IEEEACCESS模板1很不错很经典外面有详细的模板，符号期刊要求

【国外电子与通信教材系列】宽带无线数字通信【ISBN】7-5053-7667-5【出版发行项】北京-电子工业出版社【出版日期】2002.9【格式】超星转成的pdf【页数】411页【作者简介】AndreasF.Molisch，奥地利的维也纳理工大学通信与射频工程学院移动通信系的副教授，合编著有《宽带无线数字通信》等。
【本书简介】本书将宽带无线数字通信系统分成最具有代表性的非均衡系统、单载波非扩频均衡系统、正交频分复用系统和码分多址系统四大类，全面涵盖了当前及未来宽带无线数字通信的最新内容。
深入的引见。
本书的主要特点是：将宽带无线数字通信系统分成最具有代表性的非均衡系统、单载波非扩频均衡系统、正交频分复用系统和码分多址系统四大类，全面涵盖了当前及未来宽带无线数字通信的最新内容。
本书除了引见基础知识和基本原理以外，还引见了最新的学术前沿及技术进展。
这是一本很好的教科书和技术参考书，适用于电子与通信类专业的高年级本科生、研究生及研究所和企业的工程技术人员。
【目录】第一部分宽带系统引论第1章基础知识1.1什么是宽带系统1.2发展历史参考文献第2章当前及未来的宽带系统2.1DECT和PHS2.2GSM／DCS-19002.3IS-1362.4IS-952.5W-CDMA2.6HIPERLAN-II参考文献第3章无线移动信道3.1平衰落信道3.2时间色散信道：直观描述3.3时间色散信道：系统理论描述3.3.1确定性解释3.3.2随机性解释3.4广义平稳非相关散射WSSUS假设3.4.1广义平稳WSS3.4.2非相关散射3.4.3广义平稳非相关散射WSSUS3.4.4WSSUS系统函数的一些特例3.5表达时间色散信道的参数3.5.1延迟扩展和相关带宽3.5.2延迟窗口和干扰比3.5.3总结3.6时间色散信道模型3.6.1抽头延时线模型3.6.2COST207模型3.6.3Hashemi-Suzuki-Turin模型3.7含有角度色散的模型参考文献第4章概述第5章展望5.1各种方法的比较5.2未来的发展5.2.1自适应天线5.2.2多输入-多输出系统5.2.3多用户检测参考文献第二部分非均衡系统第6章为什么要研究非均衡系统参考文献第7章系统模型7.1发射机7.1.1相移键控7.1.2频移键控7.2信道7.3接收机7.3.1相干和非相干解调7.3.2PSK和CPFSK的差分检测7.3.3GPFSK的鉴频器检测7.4同信道干扰的处理参考文献第8章固定抽样的计算方法8.1一般考虑8.1.1符号序列的平均8.1.2经典接收机的分析8.1.3接收信号的相关特性8.2蒙特卡洛MC模拟方法8.2.1计算概述8.2.2文献评论8.3高斯变量二次型QFGV方法8.3.1有关公式8.3.2文献评论8.4高斯矢量问角度ABGV方法8.5相关矩阵特征值方法8.6群延迟方法8.6.1文献评论8.7差错域方法8.8等效信道模型方法8.9其他方法：文献评论参考文献第9章固定抽样的结果9.1调制.信道和接收机的影响9.2CPFSK9.2.1文献评论9.3FSK9.4相干检测PSK9.5差分检测PSK9.5.1文献评论参考文献第10章降低差错平台的调制方式和接收机结构10.1部分比特检测10.2非线性鉴频器10.3降低差错平台的调制方式参考文献第11章自适应抽样11.1盲自适应抽样11.2具有训练序列的自适应抽样11.3具有训练序列的同步参考文献第12章天线分集12.1天线分集的分类12.2高斯变量二次型QFGV方法12.2.1文献评论12.3差错域方法12.4阴影信道中的分集12.5采用固定抽样的分集结果12.6采用自适应抽样的分集结果参考文献第13章综述与结论参考文献附录A采用固定抽样的比特差错宰计算公式A.1高斯变量二次型QFGV方法的解A.2高斯矢量间角度ABGV方法的解A.3差错域方法的解参考文献附录B第二部分的字母表第三

