
欢迎下载
2015/6/26 19:42:55 1.33MB 机器学习 斯坦福公开课 笔记
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