前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

IEEE转VC3364位转40位改进版算法，解决实际转换过程中最后一位多1或者少1的情况

改进型遗传算法及其应用冯宪宾等比较清晰o

电力系统最优潮流计算，可以运行，运行结果为最小网损，采用的是改进版的前推后代法

为了同步获取夜间晴空视线无云下整层大气透过率和水汽总量,将望远镜、多波段滤光片与近红外增强型CCD相结合,搭建了利用恒星辐射进行测量的研究平台。
首先通过望远镜收集恒星辐射,辐射通过分波段滤光片滤光,利用CCD采集恒星图像。
进一步提取拍摄图像的灰度值,采用Langley标定法计算整层大气透过率,同时利用改进的Langley法计算大气水汽总量。
对测量结果、激光雷达和微波辐射计的测量值进行比较,验证了测量方法的可靠性。
所开展的工作丰富了夜晚同步测量整层大气透过率和水汽总量的手段,对空间遥感和气象研究有一定的应用价值。

作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题，使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时，萤火虫个体到达最优解附近时，相对吸引力逐渐增强，导致局部搜索能力减弱，造成求解结果在最优解附近震荡，进而使求解精度下降。
为改善解的质量，本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略，保护进化过程中的优秀个体，避免最优解丢失；
为提高算法收敛速度与求解精度，对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重；
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法，提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。

快速分割在x86上分割两个64位无符号整数的时间可能不应该比硬件div指令快，但是确实如此。
快约30％。
从技术上讲，硬件div指令将128位分子除以64位分母，但是没有理由它无法检查空的高位或具有64位版本。
更糟糕的是，很少使用128位功能，因为如果结果不适合64位，则会因硬件异常而爆炸！（而不是像大多数算术指令一样，返回截断的结果并设置一些标志）。
因为对于给定的分母/除数，许多工作是可预计算的，所以还提供了一个类，使您可以执行此预计算，然后将不同的分子重复除以同一分母。
由于该实现完全没有任何分支或内存访问，因此它也不会泄漏有关其自变量的任何边信道信息（至少不通过计时或内存！），因此对于加密应用程序在实际改进的同时可能很有用性能。
理论：首先，在计算出floor(2^64/D)要格外小心。
第一个正确的结果位是通过前导零计数获得的，第二个正确的位是通过移位获得的，然

基于改进均值标准差曲线描述子的反射对称轴检测

《黄金矿工》是一款非常经典的游戏。
在游戏中，玩家通过不断挖矿，获取金子，最终能够闯入下一关。
注意：我是在Processing3.0实现的，如果你使用低版本的Processing无法正常工作，有时间我会解决。
效果视频：https://www.bilibili.com/video/av28599585/要运行这份代码，你需要安装Processing的以下库：1.Sprites;2.Sound。
操作方式如视频所示，如果你对于这份代码有何疑问或是任何改进，请告知我。
欢迎加入微信群：PROCESSING游戏

ApacheAccumulo排序的分布式键/值存储基于Google的BigTable设计。
它基于ApacheHadoop，ApacheZookeeper和ApacheThrift构建。
它以单元级访问标签和服务器端编程机制的形式对BigTable设计进行了一些新颖的改进，该机制可以在数据管理过程中的各个点修改键/值对。
accumulo/1.10.1

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。