【国外电子与通信教材系列】宽带无线数字通信【ISBN】7-5053-7667-5【出版发行项】北京-电子工业出版社【出版日期】2002.9【格式】超星转成的pdf【页数】411页【作者简介】AndreasF.Molisch，奥地利的维也纳理工大学通信与射频工程学院移动通信系的副教授，合编著有《宽带无线数字通信》等。
【本书简介】本书将宽带无线数字通信系统分成最具有代表性的非均衡系统、单载波非扩频均衡系统、正交频分复用系统和码分多址系统四大类，全面涵盖了当前及未来宽带无线数字通信的最新内容。
深入的引见。
本书的主要特点是：将宽带无线数字通信系统分成最具有代表性的非均衡系统、单载波非扩频均衡系统、正交频分复用系统和码分多址系统四大类，全面涵盖了当前及未来宽带无线数字通信的最新内容。
本书除了引见基础知识和基本原理以外，还引见了最新的学术前沿及技术进展。
这是一本很好的教科书和技术参考书，适用于电子与通信类专业的高年级本科生、研究生及研究所和企业的工程技术人员。
【目录】第一部分宽带系统引论第1章基础知识1.1什么是宽带系统1.2发展历史参考文献第2章当前及未来的宽带系统2.1DECT和PHS2.2GSM／DCS-19002.3IS-1362.4IS-952.5W-CDMA2.6HIPERLAN-II参考文献第3章无线移动信道3.1平衰落信道3.2时间色散信道：直观描述3.3时间色散信道：系统理论描述3.3.1确定性解释3.3.2随机性解释3.4广义平稳非相关散射WSSUS假设3.4.1广义平稳WSS3.4.2非相关散射3.4.3广义平稳非相关散射WSSUS3.4.4WSSUS系统函数的一些特例3.5表达时间色散信道的参数3.5.1延迟扩展和相关带宽3.5.2延迟窗口和干扰比3.5.3总结3.6时间色散信道模型3.6.1抽头延时线模型3.6.2COST207模型3.6.3Hashemi-Suzuki-Turin模型3.7含有角度色散的模型参考文献第4章概述第5章展望5.1各种方法的比较5.2未来的发展5.2.1自适应天线5.2.2多输入-多输出系统5.2.3多用户检测参考文献第二部分非均衡系统第6章为什么要研究非均衡系统参考文献第7章系统模型7.1发射机7.1.1相移键控7.1.2频移键控7.2信道7.3接收机7.3.1相干和非相干解调7.3.2PSK和CPFSK的差分检测7.3.3GPFSK的鉴频器检测7.4同信道干扰的处理参考文献第8章固定抽样的计算方法8.1一般考虑8.1.1符号序列的平均8.1.2经典接收机的分析8.1.3接收信号的相关特性8.2蒙特卡洛MC模拟方法8.2.1计算概述8.2.2文献评论8.3高斯变量二次型QFGV方法8.3.1有关公式8.3.2文献评论8.4高斯矢量问角度ABGV方法8.5相关矩阵特征值方法8.6群延迟方法8.6.1文献评论8.7差错域方法8.8等效信道模型方法8.9其他方法：文献评论参考文献第9章固定抽样的结果9.1调制.信道和接收机的影响9.2CPFSK9.2.1文献评论9.3FSK9.4相干检测PSK9.5差分检测PSK9.5.1文献评论参考文献第10章降低差错平台的调制方式和接收机结构10.1部分比特检测10.2非线性鉴频器10.3降低差错平台的调制方式参考文献第11章自适应抽样11.1盲自适应抽样11.2具有训练序列的自适应抽样11.3具有训练序列的同步参考文献第12章天线分集12.1天线分集的分类12.2高斯变量二次型QFGV方法12.2.1文献评论12.3差错域方法12.4阴影信道中的分集12.5采用固定抽样的分集结果12.6采用自适应抽样的分集结果参考文献第13章综述与结论参考文献附录A采用固定抽样的比特差错宰计算公式A.1高斯变量二次型QFGV方法的解A.2高斯矢量间角度ABGV方法的解A.3差错域方法的解参考文献附录B第二部分的字母表第三

