MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.
2024/11/21 9:44:11
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以前的分散式认知媒体访问控制（DC-MAC）协议允许次要用户（SU）独立搜索频谱访问机会，而无需中央协调员。
DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。
实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。
因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。
否则，将无法达到预期的检测性能。
在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。
实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。
由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。
因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。
但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。
否则，将无法达到预期的检测性能。
在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。
然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。
此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。
我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。
与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。
2024/9/7 4:30:45
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仿真六种判决准则，Matlab，要求，噪声为高斯噪声，信号二元多元都行。
画出图，要求能看出判决域变化使判决概率变化。
画出检测模型（相关器和匹配滤波器那块的图）。
还要给出出虚警和检测概率与输入信号的关系，这块应该也是要用图表示。
用图表现出检测性能（性能随着snr变化而变化）里面实现了部分要求，如六种判决准则
画出图，要求能看出判决域变化使判决概率变化。
画出检测模型（相关器和匹配滤波器那块的图）。
还要给出出虚警和检测概率与输入信号的关系，这块应该也是要用图表示。
用图表现出检测性能（性能随着snr变化而变化）里面实现了部分要求，如六种判决准则
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该代码绘制了在虚警概率一定时，检测概率和信噪比之间的关系曲线即检测器的检测性能曲线。
代码参考了文献《Sensing-ThroughputTradeoffforCognitiveRadioNetworks》。
代码参考了文献《Sensing-ThroughputTradeoffforCognitiveRadioNetworks》。
2024/3/8 15:17:11
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本文基于检测前跟踪技术研究了MIMO雷达系统中多个运动目标的早期预警问题,在推导已知目标数量时的二元广义似然比检验的基础上,提出了一种次优的基于逐目标消除和极坐标Hough变换(STC-PHT)的多目标检测前跟踪算法,并推导了该算法的虚警概率和检测概率表达式.与以往的多目标检测前跟踪算法相比,新算法具有较低的计算量,且本质上无需目标数量的先验信息,避免了目标数量未知时需执行多元假设检验的问题.仿真分析表明,新算法能有效地改善MIMO雷达在低信噪比条件下的检测性能.
2023/8/9 10:06:17
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针对于卫星AIS体系天线的拆穿包围面积大、搜罗多个自结构区大概导致付与信号辩说的特色，阐发了星载AIS体系付与信号重叠碰撞的机制，对于卫星AIS体系举行了视察模子的建模，并在此底子上阐发了卫星AIS体系对于船舶的检测概率，并付与盲信号离散算法对于辩说的AIS信号举行了实用的离散。
2023/5/1 19:01:43
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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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