基于卫星通信快速、准确捕获载波频率的需求，提出了一种根据反余弦函数的大载波频偏估计算法。
通过详细的理论推导和仿真验证，表明了该算法抗噪声能力强、频偏估计范围大、估计精度高以及易于实现的良好功能。
通过详细的理论推导和仿真验证，表明了该算法抗噪声能力强、频偏估计范围大、估计精度高以及易于实现的良好功能。
2018/8/18 15:42:10
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小区搜索的目的是要保证UE获得系统的时间同步和频率同步,从而能读取系统信息和进行后续的数据传输。
本文介绍TDD-LTE小区搜索的算法和步骤,在一定功能的前提保证下完成小区搜索,使得UE解析出小区的ID,这个小区ID对应LTE系统中504种小区的标识。
其算法主要分为三步:主同步信号(PSS)同步、辅同步信号(SSS)同步和频偏估计(FOE)。
最后仿真了各个步骤的功能。
本文介绍TDD-LTE小区搜索的算法和步骤,在一定功能的前提保证下完成小区搜索,使得UE解析出小区的ID,这个小区ID对应LTE系统中504种小区的标识。
其算法主要分为三步:主同步信号(PSS)同步、辅同步信号(SSS)同步和频偏估计(FOE)。
最后仿真了各个步骤的功能。
2017/3/2 11:15:05
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已知现有图像尺寸128*128，及范围在1.1-1.9之间的9个不同拉伸系数，在对现有的图像进行不同拉伸后，测试将图像转到频域对拉伸变换后的图像进行重采样因子(拉伸系数)估计，算法通过将对图像的每一行进行二阶差分信号的方差估计，然后对其进行傅里叶变换映射到频域，针对DFT信号中尖峰的位置估计重采样因子。
通过频率估计拉伸字数，并求取估计误差，记录估计正确数量适合研究插值算法、FFT算法使用的新手小白
通过频率估计拉伸字数，并求取估计误差，记录估计正确数量适合研究插值算法、FFT算法使用的新手小白
2018/5/15 6:07:15
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基本ESPRIT算法1：⑴构造Rxx和Rxy2⑵计算Rxx的特征值分解，得到σ 2H2HH⑷计算矩阵束{Cxx,Cxy}的广义特征值分解，所有在单位 圆上的广义特征值给出空间参数ω1,,ωp的估计
2016/10/27 8:30:18
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1.该算法基于锚节点到未知节点估计距离的比值来修正跳数2.包含原始Dvhop和基于RSSI的加权Dvhop两种定位算法，并进行了对比3.正文详细
2020/1/11 10:49:50
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同婚配数据进行模型重建的算法。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
2019/3/25 20:36:01
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梯度自顺应拉盖尔格子滤波器和卡尔曼滤波器的组合，用于估计多通道记录中的丢失信号。
为PhysioNet2010提交的参赛作品涉及对最后30秒生理信号的估计。
详情见http://web.cinc.org/2010/preprints/
为PhysioNet2010提交的参赛作品涉及对最后30秒生理信号的估计。
详情见http://web.cinc.org/2010/preprints/
2017/8/2 11:19:08
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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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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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