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

激光打标是以极其纤细的光斑打出各种符号，文字，图案等等，光斑大小可以以微米量级。
对微型工加或是防伪有着更深的意义。

用matlab编写的Alamouti方案的空时编码仿真代码。
运用QPSK符号,2发1收或2收2发。

算术编码程序要求可以输出信源符号，可以自定义信号流，输出编码并解码。

实现目标一个在Linux下可以使用的聊天软件,要求至少实现如下功能:1.采用Client/Server架构2.ClientA登陆聊天服务器前,需要注册自己的ID和密码3.注册成功后,ClientA就可以通过自己的ID和密码登陆聊天服务器4.多个ClientX可以同时登陆聊天服务器之后,与其他用户进行通讯聊天5.ClientA成功登陆后可以查看当前聊天室内其他在线用户Clientx6.ClientA可以选择发消息给某个特定的ClientX,即”悄然话”功能7.ClientA可以选择发消息全部的在线用户,即”群发消息”功能8.ClientA在退出时需要保存聊天记录9.Server端维护一个所有登陆用户的聊天会的记录文件,以便备查可以选择实现的附加功能:1.Server可以内建一个特殊权限的账号admin,用于管理聊天室2.Admin可以将某个ClientX“提出聊天室”3.Admin可以将某个ClientX”设为只能旁听,不能发言”4.Client端发言增加表情符号,可以设置某些自定义的特殊组合来表达感情.如输入:),则会自动发送”XXX向大家做了个笑脸”5.Client段增加某些常用话语,可以对其中某些部分进行”姓名替换”,例如,输入/ClientA/welcome,则会自动发送”ClientA大侠,欢迎你来到咱们的聊天室”附加功能：文件传输

已知：心愿符号个数r、码字集合C算法：1、考查C中所有的码字，若是的前缀，则将相应的后缀作为一个尾随后缀码放入集合中；
3、即为码C的尾随后缀集合；
4、若F中出现了C中的元素，则算法终止，前往假（C不是唯一可译码）；
否则若F中没有出现新的元素，则前往真。
要求：1、 使用的编程：C++；
2、 输入：任意的一个码，码字个数和每个具体的码字在运行时从键盘输入。
3、 输出：判决（是唯一可译码/不是唯一可译码）。
4、 源程序格式整齐清晰，注释简单明了。

Fuzzysimulink有关模糊PID问题概述-自适应模糊PID.rar最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：当e较大时，为使系统具有较好的跟踪功能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
当e较小时，为使系统具有较好的稳定功能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
四、量化因子Ke，Kec，Ku该如何确定？有个一般的公式：Ke=n/e,Kec=m/ec,Ku=u/l。
n,m,l分别为Ke，Kec，Ku的量化等级，一般可取6或7。
e,ec,u分别为误差，误差变化率，控制输出的论域。
不过通过我实际的调试，有时候这些公式并不好使。
所以我一般都采用凑试法，根据你的经验，先确定Ku，这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。
再确定Ke，这个直接关系着输出的稳态误差响应。
最后确定Kec，前面两个参数确定好了，这个应该也不会难了。
五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢，从e-10次方等等开始，该怎么解决？这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题，等你改完步长，能运行了，一看结果，惨不忍睹！我只能说这个情况有可能是你的参数有错误，但如果各项参数是正确的前提下，你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime，让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因？仿真图形很有可能发散了，加个零阶保持器，饱和输出模块看看效果。
改变Ke，Kec，Ku的参数。
七、仿真图形怎么反了？把Ku里面的参数改变一下符号，比如说从正变为负。
模糊PID的话改变Kp的就可以。
八、还有人问我为什么有的自适应模糊PID里有相加的模块而有的没有？相加的是与PID的初值相加。
最后出来的各项参数Kp=△KpKp0，Ki=△KiKi0，Kd=△KdKd0。
Kp0，Ki0，Kd0分别为PID的初值。
有的系统并没有设定PID的初值。
九、我照着论文搭建的，什么都是正确的，为什么最后就是结果不对？你修改下参数或者重新搭建一遍。
哪一点出了点小问题，都有可能导致失败。
……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈，如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看，大家有问题一起解决！附件里面是两个自适应模糊PID的程序，大家可以参考下！所含文件：Figure38.jpgsimulink有关模糊PID问题概述结构图：Figure39.jpgsimulink有关模糊PID问题概述Figure40.jpgsimulink有关模糊PID问题概述

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。