无线通信系统中的polar不同译码算法性能比较

直接运行脚本Simulation_Script_BER即可得到SCMA与ML两种调制解调方式的BER性能比较。

光学超级通道多播，将一个超级通道同时复制到单个设备中的多个光谱位置，对于未来的光学网络来说，可能是一种很有前途的功能。
高非线性光纤（HNLF）中的多泵四波混频（FWM）是一种实现超通道多播的有效方法。
但是，如果不仔细配置泵的频率，则生成的副本将在频谱上分散，这将增加控制副本性能和管理频谱资源的难度。
在本文中，我们提出了一种递归泵相加（RPA）方案，该方案使副本的频谱聚合度高于我们以前的指数增长间隔（EGS）泵浦方案。
这种副本聚合技术可以减少远离原始通道的副本的相位不匹配，这对副本的性能很有帮助。
\{RPA\}方案还为多播提供了副本分配的附加选项。
基于\{RPA\}方案，我们通过实验证明了5个泵的1到21超通道多播。
与典型的7％前向纠错（FEC）阈值相比，所有副本的Q因子余量均超过2.3dB。
还研究了\{RPA\}和\{EGS\}泵方案之间的性能比较。

一、A*搜索算法一（续）、一（续）、一（续）、A*，DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra，BFSBFSBFS算法性能比较及算法性能比较及A*算法的应用算法的应用二、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法初探算法初探二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法二（再续）、二（再续）、二（再续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+fibonacci+fibonacci+fibonacci+fibonacci堆的逐步堆的逐步c实现二（三续）、二（三续）、二（三续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+Heap+Heap+Heap堆的完整堆的完整c实现源码实现源码实现源码三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法四、BFSBFSBFS和DFSDFSDFS优先搜索算法索算法五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解KMPKMPKMP算法、算法、updatedupdatedupdatedupdated（KMPKMP算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）六（续）、从六（续）、从六（续）、从六（续）、从KMPKMP算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到BM算法六（三续）、六（三续）、六（三续）、KMPKMP算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂KMPKMP）七、遗传算法七、遗传算法七、遗传算法透析GA本质八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之SIFTSIFT算法（SIFTSIFT算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）九（续）、九（续）、九（续）、siftsiftsift算法的编译与实现算法的编译与实现算法的编译与实现算BF和DFS优先搜索算法

支持向量机是一个性能比较好的分类器，但直接用于做分类不一定能得到好的性能，但若能结合好的特征选择算法分类性能会大大提高，本程序就是结合我们实验室提出的特征选择方法再加上SVM得到好的结果

数据库写入性能比较

介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS,LeastMeanSquares)和递推最小二乘(RLS,RecursiveLeastSquares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

阵列信号处理算法MATLAB常用程序，包括常用的AR,MUSIC,ESPRIT,GMUSIC程序及性能比较分析，很详细

做OFDM系统的时间同步的几种算法分别在slowfadingchannel和fastfadingchannel下的仿真及性能比较（MSEvsSNR）：（1）最大似然数法；
[1][2][4][5]（2）Schmidl&Cox;符号同步算法；
[3][4][5]（3）Minn符号同步算法；
[4][5]（4）Park符号同步算法；
[4][5]（5）基于循环前缀的盲目符号同步算法。
[6]

googleEfficientDet算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN和复合尺度相结合，我们开发了一种新的对象检测器家族，称为高效Det，它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP来获得更好的精度。
图和图形显示COCO数据集上的性能比较。
在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少28倍，FLOP比RetinaNet少30倍，FLOP比最近基于ResNet的NAS-FPN少19倍。
特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我们的高效Det-D7实现了最先进的53.7AP和52M参数和325BFLOP，在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器，而在4倍小和使用13倍少的FLOP。
我们的高效DET在GPU/CPU上也比以前的检测器快4倍至11倍。

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。